“踏跡守衛(wèi)”——智能防踩踏預警系統的研究與應用

引言

從2004年的北京密云元宵燈會踩踏事件到2022年發(fā)生的韓國首爾的踩踏事件，傷亡慘重的意外踩踏事件引起了社會越來越多的關注和反思。如何避免踩踏的發(fā)生，成為了社會廣泛關注的話題以及研究方向。研究發(fā)現，預防踩踏系統缺乏針對性算法和多場景化應用，所以本團隊選擇了與該系統契合度較高的物聯網技術、云計算技術和互聯網技術作為系統基礎，并以Al技術與大數據技術作為輔助研發(fā)。當前市場相關設備具有固定性、場景局限性、計算人流密度等缺點，而本項目所研發(fā)的系統更加具有人性化、智能化和精確性，可以針對不同場景在踩踏發(fā)生時智能分析相關數據得出多種對策輔助措施的落實，并且著眼于保護個人安全，解決安全隱患。

一、問題的提出和研究目的

踩踏事故是單位面積、單位空間、高密度人群發(fā)生無序混亂而造成的重大傷亡事故，我國早就制定有《大型群眾性活動安全管理條例》，且于2007年10月1日起正式施行，明確規(guī)定了大型群眾性活動的安全責任制度和安全監(jiān)督管理措施。在2022年10月份韓國首爾梨泰院踩踏事故，我國也在密切關注并關心我國在韓群眾的安危，人們對于公共場所的安全性越來越關注，期望能夠通過技術手段提高人流管理和安全防護水平。踩踏事件的發(fā)生具有突發(fā)性、群體性和不可預見性等特點，從安全管理角度，當人群出現擁擠時，及時有效地疏散人群是預防事故發(fā)生的重要手段。項目以此為基礎，為防止踩踏事件的發(fā)生提供科學、合理的方案。

智能防踩踏預警系統以人員檢測為基礎，利用物聯網、大數據技術進行監(jiān)控、分析、處理。針對人流密集場所，對危險區(qū)域的人員進行預警提示，并及時發(fā)出警報信號通知工作人員采取有效措施進行疏散控制和救援。智能防踩踏預警系統的首要目標是通過提前預警和疏導人群，減少事故發(fā)生的可能性，為群眾提供安全的出行環(huán)境。踩踏事故不僅造成人員傷亡，還會帶來巨大的經濟損失。該系統的推廣和應用可以增強公眾的安全意識，從而形成全社會共同維護安全的良好氛圍。智能防踩踏預警系統的應用為預警和疏導人群提供數據支持，從而降低醫(yī)療、救援等費用，同時避免因事故導致的停工、停產等經濟損失。

二、文獻綜述

（一）針對踩踏事故問題的研究觀點

為了解決擁擠踩踏事故的問題，許多學者提出了關于應對突發(fā)事件的思考和方案。其中，姚建義（2021）等人通過探討突發(fā)公共衛(wèi)生事件智慧應急的發(fā)展，為應對突發(fā)事件提供了思路。此外，還有學者研究了如何利用智能技術提高災害事故的應急響應能力。這些研究對于思考如何構建智能防踩踏預警系統具有重要的參考價值，為智能防踩踏預警系統的構建提供了理論支持和方法指導。在具體應用方面，羅回彬（2023）等人以人流監(jiān)控為例，研究了智慧城市視野下的城市公共安全風險識別方法。除了人流監(jiān)測技術，智能防踩踏預警系統還需要考慮事故防范和應急管理。彭妮娜提出（2019）了一個擁擠踩踏事故防范與應急管理系統框架設計，可以及時發(fā)現擁擠踩踏態(tài)勢并采取應急措施。

（二）針對預防踩踏事故技術的研究觀點

在相關問題的技術構建和應用方面，越來越多學者開始關注人群密度估算和人流監(jiān)控技術，也是防踩踏預警系統的難點。郝豫（2017）研究了一種基于Matlab GUI的大型公共活動擁擠踩踏事故風險預警方法，通過圖形用戶界面實現對擁擠踩踏風險的實時監(jiān)測和預警。曾茂桃（2018）從人群密度分析對踩踏事件的預警作用，通過對人群密度的分析來判斷是否存在擁擠情況。宋軍平（2019）等人從居民住宅著手，進行了智能小區(qū)人流監(jiān)測系統的設計。在人流監(jiān)測方面，朱軍（2022）等人提出了一種顧及小目標特征的視頻人流量智能統計方法，通過對視頻圖像進行分析來實時統計人流量。陳金立（2022）則提出了一種基于雙時間點檢測的毫米波雷達人流量監(jiān)測方法，通過對人流量的檢測來判斷人群擁擠情況。

綜上所述，針對擁擠踩踏事故的問題，研究者們從不同的角度提出了諸多智能預警系統的構建方法和應用方案。然而當前的研究還存在一些問題，比如人流監(jiān)測的準確性和實時性需要進一步提高，事故防范和應急管理的效果還有待進一步驗證。本文將綜合參考相關文獻，提出該智能防踩踏預警系統，提高擁擠踩踏事故的預警和管理能力。

三、導致踩踏事故的因素分析

（一）踩踏事故誘發(fā)因素及事故擴大因素分析

經搜集、整理和核實，將2015年至2022年共103起擁擠踩踏事件納入本次研究。分別對各類型踩踏事故的誘發(fā)因素、擴大因素等進行分析，總結了不同場所內踩踏事故發(fā)生、發(fā)展的普遍規(guī)律。據分析，踩踏事故的誘發(fā)因素大致分為五種。因素一是突發(fā)情況，主要包括火災、地震、暴雨、設施垮塌、突然熄燈斷電、宗教活動高潮等。因素二是人員摔倒。因素三是人為破壞，包括謊稱“炸彈”、打架斗毆、燃放鞭炮、故意推推嚷嚷等。因素四是人群密度發(fā)生變化，如局部場地人群高度密集等。因素五是人群流動變化，如人流速度，靜止人群忽然移動，由低速流動轉為高速流動；人群異向流動等。

在誘發(fā)因素的影響下事件若未能得到有效控制，則人群管理、疏導失敗，人群不穩(wěn)定狀態(tài)加劇。在環(huán)境因素、人的因素等影響下，人群未做出反映或來不及采取措施，從而引發(fā)踩踏事故。踩踏引起的人群騷動在人群中迅速傳播，當人群高度密集，恐慌人群在喪失理智、思考能力的情況下，將引發(fā)整個人群混亂，恐懼、無序的人流將很難控制，正常秩序被徹底打破，場面崩潰，進而導致踩踏事件擴大。若救援不及時，或方法不正確，則會加劇踩踏事件，人員傷亡人數增長，救援失敗。

（二）不同場景踩踏事故的誘發(fā)因素分析

以商場為代表的大型室內娛樂場所，誘發(fā)原因：商場搞促銷活動，吸引消費者，導致商場人群更加集中；人群因情緒激動而出現騷亂，發(fā)生踩踏；因好奇心驅使，去人多擁擠處探索究竟，造成不必要的人員集中而踩踏。樓梯、街道等狹窄場所，誘發(fā)原因：事發(fā)場地過于狹??；同時大量人員涌入導致現場過于擁擠；地形不平穩(wěn)，易發(fā)生推搡、摔倒事故；事故發(fā)生突然，影響迅速，現場缺乏有力疏導，引流措施。輪船、車站、宗教朝圣儀式等人員聚集地，誘發(fā)原因：人流量過于龐大且聚集；人員行進匆忙，現場秩序難以管控；易發(fā)生大型意外事故。

四、智能防踩踏預警系統的設計原理和功能

（一）設計原理

智能防踩踏預警系統采用分布式架構，主要由數據采集模塊、數據處理模塊、預警模塊、通信模塊、顯示模塊和控制模塊組成。各模塊相互協作，共同構建起一個實時、高效、準確的防踩踏預警系統。系統采用了多種傳感器技術，如紅外傳感器、超聲波傳感器和攝像頭等。這些傳感器可以準確地檢測到人群的位置、速度和密度等信息，為后續(xù)預警方案提供基礎數據，在此基礎上對各種傳感器數據進行融合和分析，數據融合與分析采用了先進的數據挖掘和機器學習算法，對傳感器數據進行預處理、特征提取和模式識別，以便更準確地估計人群密度和運動狀態(tài)。

人群密度是衡量踩踏風險的重要指標。系統采用了一種基于深度學習的目標檢測算法，通過對攝像頭捕捉到的圖像進行分析，實現對人群密度的精確估計。此外，系統還可以通過超聲波傳感器等設備對人群密度進行實時監(jiān)測，進一步提高預警的準確性。在人群密度估計的基礎上，系統需要對踩踏風險進行評估并發(fā)出預警。風險評估算法綜合考慮了人群密度、人群運動狀態(tài)、場地容量等多種因素，以確定是否存在踩踏風險。當系統判斷存在風險時，將通過通信模塊向相關人員發(fā)送預警信息，提醒他們采取相應的防范措施。

（二）功能

智能防踩踏預警系統通過智能視頻分析技術對人群密集的公共場所進行實時監(jiān)控，并通過AI算法對監(jiān)控區(qū)域進行智能分析，獲取人群密度、人群空間分布等信息。當某個區(qū)域聚集的人群達到一定數量時，系統會通過AI算法分析并實時報警，提示管理人員及時疏散人群，避免意外事故的發(fā)生。實時監(jiān)控可以對人流密度、空間分布規(guī)律、行為方式等特征進行預測和判斷。當預測到有潛在安全隱患時，例如有人摔倒等情況，系統會通過大數據分析技術和智能視頻算法分析，并通過文字、語音等方式進行提醒。

通過實時采集監(jiān)控視頻，并對視頻進行存儲，在視頻存儲的過程中，可以通過監(jiān)控數據分析來進行統計分析，主要是對監(jiān)控畫面中的人流密度、流向進行統計。該系統還設立了多級預警機制，根據人員密集程度的不同，發(fā)出不同程度的預警信號，以便場所管理人員采取相應的措施。如果某一區(qū)域發(fā)生擁擠狀況時，系統可以聯動前端攝像頭對現場進行實時監(jiān)控，自動判斷該區(qū)域的人流密度是否超過了設定的預警值。當超過了預警值，會對突發(fā)事件的發(fā)展趨勢進行預測，提前發(fā)出預警信息。一旦出現意外事故時，通過預先設置好的預警機制及時發(fā)出預警信息，與緊急疏散預案相結合，系統會發(fā)出警報，提醒管理人員采取相應的措施，系統也可以自動啟動緊急疏散程序，提醒管理人員，引導人群安全疏散。

五、智能防踩踏預警系統的創(chuàng)新之處

（一）科學技術創(chuàng)新

“踏跡守衛(wèi)”智能防踩踏預警系統綜合添加視頻監(jiān)控手段，實時監(jiān)控預測人流量變化及人群行動軌跡，起到防范和預處理的作用。同時系統設計之初就配備多種事故場所發(fā)生模型，依據場所的差異系統會形成不同的解決方案，具備多元化實施方案和運行機制。從室內大型娛樂場所、狹窄場所到戶外人員聚集地，根據場所特征分門別類生成不同的應急方案，基于云計算算法和數據資源支持，該項目可以做到實時監(jiān)測、全面分析、自動預警、快速響應的應急管理系統一體化。研究使用機器學習算法，可以進行踩踏風險評估和事故模擬預測，有效預防擁擠踩踏事故的發(fā)生，即使在事故發(fā)生不可避免的情況下，也可以先一步避免事故影響擴大化。我們研究基于物聯網、大數據時代下智能化科技打造的多場景應用模式的防踩踏預警系統，采用多預備方案式系統設置，從整體的復雜系統考慮建立了基于人群風險監(jiān)測的事故預警網絡。

（二）功能創(chuàng)新

“踏跡守衛(wèi)”智能防踩踏預警系統可以針對不同級別的突發(fā)事件展示不同級別的應急策略，使各單位能夠根據預案進行及時應對和快速準確處理。在踩踏發(fā)生的第一時間，往往救援的失誤導致事故進一步擴大，對此“踏跡守衛(wèi)”——智能防踩踏預警系統中會利用物聯網、云計算和移動互聯網等科學技術聯合預防踩踏的方式減少發(fā)生事故時及解救人員時人力上所帶來的主觀上造成的延誤救援最佳時機。例：在應急狀態(tài)下，系統可在地圖上點亮各類疏散元素，自動顯示疏散預案?！疤ほE守衛(wèi)”智能防踩踏預警系統還能協助救護車和消防力量在趕往事發(fā)現場的路上進行道路規(guī)劃，避開交通流量大的路段，開通綠色通道，不耽誤每一秒搶救的時間。

（三）應用模式創(chuàng)新

“踏跡守衛(wèi)”智能防踩踏預警系統可以評估人群在短期大規(guī)模集聚的可能性和重大安全隱患,并建立智能防踩踏預警系統模型。根據韓國首爾梨泰院踩踏事故小巷人群應急疏散的特點，通過對行人的疏散行為規(guī)律和道路布局進行仿真分析。根據2015年上海外灘陳毅廣場踩踏事件，將模型轉化為特定區(qū)域的趨勢圖，為管理者實時提供檢測區(qū)域內的人流速度和人流方向，在特定時間內的人流趨勢，以及歷史人流熱度等綜合統計信息，觸發(fā)不同級別響應策略。有效避免由于現場準確信息傳達不及時或安全通道擁堵沒有及時加派人員疏散而造成擁擠踩踏，減少人員主觀排查；提前警示管理者，提高管理的前置性。大幅度降低人為因素造成的事故后果，達到智能預警防范的目標。同時進一步加強重點區(qū)域或場所的精細化管理，提出了“互聯網＋智能系統”創(chuàng)新模式，系統配備專業(yè)設備控制人員，實現高效、準確、實時的突發(fā)事件應急管控，提升公共安全領域應對與處置能力。

文章來源：  《上海輕工業(yè)》   http://xwlcp.cn/w/kj/30978.html