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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院;深圳市智联时空科技有限公司;深圳市双银科技有限公司

摘要：本申请涉及一种人群应急疏散方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：对室内BIM场景数据模型及室外GIS场景数据模型进行室内外几何信息配准，构建室内外一体化应急疏散网格模型；获取室内外场景的疏散演练图像，从疏散演练图像中挖掘出疏散人群的微观疏散行为特征，根据微观疏散行为特征建立室内外场景的静态几何属性‑宏观状态‑微观疏散行为特征关系库；基于室内外一体化应急疏散网格模型和静态几何属性‑宏观状态‑微观疏散行为特征关系库构建室内外一体化应急疏散优化模型；利用优化求解算法对室内外一体化应急疏散模型进行求解，获取最优动态疏散策略。本申请解决了室内和室外疏散模型“不兼容”的问题，可以大幅度提升疏散效率。

主权项：1.一种人群应急疏散方法，其特征在于，包括：获取室内外场景的室内BIM场景数据模型及室外GIS场景数据模型，对所述室内BIM场景数据模型及室外GIS场景数据模型进行室内外几何信息配准，构建室内外一体化应急疏散网格模型；获取所述室内外场景的疏散演练图像，通过人工智能算法从所述疏散演练图像中挖掘出疏散人群的微观疏散行为特征，根据所述微观疏散行为特征建立室内外场景的静态几何属性-宏观状态-微观疏散行为特征关系库；基于所述室内外一体化应急疏散网格模型和静态几何属性-宏观状态-微观疏散行为特征关系库构建室内外一体化应急疏散优化模型；利用优化求解算法对所述室内外一体化应急疏散模型进行求解，获取与微观疏散行为和宏观状态相匹配的动态疏散策略；所述通过人工智能算法从所述疏散演练图像中挖掘出疏散人群的微观疏散行为特征，根据所述微观疏散行为特征建立室内外场景的静态几何属性-宏观状态-微观疏散行为特征关系库包括：在所述室内外场景的典型场景上开展疏散演练实验，并对演练过程进行监测，获取疏散演练图像；所述典型场景包括室内、室外以及室内外接口；通过影像分析和深度学习对所述疏散演练图像进行分析，获取典型场景下的运动特征以及语义特征；所述运动特征包括人群密度分布、人群流向、人群疏散速度、从众、竞争、折返、避绕障碍物以及规避拥挤行为，所述语义特征包括路径、出口、转向的选择偏好；提取所述室内外场景的静态几何属性语义特征，所述静态几何属性语义特征包括门、过道、楼梯及人行道的宽度和可视范围；根据所述运动特征、语义特征以及静态几何属性语义特征训练深度学习模型，通过所述深度学习模型挖掘出典型场景中疏散人群的微观疏散行为特征；获取非典型场景的静态几何属性信息，将所述静态几何属性信息输入深度学习模型，通过所述深度学习模型获取非典型场景下的微观疏散行为特征；所述微观疏散行为特征包括人群疏散速度；根据所述典型场景下的微观疏散行为特征以及非典型场景下的微观疏散行为特征构建室内外场景的静态几何属性-宏观状态-微观疏散行为特征关系库。

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