突发事件中人群聚集行为动画模型研究

The situation of the public security is very serious in china, making emergent plan for an emergent event has important practical meanings. In an emergent event, a crowd is in a non-rational state, the aggregation behaviour of a crowd is different from usual crowd movement, it can easily lead to congestion or confrontation. The human crowd data of current crowd models is not from real emergent examples, but from drill data or empirical data, the individual differences and emotion contagion are not considered in the models, there is little research on extreme consequences, it is difficult to demonstrate the characteristics of "chaos" in an emergent aggregation behaviour. According to the deficiency of current crowd models in the aspects of assumption condition and research scope, the research project will be researched from the perspective of behavior animation. The human crowd data of aggregation behaviour will be collected and analyzed from real surveillance video in an emergent event and other experimental techniques. An individual's cognition architecture and the aggregation behaviour model of a crowd will be set up，the navigation model of movement with the consideration of emotion contagion will be constructed. An animation engine for aggregation behaviour will be realized, it can simulate the process of aggregation behaviour in 3D visualization manner, users can experience the process of a crowd aggregation through adjustment of crowd parameters, predict possible extreme consequences. The research result is expected to support a vivid analysis tool for emergency management of human aggregation behaviour.

面对我国严峻的公共安全形势，制定突发事件的应急预案具有重要的现实意义。在突发事件中，人群处于一种非理智的状态，人群的聚集行为特征有别于通常的人群运动，容易导致人群拥挤或对抗。已有的各种人群模型数据不是从真实的突发事件中获取，而是演习中的数据或者经验数据，未能充分考虑人群中个体的差异和情绪感染，对于由此而引发极端后果缺乏研究，难以表现突发事件中聚集行为的"混乱"特点。本项目针对现有人群模型在其假设条件、研究范围等方面的不足，拟从行为动画角度开展研究。利用真实的突发事件监控录像，并结合其他实验手段来收集分析人群聚集行为数据。拟建立个体的认知结构和人群聚集行为模型，构造考虑情绪感染因素的运动导航模型。实现聚集行为动画引擎，采用三维可视化方式模拟突发事件下人群聚集行为过程,用户可以通过调整群体参数来观察聚集过程，预测可能的极端后果。项目的研究成果有望为人群聚集行为应急管理提供形象的分析工具。

随着中国城市化的发展，人群密集场所日渐增多，给城市的公共安全管理带来了新挑战。制定人员密集场所的应急预案具有重要的现实意义。在人群拥挤事件发生时,事发人群的行为特征有别于正常的人群,容易导致人群陷入消极情绪，已有的人群仿真方法未能充分考虑人群个体之间的情绪感染,对人群拥挤的极端后果缺少研究。.由于人群行为的多样性，通过实际演练很难发现各类突发事件中人群的可能风险，加上场地、经费、安全性的限制，实际逃生演练无法大面积推广。为了科学地制定人群应急预案，本项目开展了突发事件下人群行为仿真方法研究。. 通过对典型突发事件的案例分析，分析总结视频监控中人员的逃生行为，探寻人群逃生规律。并结合老鼠逃生实验，通过对动物实验和突发事件视频的分析，总结概括了人群紧急情境下的逃生行为特征。.采用多智能体方法，提出人群在突发事件下的行为模型，充分考虑人群个体的心理因素、现场是否存在管理人员等因素。提出了人群紧急情况下的导航方法，构建了人群情绪感染模型，该模型可以模拟人群紧急状态下群体的相互影响。研制了人群行为仿真软件系统原型。针对地震、火灾、恐怖袭击等事件，结合不同的事件场景，如火车站台、轨道交通、交通路口、教室、超市等开展可仿真算法实验，通过对比分析，验证了所提出方法的有效性。.针对现有逃生教育的不足，提出了采用虚拟仿真技术辅助逃生教育。此外，针对突发事件场景中流体现象的模拟，开展了流体渲染加速方法研究。基于物理模型的流体动画可以增强数值仿真的真实感。结合粒子动画、物理模型计算和图形渲染技术，研制了一个人群逃生教育虚拟仿真软件，可用于模拟地震、火灾、爆炸、落水等紧急事件景象。结合心理学原理和方法，在逃生软件的剧情设计中，充分考虑了人群的典型逃生行为，有望为突发事件的逃生教育提供一种新手段。