(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211020475.8 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 深圳职业 技术学院 地址 518000 广东省深圳市西丽 街道西丽 湖镇西丽湖畔 (72)发明人 黄申石　魏瑞超　练丽萍　武延坤　 杨代铭　艾迪昊　王浩　 (74)专利代理 机构 深圳瑞天谨诚知识产权代理 有限公司 4 4340 专利代理师 高雁飞 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06T 17/05(2011.01) G06T 19/20(2011.01) (54)发明名称 行人智能体运动与应急疏散的仿真方法及 计算机设备 (57)摘要 本申请提供了一种行人智能体运动与应急 疏散的仿真方法、 计算机可读存储介质和计算机 设备， 包括： 根据获取的当前建筑场景内多个监 控视频点位的监控视频， 识别建筑场景中的行人 运动状态， 更新当前建筑场景的行人个体参数、 行人运动参数和行人运动行为的初始化数据； 根 据当前建筑场景构建空间模型和行人智能体， 同 步行人智能体在空间模型的位置坐标， 同步行人 智能体在空间模 型的位置坐标； 更新行人智能体 的实时位置坐标， 得到预测的行人智能体运动轨 迹或疏散轨迹。 可以做到人群过度聚集预警和应 急疏散预测。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115359568 A 2022.11.18 CN 115359568 A 1.一种行 人智能体运动与应急疏散的仿真方法， 其特 征在于， 包括： 预设建筑场景类型， 根据预设建筑场景设定行人个体参数、 行人运动参数和行人运动 行为的初始化数据； 根据获取的当前建筑场景内多个监控视频点位的监控视频， 识别建筑场景中的行人运 动状态， 更新当前建筑场景的行 人个体参数、 行 人运动参数和行 人运动行为的初始化数据； 根据当前建筑场景构建空间模型和行人智能体， 同步行人智能体在空间模型的位置坐 标； 将更新的当前建筑场景的行人个体参数、 行人运动 参数和行人运动行为的初始化数据 输入预先构建的智能体模型， 输出实时更新的行人智能体的行人个体参数、 行人运动参数 和行人运动行为， 更新行人智能体的实时位置坐标， 得到预测的行人智能体运动轨迹或疏 散轨迹。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据获取的当前建筑场景内多个监控视 频点位的监控视频， 识别建筑场景中的行人运动状态， 更新当前建筑场景的行人个体参数、 行人运动参数和行 人运动行为的初始化数据， 具体为： 根据获取的当前建筑场景内多个监控视频点位的监控视频， 识别监控视频中的行人个 体， 对行人个体进行标记； 通过标记对当前建筑场景中的行人个体根据不同时间、 不同监控点位和不同视频进行 关联和匹配， 获得行人个体在不同时间点的位置信息， 获得每个行人个体已知的运动轨迹 和行人动态参数； 根据每个行人个体已知的运动轨 迹计算每 个行人个体的行人运动参数； 根据获得的每个行人个体 已知的运动轨迹， 推测行人个体在监控视频之外的运动轨 迹， 获取建筑场景内不同时间的行 人分布和运动轨 迹数据； 分析监控视频中的行 人个体， 得到行 人静态参数； 根据行人静态参数和运动轨迹数据利用循环神经网络算法， 计算不同行人个体的行人 运动行为； 更新当前建筑场景的行人个体参数、 行人运动参数和行人运动的初始化数据， 所述行 人个体参数包括静态参数和动态参数。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述静态参数包括： 行人形体尺寸、 性别、 年 龄、 行人历史平均移动速度和行人身份； 所述行人身份是由行人的服装、 平均移动速度和历 史活动轨迹判定的； 动态参数包括： 行人在场景变化中的恐慌指数和礼貌指数， 以及是否受 伤。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述空间模型是基于建筑BIM模型创建的用 于人群仿真的三维空间模型。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述行人运动参数包括行人坐标、 行人运动 速度和运动方向。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述智能体模型是通过以下方式构建的： 根 据获取的当前建筑场景内多个监控视频点位的监控视频和当前建筑场景的空间模型作为 样本， 采用计算机视觉算法提取每个行人智能体的动态参数， 实时计算与其他行人智能体 的相对位置； 根据已知的运动轨迹和行人身份， 预测行人智能体的目标位置； 根据监控视频权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359568 A 2识别行人智能体至目标位置的路线范围内的障碍物； 用于预设在当前建筑场景中动态参 数、 与其他行人智能体的相对位置、 目标位置、 障碍物和其他因素对行人智能体的影响权 重， 实时预测行人智能体在预设时间内的运动轨迹和 运动速度， 并更新行人运动行为的识 别结果。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据当前建筑场景构建空间模型和行人 智能体， 同步行 人智能体在空间模型的位置坐标之后， 还 包括： 预先设置当前建筑场景中的环境事 件和时间事 件。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将更新的当前建筑场景的行人个体参 数、 行人运动参数和行人运动行为的初始化数据输入预先构建的智能体模型， 输出实时更 新的行人智能体的行人个体参数、 行人运动参数和行人运动行为， 更新行人智能体的实时 位置坐标， 得到预测的行 人智能体运动轨 迹或疏散 轨迹， 具体为： 根据最终目标位置坐标， 以及更新的行人个体参数、 行人运动参数和行人运动行为， 预 设行人智能体的运动轨 迹； 获取行人智能体、 环境事件和时间事件对行人智能体的运动方向产生影响的偏好值， 计算行人智能体的运动方向的偏好 值； 根据行人智能体的运动方向的偏好值， 计算并实时更新行人智能体的行人个体参数、 行人运动参数和行人运动行为， 得到行人智能体的实时位置坐标， 修正行人智能体运动轨 迹或疏散 轨迹。 9.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至8任一项 所述的行人智能体运动与 应急疏散的仿真方法的步骤。 10.一种计算机设备， 包括： 一个或多个处理器、 存储器、 以及一个或多个计算机程序， 所述处理器和所述存储器通过总线连接， 其中所述一个 或多个计算机程序被存储在所述存 储器中， 并且被配置成由所述一个或多个处理器执行， 其特征在于， 所述处理器执行所述计 算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的行人智能体运动与应急疏散的仿真方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359568 A 3