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      采用聚類方法監(jiān)測(cè)高密集度人群聚集區(qū)域

      2022-05-23 07:48:29菅肖霞顧海
      中國應(yīng)急管理科學(xué) 2022年2期
      關(guān)鍵詞:人群密度

      菅肖霞 顧海

      摘 要:高密度人群聚集區(qū)域存在嚴(yán)重安全隱患,為避免由此引發(fā)的擠壓踩踏事故,可采用基于密度的網(wǎng)格聚類方法,定義網(wǎng)格、密度、高密度的臨界值等參量,建立人群密度監(jiān)測(cè)模型,標(biāo)記高于臨界密度值的區(qū)域,并發(fā)布警示信號(hào),引導(dǎo)人群避免聚集,合理疏散,實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)場(chǎng)站的安全疏散管理。

      關(guān)鍵詞:人群;聚集;聚類方法;密度

      一、高密度人群聚集現(xiàn)象

      高密度人群聚集現(xiàn)象隨處可見。比如,地鐵、火車站等室內(nèi)大型場(chǎng)站,是分散在不同城區(qū)出行人員的匯集點(diǎn),會(huì)頻繁出現(xiàn)聚集現(xiàn)象。加之,目前城際交通系統(tǒng)飛速發(fā)展,人員流動(dòng)不斷增加,尤其節(jié)假日期間,不同城區(qū)、不同城市間的人員流動(dòng)增長迅速,成倍地、頻繁地加重地鐵、火車站等場(chǎng)站的聚集程度。此外,各大中型城市中大量的開放性活動(dòng)廣場(chǎng)內(nèi)有各種各樣大型活動(dòng),可能是有組織的活動(dòng),也可能是群眾自發(fā)的大型活動(dòng),同樣會(huì)有不同程度的人群聚集現(xiàn)象。

      國內(nèi)外大型活動(dòng)中經(jīng)常會(huì)突發(fā)踩踏事故,均有不同程度傷亡。踩踏事故發(fā)生主要是大規(guī)模人群聚集,行人進(jìn)退兩難,在高密度人群壓力下,若有行人窒息倒地,其他行人的身體平衡受到影響,產(chǎn)生“多米諾”效應(yīng),行人相繼倒地,在事發(fā)地周圍引發(fā)恐慌,行人逃離路線混亂,而遠(yuǎn)處人群對(duì)事發(fā)地的路況信息不明確,繼續(xù)向事發(fā)地行進(jìn),使整個(gè)人群系統(tǒng)進(jìn)入惡性循環(huán)。從聚集程度講,事故區(qū)域的密度較高,又沒有得到及時(shí)疏散,是誘發(fā)倒地踩踏事故的重要原因之一。因此,需要考慮監(jiān)測(cè)高密度人群,防患于未然。

      二、應(yīng)用聚類分析方法監(jiān)測(cè)高密度人群聚集區(qū)域

      隨著人群聚集密度不斷升高,需要管理者在密度達(dá)到某個(gè)臨界值前,對(duì)人群進(jìn)行合理疏散,否則將造成嚴(yán)重的人員傷亡。這里我們將采用基于密度的網(wǎng)格聚類方法監(jiān)測(cè)高密度人群聚集區(qū)域,為安全疏散管理措施的設(shè)計(jì)與實(shí)施提供必要的理論基礎(chǔ)。

      1.基于密度的網(wǎng)格聚類

      聚類分析方法是一類典型的數(shù)據(jù)挖掘方法,根據(jù)在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的描述對(duì)象及其關(guān)系的信息,將數(shù)據(jù)對(duì)象分組;組(簇)內(nèi)部對(duì)象具有公共特性,不同組的對(duì)象特性不同。根據(jù)簇類型的不同,可將聚類方法分為不同類型,比如,明顯分離、基于原型、基于密度、基于圖聚類等。這里我們將預(yù)測(cè)人群聚集區(qū)域的密度,因此,選擇基于密度聚類中的網(wǎng)格聚類方法[1]。

      首先,定義網(wǎng)格與密度,設(shè)定密度臨界值。將監(jiān)控場(chǎng)景全域所在的水平地面作為二維數(shù)據(jù)分布區(qū)域,場(chǎng)景中行人投影到水平地面上作為數(shù)據(jù)點(diǎn),將行人的位置點(diǎn)用二維坐標(biāo)表示,然后利用等間距的二維正方形單元將場(chǎng)景區(qū)域網(wǎng)格化,其中網(wǎng)格邊長可以根據(jù)測(cè)試需要調(diào)整。由于是均勻網(wǎng)格,在定義人群密度時(shí)只需關(guān)注人數(shù),不考慮面積。因此,每個(gè)網(wǎng)格單元的密度定義為網(wǎng)格中行人的個(gè)數(shù)。

      其次,高密度網(wǎng)格單元形成聚集區(qū)域。計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格的密度,與臨界值比較,超過臨界值的、相鄰近的網(wǎng)格構(gòu)成聚集區(qū)域。其中,鄰近的網(wǎng)格可以定義為以一個(gè)網(wǎng)格單元為中心,其水平與垂直方向上的四個(gè)網(wǎng)格單元構(gòu)成鄰近網(wǎng)格,也可以是水平與垂直方向、對(duì)角線方向上的八個(gè)網(wǎng)格單元構(gòu)成的鄰近網(wǎng)格,這些鄰近高密度網(wǎng)格單元構(gòu)成高密度人群聚集區(qū)域。注意到,不同的鄰近區(qū)域定義可能丟失周邊的低密度網(wǎng)格單元,造成簇凝聚不完整,但是我們只需要高密度聚集區(qū)域,并不需要完整的簇,因此,此設(shè)計(jì)是合理可行的。

      2.監(jiān)測(cè)高密度人群聚集區(qū)域

      利用基于密度的網(wǎng)格聚類方法是可以得到高密度聚集區(qū)域,但是要得到合理而精準(zhǔn)地?cái)?shù)據(jù),還是要對(duì)網(wǎng)格劃分尺度、密度定義、密度臨界值定義、鄰近區(qū)域定義加以校準(zhǔn)。比如,網(wǎng)格劃分太細(xì),網(wǎng)格單元尺寸太小,可能每個(gè)網(wǎng)格單元最多包含一個(gè)行人或者單元中沒有行人,也就是說密度取值只有0和1,無法合理預(yù)測(cè)高密度人群。網(wǎng)格劃分太粗,網(wǎng)格單元尺寸太大,每個(gè)單元容納的人數(shù)就較多,人群在網(wǎng)格單元分布的稀疏程度不同,其內(nèi)部有些局部區(qū)域密度可能超過臨界值,有些局部區(qū)域密度較低,總的單元密度可能沒有達(dá)到臨界值,造成局部高密度區(qū)域沒有被發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤監(jiān)測(cè)。因此,網(wǎng)格邊長的大小將影響高密度區(qū)域獲取的準(zhǔn)確度,網(wǎng)格劃分的尺度要經(jīng)過多次計(jì)算模擬,并結(jié)合實(shí)場(chǎng)景真實(shí)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。同時(shí),密度臨界值的定義也要考慮經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者實(shí)際管理情況而定。

      在合理的確定參數(shù)后,行人可視范圍內(nèi)的明顯位置標(biāo)記網(wǎng)格位置識(shí)別信息,便于發(fā)現(xiàn)高密度聚集區(qū)域后,準(zhǔn)確定位。根據(jù)實(shí)時(shí)人群分布,計(jì)算人群密度,分析高密度聚集區(qū)域,發(fā)出警示信號(hào),管理者要及時(shí)控制行人流量,對(duì)高密度區(qū)域周圍的行人流進(jìn)行疏散,并引導(dǎo)高密度區(qū)域內(nèi)部的人群離開此區(qū)域。

      三、結(jié)語

      考慮到大型活動(dòng)場(chǎng)站或場(chǎng)所基本都有視頻監(jiān)控系統(tǒng),管理者通過視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控人群動(dòng)態(tài),利用圖形圖像處理軟件或方法,提取行人位置分布信息,采用基于密度的網(wǎng)格聚類方法,及時(shí)發(fā)現(xiàn)高密度聚集區(qū)域,實(shí)時(shí)發(fā)出警示信號(hào),可以采取現(xiàn)場(chǎng)管理者引導(dǎo)的方式實(shí)時(shí)限流,或者控制中心廣播指引疏散路徑等方式,阻止人群中出現(xiàn)高密度聚集區(qū)域??傊?,行人對(duì)于活動(dòng)場(chǎng)站或場(chǎng)所的擁擠度均有一定地認(rèn)知,因此,只要采取有效的監(jiān)測(cè)方法,設(shè)計(jì)合理的疏散線路,管理者提供警示信號(hào)與引導(dǎo),可以避免高密度人群擠壓踩踏事故發(fā)生。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 陳封能、斯坦巴赫、庫瑪爾著, 范明、范宏建等譯. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚和暾鎇M]. 北京:人民郵電出版社,2011.

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