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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本申请公开了一种大规模人群运动仿真方法、设备、存储介质，该方法包括：通过前端接收用户输入的基本数据，将基本数据存储至数据库中；通过仿真模型根据特定场景建立底层模型，并读取基本数据生成所有智能体；判断所有智能体中的各个批次智能体是否达到批次落座时刻，若否，隐藏批次智能体；若是，根据批次智能体的位置信息判断批次智能体是否到达指定节点，若到达指定节点，记录批次智能体的第一相关数据；第一相关数据包括到达第二指定节点的人数、行人到达时刻、位置信息；对第一相关数据进行数据处理，生成并输出统计数据，统计数据包括行人的位置坐标、入座率变化曲线。

主权项：1.一种大规模人群运动仿真方法，其特征在于，包括：通过前端接收用户输入的基本数据，将所述基本数据存储至数据库中；通过仿真模型根据特定场景建立底层模型，并读取所述基本数据生成所有智能体；判断所述所有智能体中的各个批次智能体是否达到批次落座时刻，若否，隐藏所述批次智能体；若是，根据所述批次智能体的位置信息判断所述批次智能体是否到达指定节点，若到达所述指定节点，记录所述批次智能体的第一相关数据；所述第一相关数据包括到达第二指定节点的人数、行人到达时刻、位置信息；对所述第一相关数据进行数据处理，生成并输出统计数据，所述统计数据包括行人的位置坐标、入座率变化曲线；所述通过前端接收用户输入的基本数据，将所述基本数据存储至数据库中，具体包括：通过前端接收用户输入的基本数据，其中，所述基本数据至少包括以下一种：基本模型参数、波次数据表、落客点数据表、安检点数据表、落客点到安检点数据表、安检点到指定区域数据表；根据所述基本数据生成CSV文件，通过仿真模型读取所述CSV文件中的第一数据；根据所述第一数据的不同类型将读取出的第一数据对应存储至数据库不同类型的表中，所述不同类型的表包括batch表、path表；所述根据特定场景建立底层模型，具体包括：获取特定场景的第二相关数据，根据所述第二相关数据生成俯视图；其中，所述第二相关数据包括：道路宽度、看台形状、道路数量、道路中所有小型障碍物的详细数据；获取所述特定场景中的道路路口作为路口节点，根据所述路口节点建立第一目标区域；获取所述特定场景中的具有指定曲折度的道路，根据所述具有指定曲折度的道路建立第二目标区域；将所述俯视图、所述第一目标区域和所述第二目标区域结合生成所述特定场景的底层模型。

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权利要求：

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