[发明专利]利用行人占据区域实现密度统计的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种利用行人占据区域实现密度统计的方法及系统。

背景技术

随着社会的发展、经济的进步，城市中人员密集的大型公共场所越来越多，如体育场馆、交通枢纽、大型购物中心、大型公共活动场所、学校等等。这些场所往往具有人员密度大、流动性强、环境特殊等特点，一旦发生如火灾、地震、爆炸、恐怖袭击、踩踏等紧急事故时，将严重威胁到大量人员的人身安全及财产安全。行人动力学的研究一直是火灾等紧急情况下人员疏散研究的重要内容，而实验研究一直是行人动力学中主要的方向。研究人员可以通过观测和可控实验，获得行人的运动行为特征，揭示人员运动规律。但是研究者在以往的运动实验的数据处理中发现，不同的人员统计方法将会影响数据的精确度与使用范围，继而影响行人动力学规律的描述。

传统的行人统计方法通过统计固定的空间范围内的行人的数量或流量来计算空间宏观的密度与平均速度。但这些统计方法不涉及到每人每时刻的个体运动参数，且得出的密度数据是离散不连续的，故难以将数据直接应用到微观模型中。近年来很多研究者将行人作为泰森多边形的样点，将每个行人的密度均分到每个泰森多边形中，得到行人的泰森多边形图，通过计算每个行人对泰森多边形的密度的贡献来描述给定时刻空间内的密度与速度分布。采用泰森多边形方法得到的平均密度、空间平均速度随时间更接近连续变化，且相对于传统方法，泰森多边形方法得到的数据波动较小。

虽然通过泰森多边形统计行人占据面积的方法已经被研究者们广泛的接受和使用，但是这种方法存在一些局限性：1)在原始的泰森多边形统计密度的计算中没有考虑到行人的影响范围和可视范围。行人运动方向前方的行人或物体与其背后的物体对密度的统计并没有加以区别的，基于这种数据得到的微观模型并不能够很好的反应行人运动真实特点；2)由于原始方法是将每个个体的密度离散到整个统计空间范围内，在总人数较少或者运动刚开始的一段时间内，个体区域的面积会由于区域内的人数过少产生较大的数值，从而出现极小的局部密度。这些极小的密度数据对于行人运动的宏观描述的影响不明显，但是在构建个体运动的速度密度关系时会影响公式的参数拟合；3)在考虑较多人的场景时，采用传统的方法需要考虑场景内所有个体的位置来构造泰森多边形网络，计算效率比较低，有时不能满足实时的密度演示要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种利用行人占据区域实现密度统计的方法及系统，极大的提高了计算效率。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种利用行人占据区域实现密度统计的方法，包括：

根据每个行人的位置得出其影响区域；

对于当前行人找出其影响区域内的其他行人和/或障碍物，并得到其他行人与当前行人的垂直平分线中对应的中垂线，和/或障碍物与当前行人的垂直平分线中对应的垂线，将中垂线与垂线均作为分割线；

计算当前行人影响区域被各分割线分割后的多边形区域，将分割后的多边形区域作为当前行人的最终影响区域；重复以上过程获得所有行人最终影响区域；

按照每一行人的运动方向，从相应的最终影响区域中提取出一定角度范围的多边形，并将提取出的多边形的一定倍数作为相应行人占据范围的面积，继而进行密度统计。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，1)考虑了行人的影响范围和可视范围，计算得到的局部密度能更好的符合行人速度密度关系；2)统计结果更为合理，既能正确反映行人整体的宏观运动特征，又能很好的体现每个个体的微观运动特征；3)计算速率快于传统的泰森多边形的计算速率，在很大程度上可以满足实时的演示需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种利用行人占据区域实现密度统计的方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种确定行人占据区域的示意图；

图3为本发明实施例提供的利用垂直平分线中对应的中垂线来分割内接多边形的示意图；

图4为本发明实施例提供的通过减少虚拟点的分割权值进行边界描述的布点方法的示意图；

图5为本发明实施例提供的通过虚拟点替代边界生成的人员占据多边形场景示意图；

图6为本发明实施例提供的一种利用行人占据区域实现密度统计的系统示意图。