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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请提供了一种基于视频的协同疏散仿真方法和装置，该方法包括：获取目标区域的视频数据；将视频数据输入视频数据处理模型，获取行人数据处理结果和车辆数据处理结果；基于行人疏散模型，得到行人疏散过程预测结果；基于车辆运动模型，得到车辆行驶过程预测结果；基于人车交互疏散规则，整合行人疏散预测结果和车辆行驶预测结果，得到人‑车‑路协同的疏散预测结果，并显示仿真疏散视频。本申请基于真实的视频数据，利用行人疏散预测模型、车辆运动模型和人车交互疏散规则，实现了对行人步行区域和或机动车通行区域等人‑车‑路疏散场景的协同疏散预测。

主权项：1.一种基于视频的协同疏散仿真方法，其特征在于，包括：获取目标区域的视频数据，所述目标区域为行人步行区域、机动车通行区域、公交车等待区域和人行横道区域中的一种或多种；将所述视频数据中的行人数据输入行人数据处理模型，得到行人数据处理结果，将所述视频数据中的车辆数据输入车辆数据处理模型，得到所述车辆数据处理结果；将所述行人数据处理结果输入基于心理系数修正后的行人疏散预测模型，得到行人疏散过程预测结果；将所述车辆数据处理结果输入车辆运动模型，得到车辆行驶过程预测结果；基于人车交互疏散规则，整合所述行人疏散过程预测结果和所述车辆行驶过程预测结果，得到人-车-路协同的疏散预测结果；根据所述人-车-路协同的疏散预测结果，显示仿真疏散视频；其中，将所述行人数据处理结果输入所述行人疏散预测模型之前，所述方法还包括：根据所述行人数据处理结果，获取目标行人的速度；根据环境风险参数和所述速度，确定所述目标行人的生理系数；根据所述环境风险参数、所述目标行人的紧张程度和所述速度，确定所述目标行人的心理系数；结合所述生理系数和所述心理系数，得到异质性系数；利用所述异质性系数，对所述目标行人的速度进行异质性赋值；所述根据所述环境风险参数、所述目标行人的紧张程度和所述速度，确定所述目标行人的心理系数的计算公式为： ；其中，为所述环境风险参数，表示随时间变化的参数，vct表示行人c在t时刻的速度，为调整心理系数影响和平衡维度参数，为心理系数的变换范围；所述结合所述生理系数和所述心理系数，得到异质性系数的计算公式为： ；其中，为行人c在t时刻的所述生理系数，kB为生理属性和心理属性的调节系数；所述利用所述异质性系数，对所述目标行人的速度进行异质性赋值，的计算公式为：vct=Bct·vu；其中，vct表示行人c在t时刻的速度，vu为行人单位速度。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 一种基于视频的协同疏散仿真方法和装置