【技术实现步骤摘要】
一种动态逃生指引方法及系统
本专利技术属于安全疏散
，更具体地，涉及一种动态逃生指引方法及系统，其既能适用于大型交通枢纽中的实时、动态逃生指引，也能适用于一般场景下的实时、动态逃生指引。
技术介绍
近年来，各大城市均建设了许多地下综合体一类的大型交通枢纽场所，这些场所具有内部空间大、结构复杂、人员密度大等特点。随着交通枢纽数量的急剧增长、规模的逐步扩张和愈加复杂的内部结构，直接导致了疏散路径长、疏散路线复杂的弊端，进而造成人员疏散行动混乱，疏散时间长、疏散效率低。面对火灾、恐怖袭击、踩踏和地震等突发事件，人们对逃生指引系统提出了新的更高的要求。为了解决上述问题，有学者提出了利用蚁群算法，直接将人数作为因变量进行逃生路径模拟计算，从而直接根据人数不同规划不同的逃生路径。该方法对于小范围内人数固定的场所进行事前规划的效果较好。但是，由于蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优，一般需要较长的搜索时间，而且该方法容易出现停滞现象，即搜索进行到一定程度后，所有个体发现的解完全一致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好的...
【技术保护点】
1.一种动态逃生指引方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线动态逃生指引阶段：/n所述离线训练阶段，采用火焰图片与无火图片、有人图片与无人图片、人员摔倒、拥堵图片与人员正常通行图片，以及塌陷、塌堵图片与正常场景图片中的至少一种组合，对神经网络进行训练，得到路径安全状态识别模型；/n所述在线动态逃生指引阶段包括如下步骤：/n步骤1：实时获取通行区的图片，输入所述路径安全状态识别模型，判断路径是否安全，如某路径不安全，转步骤2；/n步骤2：实时将由所处场景抽象成的无向图中，对应的不安全路径的权值改为无穷大；/n步骤3：基于最短路径算法实时对步骤2修改后的无向图进行避开不安全路径...
【技术特征摘要】
1.一种动态逃生指引方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线动态逃生指引阶段：
所述离线训练阶段，采用火焰图片与无火图片、有人图片与无人图片、人员摔倒、拥堵图片与人员正常通行图片，以及塌陷、塌堵图片与正常场景图片中的至少一种组合，对神经网络进行训练，得到路径安全状态识别模型；
所述在线动态逃生指引阶段包括如下步骤：
步骤1：实时获取通行区的图片，输入所述路径安全状态识别模型，判断路径是否安全，如某路径不安全，转步骤2；
步骤2：实时将由所处场景抽象成的无向图中，对应的不安全路径的权值改为无穷大；
步骤3：基于最短路径算法实时对步骤2修改后的无向图进行避开不安全路径的最短路径规划，并按照规划出的最短路径，实时动态地进行逃生指引。
2.如权利要求1所述的一种动态逃生指引方法，其特征在于，所述神经网络采用既有底层网络进行迁移训练，从而快速获得路径安全状态识别模型。
3.如权利要求2所述的一种动态逃生指引方法，其特征在于，将底层网络的学习率调小，同时将上层网络的学习率调大。
4.如权利要求1～3任意一项所述的一种动态逃生指引方法，其特征在于，步骤1中，人员拥堵造成路径不安全的识别方式采用如下至少一种：
(1)若在离线训练阶段采用有人图片与无人图片进行训练，则在步骤1中记录某一通行区在单位时间内所述路径安全状态识别模型识别出的通行人员的数量，与对应通行区设计的最大通行容量进行比较，超出最大通行容量则视为该通行区的路径不安全；
(2)若在离线训练阶段采用人员摔倒图片与人员正常通行图片进行训练，则在步骤1中，识别出有人员摔倒时即视为对应的路径不安全；
(3)若在离线训练阶段采用人员拥堵图片与人员正常通行图片进行训练，则在步骤1中，直接识别出是否存在人员拥堵。
5.如权利要求1～3任意一项所述的一种动态逃生指引方法，其特征在于，步骤2中所述无向图按照如下方式抽象获得：将所有需要进行路径选择的路口抽象成点，相邻的点与点之间按照正常情况下可通行的路径进行连线构成一幅无向图，连线的权值设为相邻两路口之间的距离，因此，无向...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢叶涛，关堂浩，刘诗怡，李玥，刘雨涵，刘有军，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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