【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及引导疏散管理,尤其涉及一种应用于多层建筑人员的动态引导避障疏散方法。
技术介绍
1、引导疏散方法是指通过各种方式和手段来引导行人安全、有序离开危险区域的方法。根据引导方式和技术的不同,引导疏散方法主要可划分为标识引导、辅助疏散设备引导和引导员引导。
2、标识引导通过在关键位置设置指示牌、逃生标志和安全疏散图等标识,指示人们疏散的方向和路径。研究发现在疏散过程中,疏散标识的可视性受到标志内容大小、相对位置、遮挡物、视距、光照条件等因素的影响。同时,由于行人面临情绪紧张,焦虑等情况,导致他们无法迅速识别、理解标识内容。真实建筑环境中存在着多种多样的静态或动态障碍物,障碍物信息无法在标识上显示,这也使得标识引导无法正确引导行人躲避障碍物。
3、辅助疏散设备引导方法是指通过辅助疏散设备引导或向被疏散者提供疏散路线的相关信息。目前研究最多的辅助疏散设备是移动机器人。然而,由于其自身行动能力的局限性,机器人更适用于购物中心、车站、地铁站等大型公共场所,不适用于结构复杂、障碍物较多的多层建筑。同时,移动机器人的部
...【技术保护点】
1.一种应用于多层建筑人员的动态引导避障疏散方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的对疏散场景内多层建筑中的所有人员数据进行初始化处理,采用K-means聚类算法实现引导员分布优化,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述的将人员初始分布位置数据输入引导员分布优化模型,引导员分布优化模型根据K-means聚类规则,计算出每个聚类簇所对应的引导员数量和位置,输出各个聚类中心点的坐标,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述的获取疏散场景布局信息及人流密度数据,根据初始人员数
...【技术特征摘要】
1.一种应用于多层建筑人员的动态引导避障疏散方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的对疏散场景内多层建筑中的所有人员数据进行初始化处理,采用k-means聚类算法实现引导员分布优化,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述的将人员初始分布位置数据输入引导员分布优化模型,引导员分布优化模型根据k-means聚类规则,计算出每个聚类簇所对应的引导员数量和位置,输出各个聚类中心点的坐标,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述的获取疏散场景布局信息及人流密度数据,根据初始人员数据、引导员数量和位置的分布信息、疏散场景布局信息及人流密...
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