申请/专利权人：天津交控科技有限公司;山东交控科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117436620B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明属于轨道交通应急疏散管理技术领域，具体公开一种人工智能的轨道交通应急疏散分析系统，通过将地铁站的空间区域按照功能区进行采集区域划分，进而对各采集区域进行人流静态特征和人流动态特征获取，由此实现了地铁站各采集区域的人流模拟，大大规避了现有技术中人流模拟主体单一的缺陷，在很大程度上提高了地铁站的疏散人群覆盖率，有利于实现地铁站内人群的全面疏散，有效满足了地铁站内的人员疏散需求，同时人流静态特征和人流动态特征的获取使得设定的人流模拟初始条件更加全面，且能够遵循人员的出站行走特点，大大避免了偏离实际情况的发生，最大限度提高了模拟结果的合理性，为疏散路线规划提供高准确性的保障。

主权项：1.一种人工智能的轨道交通应急疏散分析系统，其特征在于，包括：采集时间点划分模块，用于选取采集时段，并在采集时段对应的各采集日进行采集时间点划分；采集区域划分模块，用于将目标地铁站内的空间区域进行采集区域划分；疏散显示终端设置模块，用于在各采集区域设置疏散显示终端；人流静态特征采集模块，用于在各采集日划分的采集时间点对各采集区域进行人流图像拍摄，从中采集人流静态特征；所述人流静态特征包括人流量和人流聚集度；人流倾向静态特征分析模块，用于将相同采集时间点对应各采集区域的人流静态特征进行归类，分析各采集区域在各采集时间点的人流倾向静态特征；人流习惯动态特征分析模块，用于在各采集日对经过各采集区域的出站人员进行出站路线追踪，由此分析各采集区域对应的人流习惯动态特征；可选疏散路线规划模块，用于在目标地铁站的布局图中标记各采集区域位置及目标地铁站的应急出口位置，由此规划各采集区域对应的若干可选疏散路线；人流模拟模块，用于将各采集区域对应的若干可选疏散路线、各采集区域对应的人流习惯动态特征及各采集区域在各采集时间点的人流倾向静态特征导入人流模型中进行人流模拟，得到各采集区域在各采集时间点对应各条可选疏散路线的疏散效果指征；所述疏散效果指征包括疏散时长、疏散人员数量和疏散路径长度；优选疏散路线确定模块，用于基于各采集区域在各采集时间点对应各条可选疏散路线的疏散效果指征确定各采集区域在各采集时间点的优选疏散路线，并显示在各采集区域的疏散显示终端；所述将目标地铁站内的空间区域进行采集区域划分如下方式：统计目标地铁站内存在的功能区数量及各功能区的分布位置，进而根据各功能区的分布位置将目标地铁站内的空间区域划分为若干采集区域，其中采集区域与功能区一一对应；所述各采集区域在各采集时间点的人流倾向静态特征包括下述分析步骤：将各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流静态特征进行对比，利用表达式，计算出各采集区域在各采集时间点的人流分布分化度，式中表示为采集时间点编号，，表示为采集区域编号，，、分别表示为第采集区域在第采集时间点中第采集日的人流量、人流聚集度，表示为采集日编号，，表示为采集日的数量；将各采集区域在各采集时间点的人流分布分化度与限定值进行对比，通过人流倾向静态特征分析模型，分析出各采集区域在各采集时间点的人流倾向静态特征，模型中、分别表示为第采集区域在第采集时间点的倾向人流量、倾向人流聚集度，表示为限定值，表示为第采集区域在第采集时间点中有效人流量采集日的人流量，表示为第采集区域在第采集时间点中有效人流聚集度采集日的人流聚集度，表示为有效人流量采集日，表示为有效人流聚集度采集日，且，；所述有效人流量采集日和有效人流聚集度采集日的获取过程如下：按照采集日的时间先后顺序依次将各采集区域在各采集时间点中的各采集日作为主体采集日；将各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流量代入公式，计算出各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流量收敛指数，式中表示为第采集区域在第采集时间点中除主体采集日之外其他采集日的人流量，表示为其他采集日；将各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流聚集度代入公式，计算出各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流聚集度收敛指数，式中表示为第采集区域在第采集时间点中除主体采集日之外其他采集日的人流聚集度；将各采集区域在各采集时间点中各采集日的人流量收敛指数、人流聚集度收敛指数进行对比，从中选取最大人流量收敛指数对应的采集日作为有效人流量采集日，选取最大人流聚集度收敛指数对应的采集日为有效人流聚集度采集日；所述人流习惯动态特征为人流习惯出站途经位置，其中各采集区域对应的人流习惯动态特征分析过程如下：在目标地铁站的全景监控大屏中分别定位到各采集区域的监控显示区；在各采集日对各采集区域的监控显示区进行出站人员捕捉，一旦捕捉到出站人员，则从目标地铁站的全景监控大屏中对捕捉到的出站人员进行追踪，直至追踪到出站口，获取出站人员在出站过程中途经的位置，形成出站人员的出站路线；将相同采集区域在各采集日中出站人员的出站路线进行重合对比，识别是否存在重合位置，若存在重合位置，则记录重合位置的数量，并统计各采集区域对应出站路线中各重合位置的出现占比值，其中，；从各采集区域对应出站路线中各重合位置的出现占比值中选取最大出现占比值和最小出现占比值，并通过公式，计算出各采集区域对应的占比区别度，同时与设定的有效占比区别度进行对比，若某采集区域对应的占比区别度大于或等于设定的有效占比区别度，则从各采集区域对应出站路线存在的重合位置中选取最大出现占比值对应的重合位置作为该采集区域对应的人流习惯动态特征，反之则将该采集区域对应出站路线存在的重合位置均作为该采集区域对应的人流习惯动态特征。

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