Новая программа предскажет поведение толпы

Объединив модели поведения больших групп людей в различных ситуациях, можно лучше учесть возможность давки и иных чрезвычайных происшествий и не допустить их.

17 февраля 2017, 12:39
<p>Фото: &copy;&nbsp;<a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BB%D0%BF%D0%B0#/media/File:%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%88_%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%B0_%D0%9C%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%B2%D0%B0_21_%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%82_2014_L1450817_%D0%9B%D0%AE%D0%94%D0%98.jpg" target="_blank">wikipedia.org</a></p>

Фото: © wikipedia.org

Учёные из Университета ИТМО совместно с зарубежными коллегами создали программу, совмещающую целый ряд компьютерных моделей, чтобы детализировать и предсказывать поведение человеческих толп. Разработчики надеются, что новый подход поможет организаторам массовых мероприятий лучше подготовиться к экстренным ситуациям на различных площадках. Метод уже лёг в основу изучения потока паломников на крупнейшем религиозном фестивале "Кумбха мела" в Индии. Об исследовании сообщает журнал Future Generation Computer Systems.

Фото: © Университет ИТМО

Фото: © Университет ИТМО

Учёные разработали программную среду для объединения мультиагентных моделей, описывающих поведение сразу многих пешеходов во время массовых мероприятий и экстренных ситуаций. С помощью новой программы, названной PULSE, исследователи совместили модель эвакуации посетителей из здания кинотеатра с моделью дорожного движения в прилегающем районе. Благодаря этому они начали решение сложных задач предсказания поведения больших групп людей в экстренных ситуациях. Ранее уже был создан ряд инструментов для построения и "склейки" разных моделей поведения однородных объектов, но из-за некоторых технических ограничений они были недостаточно эффективны. Благодаря PULSE удалось получить более полную картину происходящего и уменьшить неопределённость, которая возникает при моделировании поведения толпы.

Чтобы описать потоки людей математически, учёные используют метод мультиагентного моделирования. В его рамках поведение людских масс определяется траекторией и скоростью движения "агентов" — отдельных людей. Перед тем как строить модель, учёные собирают данные об участниках толпы, используя камеры видеонаблюдения, специальные браслеты, опросы и интервью. Для прояснения их настроений используют соцсети. После того как изображения с нужными хештегами или геопривязкой поступают на сервер, программное обеспечение выделяет на них лица, по которым алгоритмы машинного обучения определяют настроение их обладателей. На его основе они закладывают поведенческие качества типичных "агентов" в модель, которая высчитывает поведение каждого отдельно.

image

В ИТМО создали программу, позволяющую избежать давки даже на сборище в 100 миллионов человек

Фото: © wikipedia.org

Мультиагентные модели призваны решать две задачи. Во-первых, они обеспечивают краткосрочное прогнозирование в режиме "что будет, если" (пожар, наводнение, перекрытие одного из выходов и поведение толпы в этом случае). Благодаря ему можно понять, например, в каких местах при эвакуации давка наиболее вероятна. Во-вторых, модели помогают оптимизировать расположение объектов, взаимодействующих с людскими потоками: датчиков или ограждений. На основе разработанных средств учёные строят прикладные исследования.

Так, в прошлом году авторы статьи работали над оптимизацией расположения датчиков в терминале аэропорта Пулково в Санкт-Петербурге. В другом недавнем проекте они анализировали поведение потоков паломников, посещающих крупнейший религиозный фестиваль "Кумбха мела" в Индии. При этом исследовали процессы, идущие во время массовых мероприятий этого фестиваля, и строили модели людских потоков. Число посетителей праздника достигает ста миллионов человек. При таком количестве людей происшествия нередки. Чтобы помочь организаторам фестиваля лучше подготовиться к непредвиденным ситуациям, учёные создали модель для двух индуистских храмов. Её можно использовать, чтобы понять, как избежать давки, если, например, начнётся дождь и толпа людей устремится в здание.

Комментариев: 1

avatar
Для комментирования авторизуйтесь!
avatar
Владимир Колесов18 февраля, 07:48

А Вы проверяли?

Layer 1