《城市開放性公共場所的人流監測與擁擠風險控制研究》是依託北京師範大學，由李強擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：城市開放性公共場所的人流監測與擁擠風險控制研究
- 依託單位：北京師範大學
- 項目負責人：李強
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
城市開放性公共場所易發生擁擠踩踏等突發事件，造成重大人員傷亡和財產損失。本研究以商業街、旅遊景區為對象，系統考慮人群監測、人流擁擠風險評價與風險預警、風險控制與應急疏散之間的內在聯繫，首先建立人流監測系統層次布局最佳化模型；其次,依據監測信息構建人流擁擠風險指標和風險預警等級劃分標準,並藉助同步監測的人員流動信息，構建人流短時預測模型,計算潛在擁擠風險，研究人流風險動態預警；最後，在GIS與空間最最佳化模型支持下，進行安全容量控制、人員流向控制、人員流動區間限制等風險控制情景模擬，並綜合考慮開放性場所的空間結構特徵、人員特徵、常態及非常態的通路狀態，對分區分時疏散、疏散路徑誘導、複雜條件下的疏散路徑誘導等進行情景模擬。研究成果有助於增強開放性公共場所的風險管理和應急疏散管理的科學性和可操作性。
結題摘要
開放性公共場所存在全域或局部的人流擁擠風險。為減少突發性公共安全事件，提高應急人員疏散效率，以什剎海景區、大柵欄商業街、西單商業街、北京動物園等公共場所為對象，開展了人流監測技術套用和監測系統布局、人群擁擠風險表征指標和人群聚集等級判定方法、人群聚集風險關鍵點識別等方面的理論研究和模型構建，並從人群擁擠風險控制和防範的角度，建立了人群路徑最佳化、應急疏散廣播設施選址、避難場所布局測度的方法與模型。 除了利用智慧型圖像監測識別系統的數據，（1）提出基於Wi-Fi探針技術的人群總量和移動蹤跡數據獲取和處理方法、百度熱力圖數據挖掘和處理技術與方法；（2）基於有限和離散的人群監測圖像信息以及Wi-Fi人群流動信息，提出考慮路徑分流機率的人群密度空間插值方法，為多途徑獲取開放性公共場所人群流動基礎數據、並通過多種監測技術手段融合而提高人流監測精度奠定了基礎。 針對人群擁擠風險預警和控制，（1）提出客流量聚集等級劃分方法以及聚集時間分布形態判別方法，為在公共場所實施人群總量控制策略，降低人群聚集風險提供了技術支撐；（2）考慮人群日常聚集的空間占用特徵以及應急疏散時可利用的道路網結構特徵，提出定量評估人群聚集高風險關鍵節點的兩種方法：節點訪問頻率法(NAFM)和組合臨界簇模型(CCCM)，為在平時高效管理全局和局域的人群聚集風險、在突發事件時及時應對聚集人群的疏散提供了理論和方法依據。 從人群擁擠風險防範和應急疏散需求出發，（1）在傳統旅行商問題基礎上構建了TSPWT模型，開發了最佳化路徑選擇的分支定界算法，有助於全面考慮遊覽時間及排隊等候時間，制定符合實際的遊客路徑選擇最佳化方案；（2）借鑑解決最大覆蓋問題的方法，構建了疏散廣播設施選址最佳化模型，有助於發揮應急廣播在公共場所人群疏散中的作用；（3）基於2SFCA方法，提出考慮脆弱人口需求的避難場所布局均衡性測度方法，有助於制定符合現實需求的應急疏散方案。
