【技术实现步骤摘要】
本公开涉及路径规划，尤其涉及一种疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、风暴潮是我国主要面临的海洋灾害之一，其特征是在强烈的风暴期间，水位会出现异常和暂时的上升，导致沿海地区出现极端的内陆洪水。其频率高、破坏性强，给我国沿海地区造成大量的人员和经济损失。目前，风暴潮灾害已列入我国的巨灾种类，风暴潮灾害下的应急疏散路径规划在拯救生命和减轻灾害方面发挥着至关重要的作用。
2、现有的疏散路径规划方法主要是从管理者的角度出发，根据静态的全局环境进行疏散路径规划，规划方法不够灵活，要求疏散人员掌握完整的环境信息，然而，在现实情况中疏散人员往往难以获取全局信息，只能获取有限的周围环境的信息，并且周围环境也是在实时动态变化的，根据静态的全局环境规划的疏散路径能够发挥的作用十分有限。因此，如何在风暴潮发生时进行灵活的疏散路径规划是需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质。
2、本公开实施例的第一方面提供了一种疏散路径规划方法，包括：
3、获取当前的位置信息；
4、基于所述位置信息，从实时更新的数据库中获取周围环境的信息，所述周围环境的信息包括路网信息、避灾设施信息、区域风险等级以及与最近的避灾设施的距离；
5、基于所述周围环境的信息和预训练的深度强化学习模型，确定周围环境范围内的疏散路径，所述疏散路径为从当前位置到所述最近的避灾设施的至少部分路径。
6、本公开实施例的第二方面提供了一种疏散路径规划装置，包括：
7、位置获取模块，用于获取当前的位置信息；
8、信息获取模块，用于基于所述位置信息，从实时更新的数据库中获取周围环境的信息，所述周围环境的信息包括路网信息、避灾设施信息、区域风险等级以及与最近的避灾设施的距离；
9、路径确定模块，用于基于所述周围环境的信息和预训练的深度强化学习模型，确定周围环境范围内的疏散路径，所述疏散路径为从当前位置到所述最近的避灾设施的至少部分路径。
10、本公开实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，以及计算机程序，其中，存储器中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面的疏散路径规划方法。
11、本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面的疏散路径规划方法。
12、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
13、在本公开实施例提供的疏散路径规划方法、装置、设备及存储介质中，通过获取当前的位置信息，基于位置信息，从实时更新的数据库中获取周围环境的信息，周围环境的信息包括路网信息、避灾设施信息、区域风险等级以及与最近的避灾设施的距离，基于周围环境的信息和预训练的深度强化学习模型，确定周围环境范围内的疏散路径，疏散路径为从当前位置到最近的避灾设施的至少部分路径，能够在风暴潮发生时，根据实时变化的周围环境的信息规划疏散路径，使得疏散路径与当前情况相适应，起到更好的引导效果，同时使得疏散人员在疏散路径的引导下，利用视野范围内可观察的环境信息完成疏散，而无需掌握全局信息，提高路径规划的灵活性。
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1.一种疏散路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从实时更新的数据库中获取周围环境的信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述建筑物的图像和标注结果，确定所述建筑物是否为避灾设施，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述周围环境的信息和预训练的深度强化学习模型，确定周围环境范围内的疏散路径，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述深度强化学习模型是基于如下步骤训练得到的：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述奖励计算规则包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述预设区域内随机确定一个位置作为起始位置，确定所述起始位置所在的起始网格之后，所述方法还包括：
8.一种疏散路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的疏散路径规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种疏散路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从实时更新的数据库中获取周围环境的信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述建筑物的图像和标注结果，确定所述建筑物是否为避灾设施，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述周围环境的信息和预训练的深度强化学习模型，确定周围环境范围内的疏散路径，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述深度强化学习模型是基于如下步骤训练得到的：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王凯敏，李文娟，刘川枫，牟林，牛茜如，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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