Understanding pedestrian behavior and spatial relations:A pedestrianized area in Besiktas,Istanbul

This research provides a mixed method of investigating and analyzing pedestrian behavior in pedestrianized areas,which is one of the human-based urban development practices.The relationship between pedestrian behavior and perception of the city is discussed through a combination of architect and urban planner Gordon Cullen’s theory and Space Syntax methodology.This study examines the development and implementation of the methodology to understand the relationship between pedestrian behavior and space in Besiktas Koyici settlement,Istanbul.The methodology,integrated with on-site observations(observing 10 min at five different observation points in the settlement at predetermined times on weekdays and weekends),surveys(determining pedestrian movement and perception in terms of Cullen’s theory)and spatial configuration(Space Syntax analysis(connectivity,integrity)done with DepthMapX software),aims to analyze pedestrian behavior patterns.The concepts of sense of place and content,as well as the effects of their sub-concepts on their behaviors,were revealed because of a survey conducted with students and architects of variety of educational levels who are daily users of the field.Pedestrian counting and observations were used to create density,activity,and mobility maps of the area.It has been found that pedestrianized areas have a significant impact on pedestrian behavior through influencing vitality and appeal and that Cullen’s theory may be used to analyze pedestrian behavior and perceptions of the city.The study showed that spatial configuration and Cullen’s theory effect pedestrian movement by complementing each other.

Simulation study on cooperation behaviors and crowd dynamics in pedestrian evacuation

Pedestrian evacuation is actually a process of behavioral evolution. Interaction behaviors between pedestrians affect not only the evolution of their cooperation strategy, but also their evacuation paths-scheduling and dynamics features. The existence of interaction behaviors and cooperation evolution is therefore critical for pedestrian evacuation. To address this issue, an extended cellular automaton(CA) evacuation model considering the effects of interaction behaviors and cooperation evolution is proposed here. The influence mechanism of the environment factor and interaction behaviors between neighbors on the decision-making of one pedestrian to path scheduling is focused. Average payoffs interacting with neighbors are used to represent the competitive ability of one pedestrian, aiming to solve the conflicts when more than one pedestrian competes for the same position based on a new method. Influences of interaction behaviors, the panic degree and the conflict cost on the evacuation dynamics and cooperation evolution of pedestrians are discussed. Simulation results of the room evacuation show that the interaction behaviors between pedestrians to a certain extent are beneficial to the evacuation efficiency and the formation of cooperation behaviors as well. The increase of conflict cost prolongs the evacuation time. Panic emotions of pedestrians are bad for cooperation behaviors of the crowd and have complex effects on evacuation time. A new self-organization effect is also presented.

Research on Open Block's Pedestrian System Based on the EnvironmentBehavior Theory: A Case Study of Shenzhen Oct-loft

In the context of banning gated communities, blocks returning to the human-oriented scale become the new normal, and pedestrian system design will be paid more attention in the urban planning field. Oct-Loft Creative Park is a template for open blocks in Shenzhen, with a convenient and humanized pedestrian system. This paper selects the creative park's pedestrian system as the research object, using the environment-behavior theory for analysis. Finally, optimization strategies of pedestrian system will be put forward.

Pedestrian choice behavior analysis and simulation of vertical walking facilities in transfer station

Considering the interlayer height, luggage, the difference between queuing pedestrians, and walking speed, the pedestrian choice model of vertical walking facilities is established based on a support vector machine. This model is verified with the pedestrian flow data of Changchun light-rail transfer station and Beijing Xizhimen transfer station. Adding the pedestrian choice model of vertical walking facilities into the pedestrian simulation model which is based on cellular automata, the pedestrian choice behavior is simulated. In the simulation, the effects of the dynamic influence factors are analyzed. To reduce the conflicts between pedestrians in opposite directions, the layout of vertical walking facilities is improved. The simulations indicate that the improved layout of vertical walking facilities can improve the efficiency of pedestrians passing.

公共场所行人异常行为识别方法综述

为明确公共场所行人异常行为识别理论与技术研究进展,首先,借助中国知网(CNKI)和Web版引文数据库(WOS),给出公共场所行人异常行为广义定义与泛在特征,将常见异常行为划分为危害行为、不合群行为和违规行为3类;其次,从数据和技术基础视域,将现有异常行为识别方法划分为人工设计法、人体骨架法、红绿蓝(RGB)图像法和可穿戴传感器法4类;然后,梳理国内外主流人群异常行为数据集,分析相关算法在数据集上的性能表现;最后,从可用数据集和数据融合检测等方面总结现有研究方法局限性,给出未来研究方向与优化建议。研究结果表明:4类异常行为识别方法各有其优缺点;异常行为识别领域缺乏行为种类丰富、定义清晰、高质量的人群异常行为数据集;未来研究应聚焦稳健性强、准确率高的异常行为识别方法、模型及算法;探索多维数据融合互补检测方法,提升异常行为识别理论成果的应用场景的自洽性和自适应性,提高公共场所人群安全治理水平。

基于图像处理的行人过街安全警示系统设计与研究

为了提高行人过街的安全性和效率,避免安全事故的发生,设计一种可以实时检测行人过街行为以及车辆往来的行人过街安全警示系统。该系统采用图像处理技术和嵌入式系统技术,能够实时监测行人、车辆和交通信号灯状态,能准确快速地提醒过街行人注意出行及安全,提高城市交通秩序,有助于推进智慧城市建设和交通安全领域的技术创新,具有一定的理论和实践价值。

基于行人轨迹数据的城市轨道交通车站单向通道行人跟随行为特性研究

[目的]提升乘客服务水平、保障安全是城市轨道交通车站设施布局及运营管理的核心,车站设施的科学设计需研究行人跟随行为的基本特性及其规律。[方法]结合行人轨迹提出行人跟随行为描述模型及其表征参数,设计可控试验模拟城市轨道交通车站单向通道行人跟随行为,采集视频数据提取行人跟随轨迹,深入分析跟随行为发生时行人跟随速度差、跟随时距、横纵向间距等表征参数的特征和规律,研究行人密度、通道宽度、性别和熟悉环境四个因素对单向通道行人跟随行为特性的影响。[结果及结论]行人流密度越低,平均跟随速度差与平均跟随时距均越小;通道宽度对跟随行为表征参数无显著影响;异性间跟随比同性间跟随的表征参数值均较大;不熟悉环境者相对熟悉环境者表征参数值离散程度较大。

基于人体运动识别约束的室内定位方法

针对传统的行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)方法无法满足多运动状态下的定位问题,提出了一种基于神经网络运动识别辅助室内定位的方法。构建出卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的神经网络模型,用于识别人体的运动状态并完成分类。根据运动分类的结果应用到行人航迹推算中,分析和筛选运动参数特征作为算法的阈值约束条件来提高定位精度。在算法中运动步数由合加速度计数据波形检测得到,步长由运动状态的特征自适应调整步长模型。通过实验验证,CNN-GRU模型在自建数据集上的准确率达到99.6%。将识别结果应用到PDR中,在112 m 4种动作的矩形路线中定位误差为1.8 m,误差远低于传统PDR定位的19.9 m。实验结果验证了该方法的可行性。

地铁车站步行障碍行人避让行为建模与进出站仿真

为向步行障碍人群提供更精细化的出行服务,本文研究步行障碍行人微观出行行为,解析不同个体属性行人间的冲突避让行为机理。从行人的生理差异角度出发,扩展传统元胞自动机模型场域,同时改进场强模型和模型更新规则,建立步行障碍行人运动及避让行为的元胞自动机模型。通过构建行人运动场地实验,提取普通行人和步行障碍行人轨迹,分析其运动速度、运动偏移角度和横向移动距离等冲突避让特征参数,标定元胞自动机模型中的相关参数。场地实验结果表明,步行障碍行人的运动能力较差,自由度较低,其在冲突避让过程中的偏移角度和偏移距离均明显小于普通行人,主要通过降低行走速度进行被动避让。仿真结果显示,行人速度及普通行人、轮椅行人和婴儿车行人的横向偏移距离与实测数据的误差分别为2.74%、3.35%、6.71%、6.16%。最后,基于改进模型对上海地铁迪士尼站站台层乘客出站场景进行仿真,进一步验证了模型的有效性,并提出无障碍电梯布设的优化方案。步行障碍行人仿真模型的有效建立,可为地铁无障碍电梯等无障碍设施的规划和设计提供理论支持。

城市交通枢纽行人异常行为分析研究综述

城市交通枢纽是居民出行的重要支撑节点,普遍具有客流密集、空间封闭、多方式客流复杂交织等特征,也承担了巨大的安全组织与运维的压力。因此,对枢纽内行人异常行为的管控是保证其安全运维的重要关注点之一。目前,对枢纽行人异常行为的辨识主要是依托计算机视觉技术来实现,即:一种是主要关注客流轨迹和密度差异,利用目标检测技术提取枢纽内行人目标并进行轨迹预测,以分析个体或小群体的异常轨迹数据来判断行人的异常行为;另外一种是利用姿势估计技术提取行人的微观动作数据,通过分析行人的骨骼关节点数据来判断其异常动作和行为意图。故梳理了枢纽内行人行为的研究成果,概括分析了基于模型驱动和数据驱动的行人异常行为研究与应用成果,并解析行人异常行为的致因机理,总结了枢纽面对行人异常行为的管理措施,最后进行了枢纽行人异常行为研究的分析和展望。该综述可以加深对交通枢纽行人异常行为的理解,为枢纽内行人的安全运维提供参考和支持。

基于VR试验的地下综合体人员疏散决策

为了探究人员在疏散过程中的出口选择等决策行为规律,预测疏散人员对疏散出口的选择情况,应用虚拟现实(VR)技术搭建地下空间综合体场景,并开展人员疏散试验。首先,借助SPSS软件对试验结果进行统计分析,构建无序多分类Logistic回归模型,识别主要影响因素;然后,计算各类影响因素的贡献并建立相关性分析模型;最后,基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法,建立人员疏散决策模型。结果表明:疏散人员倾向于选择初始朝向的出口进行疏散;当面对的多个出口距离相近时,人员与出口的距离对疏散人员出口选择的影响较小;基于SVM的疏散决策模型的预测准确率为93%。

基于多传感器融合的行人异常行为识别方法

常规的行人异常行为识别方法无法针对行人行为特征进行识别,导致识别准确性较低,因此,设计了一种基于多传感器融合的行人异常行为识别方法。在多传感器融合中,通过摄像头得到人体不同行为的最小外接矩形框,并计算出人的宽高比,以反映行人的运行特征;然后根据平行式双目视觉测量原理,获取行人位置信息,并利用空间对齐的方式,获得行人位置信息,实现行人异常行为点云信息与图像信息一致的目标,从而提高信息融合的精准度;最后结合行人的步长、速度、方向等轨迹数据对行人异常行为进行分类,并通过奖励或惩罚机制优化分类识别结果,完成行人异常行为识别。实验结果表明,使用该方法进行行人异常行为识别时,行人异常行为识别的平均精确度在0.98~1.00的范围内变化,行人异常行为识别的均值平均精度在0.97~1.00的范围内变化。由此表明,该方法的识别准确性更高,能够应用于实际生活中。

Model and application of bidirectional pedestrian flows at signalized crosswalks

This research of bidirectional pedestrian flows at signalized crosswalks is divided into two parts： model and applica- tion. In the model part, a mixed survey including the questionnaire investigation and tracking investigation is conducted to gain the basic data about walking tendentiousness of a pedestrian crossing. Then, the forward, right-hand, outstripping, and influential coefficients are outlined to quantize walking tendentiousness of pedestrian crossing and estimate transition probabilities of pedestrians. At last, an improved cellular automation model is proposed to describe walking tendentious- ness and crossing behaviors of pedestrians. In the application part, channelization research of bidirectional pedestrian flows is presented for real signalized crosswalk. In this process, the effects of right-side-walking and conformity behaviors on the efficiency of pedestrian crossing are thoroughly analyzed based on simulations and experiments to obtain a final channelization method to raise the efficiency of a pedestrian crossing at the crosswalk.

基于势能场元胞自动机的不同个性人群疏散仿真

为了综合考虑人群个性和室内环境对疏散的综合影响,采用势能场元胞自动机(FFCA)模型模拟混合有不同性格行人的疏散.该模型构建了人群疏散环境的时空网络图,并通过计算最小运动消耗(LTC)路径建立静态势能场.疏散人群根据性格特征被分为3类,每类人群都可能使用不同的策略来平衡疏散中的运动和时间消耗.在每个时间步,每位行人都能根据随时变化的FFAC模型选择下一个移动目标.行人会根据自己的决策机制不断规划新路线或选择等待,直到到达出口.疏散模拟选择在不同的复杂疏散场景中进行,如多出口房间、教室和地铁,且疏散人群由不同性格的稠密人群混合而成.该研究为揭示行人心理、逃生环境与疏散行为之间的内在联系提供了一种新的方法.

视野受限情况下行人疏散行为特征试验研究

为了提高突发事件下人群应急疏散的效率,开展行人疏散试验来深入分析视野受限情况下行人疏散行为特征与人-环境相互影响,并基于行人运动学特征与安全心理学进行综合分析。研究结果表明:视野受限下行人总是先寻找“墙体”这一参照物,此后通过沿墙走直到找到出口,但也有少部分风险偏好者会丢掉参照物去寻找捷径;平均疏散速度为0.584 m/s,寻找墙时段的速度明显慢于沿墙走阶段;当行人在靠墙行走时,以不超过15°偏向墙面一侧以提高疏散效率。研究结果可为人群疏散管理和应急设施开发提供参考。

无交通信号路口行人过街的人车交互过程研究

自动驾驶汽车要进入人车混行的无交通信号路口,需确保与行人之间的交互安全,为解决这一问题,现以非自动驾驶汽车为研究对象,探索其与行人在无交通信号路口的交互过程。选取北京市内两处无交通信号灯的路口作为研究场景进行长期拍摄,基于视频数据从中提取行人的个体属性变量、行人的穿越行为变量、车辆的穿越行为变量以及间隙数据,将行人的过街行为分为穿越前、中两个阶段进行研究。结果表明:穿越阶段对行人的穿越时间具有显著性影响,穿越路口对行人的穿越时间不具有显著性影响。对于穿越前的等待时间,在有右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和来自方向,在无右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和起始位置。对于穿越中的穿越时间,在有无右转车道下对其具有影响的因素均为穿越人数和车辆1的行为。今后自动驾驶汽车行驶到无交通信号路口时,可以通过此结果去识别行人,并判断出行人的穿越时间,以便及时做出相应的措施。

考虑视觉障碍行人的疏散模型

为研究视觉障碍行人对人群疏散的影响,首先根据ISOBE等人的可控试验结果,描述视觉障碍行人疏散行为,并考虑正常行人对视觉障碍行人的帮助行为,采用移动概率和修正Moore邻域规定的小团体运动规则,建立考虑视觉障碍行人的场域元胞自动机疏散模型;然后通过模拟视觉障碍行人活动场所人群疏散的运动状态和演化过程,探究帮助行为、视觉障碍行人占比、出口位置对整体疏散结果的影响。结果表明:正常行人对视觉障碍行人的帮助行为能有效减少疏散时间,帮助行为对于混合人群疏散效率的提升作用随着人群密度的增加愈发显著;混合人群中视觉障碍行人占比增大会导致疏散效率降低,且这种不利影响随着人群密度的增加会加剧;相比于出口在墙角或出口距墙角有一定距离,出口位置在墙壁中心对于混合人群疏散更有利。

地铁车站步行设施超越行为负效应评价模型研究

行人超越行为会引起步行设施服务水平下降,同时还会增加安全隐患。由于地铁车站步行设施类型的多样化和行人自身属性的差异化,导致行人超越行为特性复杂,并产生不同程度的影响和后果。为量化评价地铁车站步行设施超越行为负效应,首先基于行人动力学分析超越行为的运动特性及其负效应形成机理;其次,提出轨迹偏移率、速度熵、速度相对极差3个评价指标,并构建基于熵权法的超越行为负效应评价模型;最后,设计可控模拟实验定量确定行人发生超越行为时运动状态变化的负效应阈值,划分负效应评价等级,并追溯分析不同的通道行人服务水平条件下超越行为负效应等级的变化规律。研究成果可为考虑行人异质性行为的地铁车站精细化客流组织和设施布局设计提供理论依据。

考虑恐慌情绪感染下行人绊倒行为的疏散模型

为研究恐慌情绪下行人跨越障碍物时绊倒行为对疏散进程的影响,提出1种多模型耦合的元胞自动机模型。基于OCEAN模型和SIS模型建立个性化的情绪感染模型,模拟人群中恐慌情绪的动态感染;引入社会力模型中力的作用,判断恐慌行人是否会被障碍物绊倒;讨论情绪阈值、行人密度、可跨越障碍物长度及位置、帮扶阈值等因素对疏散结果的影响。研究结果表明:情绪阈值越高,疏散时间越长,绊倒次数越少;行人密度越高,疏散时间越长,绊倒次数越多;可跨越障碍物长度和位置的变化均会对疏散时间和绊倒次数产生一定影响;帮扶阈值越低,倒地行人的平均恢复时间越短。研究结果以期为后续此类研究和预防工作提供参考与依据。

基于元胞自动机的低头族行人效率模型

为科学量化轨道交通通道中低头族行人对通行效率的影响,在实地采集轨道交通通道低头族行人的视频数据的基础上,采用视频自动识别技术,提取了低头族行人的低头频率、抬头频率、行走速度和转角等参数.从策略层和操作层解析了低头族行人的补偿式行为特征,验证了正常行人与低头族行人在转角、行走时间、行走速度之间的异同.利用基于动态参数模型的元胞自动机模型,结合低头族行人的补偿行为特征,构建低头族行人的数值模拟模型,分析出不同混入率低头族行人密度、通行时间、个体空间占用面积与流量之间的相互关系.结果发现30%以上的低头族行人对行人流影响显著.该研究有助深入解析行人行为特性,完善仿真模型在模拟多类型复杂行人流中的应用,并为轨道交通内部设施规划和客流管控提供理论依据.