[1]朱诺.基于视频检测和元胞自动机的人群疏散机理研究[D].导师：贾斌;邵春福.北京交通大学,2012.摘要:在各种交通方式中,步行可以独立的成为一种交通方式,并且构成各类交通出行两端的环节。
在大型活动的场所里,人们采用步行的方式参与活动,各类设施都需要满足行走的需要,行走的服务水平直接关系到了活动的质量。
因此,通过基于行人微观特征的宏观疏散行人流的研究,建立微观特征与宏观特征之间的联系,探索不同环境下不同宏观行人流特征和现象,是行人疏散研究的重点和热点,同时具有重要的理论意义,为行人的安全疏散和建筑物的整体结构合理化设计提出宝贵的方案。
因此,本文从行人视频检测方法的研究、正常情况下的人群疏散模型研究和紧急情况下的人群疏散模型研究三个方面进行阐述：(1)根据不同的交通状态,提出了低密度情况下基于运动的行人检测方法和高密度情况下基于人头的行人检测方法。
在低密度状态下提出了基于行人运动的检测方法：从改进权值参数和控制方差两个方面对传统的高斯模型(GMM)进行了改进,有效的减少了由于交通冲突使得运动前景融入背景模型的可能；建立了基于Kalman滤波和Mean-Shift算法的目标跟踪方法,改进了多个运动目标相互合并或分离时的处理方法；通过BP神经网络对运动个体进行分类,进而得到行人的运动信息；在高密度状态下提出了基于人头的改进的行人检测方法：提出了基于头发颜色在RGB和HSV颜色空间、脸部颜色在YUV颜色空间的混合颜色模型进行头部区域检测；建立了基于Canny算法与小波变换的人头轮廓提耳取方法,实现对人头轮廓的提取；根据Hough变换提出了基于人头图像的圆环检测方法,对人头进行精确定位并统计行人流量。
最后,通过实际的实验分析,验证了所提出的高、低密度状态下行人视频的检测方法有效性和先进性。
(2)在正正常情况下的人群疏散模型研究中,本文建立了基于元胞自动机的动态参数模型,在传统的动态参数模型的基础上引入了感知参数,用以描述出口附近的行人密度对行人疏散路径和出口选择的影响,通过不同的行人分布状态来与以往模型比较,模拟结果证明这种改进是有效的,因为在对于门的选择上,除了对空间距离的要求以外,密度也是一个很重要的影响因素；分别对无阻碍和有阻碍情况下的人群疏散进行了研究：对于无阻碍情况下的人群疏散,本文分别研究了安全出口的最佳位置,以及单个门和多个门的布局对疏散时间的影响,并对模型参数进行了最优的选取,描述了疏散时间、系统规模、行人密度、出口宽度之间的关系；对于有阻碍的人群疏散,本文考虑了障碍物布局对疏散时间的影响,同时考虑当障碍物发生位置移动时对疏散时间的影响,刻画了障碍物移动时间、疏散时间、行人密度之间的相互关系。
与此同时,为了验证所建模型的可靠性和实用性,本文进行了相应的实际疏散实验,通过本文所提出的视频检测方法和模型模拟的比较分析,发现模型的模拟过程与实际疏散过程基本相符。
(3)在紧急情况下的人群疏散模型研究中,本文从视线受影响情况下的人群疏散、存在挤压情况下的人群疏散以及发生火灾情况下的人群疏散三个方面来对紧急情况下的人群疏散模型进行研究。
在视线受影响的情况下,从无疏散标志的从众疏散和有疏散标志的沿墙疏散两个角度进行了研究,引入了行人视野半径的概念,并分析了行人视野半径、行人密度、出口宽度对疏散时间的影响；在发生挤压情况下,构建了元胞容量可变的CA模型,模型从方向参数和从众参数两个方面进行了考虑,分析了出口宽度、系统规模、行人密度与疏散时间的关系；在发生火灾情况下,建立了火灾发生情况下存在挤压的人群疏散模型,模型考虑了火灾的发生对系统的领域值和行人疏散行为的影响,分析了火灾蔓延时间、出口宽度、行人密度、系统规模与死亡人数的关系。
最后,仿真了三种情况下的行人疏散过程,从疏散模拟图来看,模型和更新规则较为合理并符合实际。
[2]王静虹.非常规突发情况下大规模人群疏散的不确定性研究[D].导师：孙金华;卢兆明.中国科学技术大学,2013.摘要:近年来,在全世界范围内具有灾难性后果的非常规突发事件时有发生,大规模群体疏散问题日益得到公共安全领域的高度重视。
迄今为止,对于大规模人群疏散的微观或宏观模型研究已有很多,有力推动了非常规突发事件应急处置科技领域的发展。
但是,关于非常规突发事件下大规模人群疏散的不确定性尚没有得到充分的认识。
为了揭示非常规突发事件下大规模人群在疏散过程中所受到的诸多不确定因素的影响和作用模式,我们采用理论分析和数学建模相结合的方法,以非常规突发灾害为背景,从突发灾害、外部疏散引导以及大规模疏散人群这三个层面,研究影响大规模人群疏散的随机不确定性,从效率和风险的角度,为突发灾害应急疏散提供理论和技术支持。
在非常规突发灾害层面,首先对非常规灾害与常规灾害的随机性分析与预测进行了一些探讨。
以常规灾害中的城市火灾为例,建立了基于城市火灾幂律分布特征的重特大火灾事故发生概率预测模型,而非常规灾害在时间和空间尺度上均具有更多的不确定性和复杂性。
因此,涉及到非常规灾害相关参数的设置和分析时,主要以人为假定的形式进行。
在对灾害扩散模式及危害程度进行合理假设的基础上,运用动态网络流方法,建立了一个综合考虑疏散优先级和灾害扩散一般模式的多源多汇(MSMD)大规模疏散模型,并运用CCRP算法进行了疏散规划的求解及对比。
进一步提出并建立了“路径通行效率风险”(RTE风险)的概念及其定量评估框架模型,基于该模型获得的各路段在灾害发生后不同时刻的ITE风险值,可有效反映出疏散路网在灾害环境下,综合考虑了效率和风险之后“适合通行”程度的动态变化。
在疏散引导层面,一是研究了大规模人群疏散时极易出现的恐慌情绪的传播特征及其对疏散的影响。
运用系统动力学方法,构建了一个大规模人群疏散的定性仿真模型,通过对模型实施各种不同的输入方案,发现了有无疏散引导时由于灾害氛围加剧而出现的恐慌受控或失控状况的变化规律,以及灾害氛围下人群中恐慌情绪的蔓延更多地是受到占主导地位情绪的作用。
该定性仿真模型很好地揭示了疏散系统中关键要素之间的相互作用关系以及影响疏散中恐慌情绪传播的不确定性因素,并且再现了疏散出口处“快即是慢”的典型现象。
二是结合疏散引导对大规模疏散风险进行了量化研究。
提出了大规模人群流动特征密度的概念,并基于连续人群流动理论和相关经验公式,推导获得了影响大规模人群流动的一系列特征密度。
基于所获得的特征密度,结合排队理论,建立了一个无限人流过桥模型,并通过计算相关的系统效率指标,获得了不同密度人群在不同疏散引导策略下的疏散效率变化特征。
基于理论分析和排队模拟所获得的五个特征密度,提出了一个在大规模疏散中判断疏散策略能否提高疏散效率的“人群密度风险轴”,以人群密度风险轴上的三个区间代表大规模疏散时针对疏散策略有效性而言的三种不同特征的人流,即有效流、临界流和无效流,并通过疏散风险的合理数值匹配,对这个人群密度风险轴进行了定量诠释。
在大规模疏散人群层面,引入并量化了人群生理心理因素对大规模疏散的影响,建立并修正了大规模人群疏散路径选择的随机Markov模型,并基于Markov过程的概率描述,以CO毒气瞬时泄漏扩散为事故背景,详细分析了疏散人群在多种因素,尤其是生理和心理因素影响下的疏散不确定性。
通过分析清空时间在相关参数作用下的变化规律,发现在单因素变化情况下,滞留人数的对数与疏散时间之间存在分段线性特征；清空时间随着初始疏散人数的增加呈现对数线性增加的规律,随着节点最大容量的增加呈现线性减小的规律。
此外,徒步疏散情况下人员心理恐慌对疏散速度的修正,整体上对于疏散结果的影响不大,而毒气影响下的人员生理风险对疏散结果影响显著,必须在涉及诸如毒气泄漏等突发事故的大规模人群应急疏散中予以重点关注。
[3]郭细伟.基于非均匀格子气模型的人群疏散动力学模拟[D].导师：陈建桥.华中科技大学,2013.摘要:突发事件下的人群疏散运动是一个非常复杂的过程。
由于疏散实验具有一定的人员伤亡风险,很难进行实验,从而导致实际疏散的数据缺失。
所以计算机仿真模拟目前是研究突发事件下人群疏散的最主要方法。
社会力模型(SF)和元胞自动机模型(CA)是两种比较成熟的用于模拟人群疏散运动的连续模型和离散模型。
社会力模型中个体间的相互作用两两进行评价,对于Ⅳ个个体,计算量为O(N2)。
对于很大的N,意味着计算负担过大,计算成本昂贵。
相比于社会力模型,元胞自动机模型的计算量为O(N),这极大的提高了大规模人群疏散模拟的可行性。
另一方面,人群疏散运动中,个体之间的相互作用力是一个基本的要素,对于合理模拟人群疏散起到关键作用。
在元胞自动机模型中,通常忽略了这一基本要素。
针对以上问题,本文的主要研究内容和取得的成果如下：(1)基于元胞自动机模型和移动格子气模型,建立了模拟突发事件下人群疏散动力学的非均匀格子气模型。
该模型的更新规则中包含出口信息因子D,它是影响人群疏散过程的关键参数。
D随局部人群密度的变化而发生改变,从而体现了非均匀更新。
个体之间的相互作用力通过个体之间距离的非线性函数来描述。
他们之间的排斥力随他们之间距离的减小而急剧增大。
引入了受伤临界力的概念,并分析了它对疏散过程的影响。
数值算例表明,非均匀格子气模型可以再现人群疏散的基本特征,如堵塞和拱形现象。
该模型是元胞自动机模型和移动格子气模型的扩展,具有更宽的适用范围。
(2)在非均匀格子气模型中引入高程因素,建立了扩展的非均匀格子气模型。
高程因素用来描述元胞格子在疏散空间里的位置高度,并通过二维平面来描述三维空间状态。
通过模型模拟和实验,研究了人员从阶梯教室疏散的疏散特征。
为了研究火灾下的人群疏散过程,将火灾场与格子气模型进行同步耦合,建立了火灾与人员交互作用的人群疏散仿真模型。
借助软件FDS,采用大涡模拟的方法模拟了阶梯教室火灾的发展与烟气蔓延过程。
模型中假设个体可能移动方向与周围环境温度相关。
个体疏散速度与能见度有关,利用多格子方法来体现速度的变化。
分析表明基于扩展的非均匀格子气模型模拟所得结果与实验所得结果有很好的一致性。
高程因素对疏散有引导作用,而火灾场明显的改变了行人的疏散路线,造成了频繁的局部拥挤,对疏散过程有明显的阻碍作用。
(3)基于格子气模型思想,引入高程因素,建立了模拟地铁站人员疏散的扩展非均匀格子气模型。
该模型考虑紧急情况下人员的移动特征,引入多格子方法,根据人员实时步长确定人员移动速度。
考虑了人员初始分布对疏散过程的影响,同时分析了紧急疏散出口对疏散的作用。
地铁站火灾情况下人员疏散的分析结果表明,适度地使用紧急疏散出口能提高疏散效率,高程因素的引入也促进了疏散进程。
[4]徐高.人群疏散的仿真研究[D].导师：马国忠.西南交通大学,2003.摘要:随着各种事故和紧急事件的频繁发生，对于大量人员聚集场所，大型活动的组织，必须预先对人员的疏散方案进行充分地准备，做好各种应急的疏散预案。