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研究人群密集场所的人群运动速度特征可以预测人群的运动趋势,在大型活动组织过程中可以对异常人群运动做出预警,避免过度的拥挤及踩踏事件的发生,保证大型群体性活动的安全顺利开展。利用国内某重要城市核心区公共场所人群运动的视频图像,通过互相关算法提取该场所人群的运动速度,并进一步比较通往景区的四条不同路径上人群运动速度的差异性,分析其人群运动特征。分析结果表明单向通道的人群运动速度较大且运动方向基本与通道的两侧边界平行,而双向通道中由于人群中阻尼效应的影响,人群运动速度的大小和方向都发生了不同程度的改变。分析结果可为核心区管理者进行大型群体性活动的组织、人群疏散与引导提供建议,进而为人群拥挤踩踏事故风险防控、拥挤踩踏事故专项应急预案制定及人群聚集活动安全方案编制提供理论支持。 相似文献
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哪些场所易发踩踏事件?主要还是空间有限而人群又相对集中的场所,例如球场、商场、狭窄的街道、室内通道或楼梯、影院、酒吧、夜总会、彩票销售点、超载的车辆、航行的船舱等都隐藏着危险。人群的情绪如果因为某种原因而变得过于激动,置身其中的人就可能受到伤害。如何在踩踏事件中脱身?1、任何时候去人员密集的地方,都应当观察周围,注意是否有逃生通道,提前在大脑中规划撤离方案,如果地面湿滑、不平也要注意,尽量避免进入人群密度过大的地 相似文献
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<正>安全生产,是企业的生命线。在生产过程中,我们往往希望避免危机,但实际上,除了在企业内部发生的如裁员、绩效调整、工伤等事件外,员工的内心也会经历多种情绪起伏或者危机,并很可能产生各种消极情绪、行为,从而对安全 相似文献
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为研究紧急情况下人群疏散行为特点,结合势场理论和多出口选择模型,建立考虑引导、熟悉度和恐慌效应的PFT-LMES人群疏散算法。通过搭建有障碍和无障碍2种室内场景,研究不同环境熟悉度以及行人密度下引导作用对人群疏散效果的影响。研究结果表明:引导作用能够提高疏散效率,平衡各出口利用率,引导效果随行人密度增加更加显著;总体疏散时间随引导强度的提高表现为先减小后增大;当接受引导的人数占总数的42%时,2出口各自选择人数与出口通行能力比例基本一致,引导效果达到最优;相对于环境熟悉度较高的人群,不熟悉环境行人的引导效果更为显著。研究结果可为大型场所的紧急高效疏散提供参考。 相似文献
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大型公共设施常常也是大规模人群集散的场所,节假日、大型活动等特定条件下,可能聚集大规模的密集人群。为保障人群的安全,需要对人群流动做出规划,预测人群的运动及可能发生拥挤踩踏事故的道路、台阶、通道等设施和突发事件,制定相应的应急措施。 相似文献
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安全标志是向工作人员警示工作场所或周围环境的危险状况,指导人们采取合理行为标志的,安全标志能够提醒工作人员预防危险,从而避免事故发生;当危险发生时,能够指示人们尽快逃离,或者指示人们采取正确、有效、得力的措施,对危害加以抑制.安全标志不仅类型要与所警示的内容相吻合,而且设置位置要正确合理,否则就难以真正充分发挥其警示作用. 相似文献
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为实现人群密集场所客流安全隐患早发现,辅助管理人员早决策,人群聚集风险区早疏散,提升对灾难的预见性和主动性。在国内外人群异常聚集监测预警现状分析基础上,对比分析得出监控视频分析技术是解决人群密集场所精准预警难题较为理想的解决方案;构建以视频智能分析的人群计数、密度估计、行人追踪、活动烈度识别为核心技术的人群密集场所风险预警技术框架;将该技术框架应用到某大型商圈的商业街区,获得监控区域内的人群总数、密度分布、行人轨迹和异常活动等特征。结果表明:提出的基于视频分析的人群密集场所风险预警技术框架可为城市大型商圈、交通枢纽、大型活动场所等城市公共场所的安全管理提供参考和借鉴。 相似文献
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孙永泰 《特种设备安全技术》2009,(1):41-42
可燃气体报警器由探测器与报警仪构成,广泛应用于石油、燃气、化工、油库等存在可燃气体的石油化工行业,可检测室内外危险场所的泄漏情况。当被测场所存在可燃气体时.探测器将泄漏气体转换成电压信号或电流信号传送到报警仪表,仪器显示出可燃气体爆炸下限的百分比浓度值。当可燃气体浓度超过报警设定值时.该报警器发出声光报警信号提示值班人员及时采取安全措施,避免燃爆事故发生。 相似文献
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密集场所人群疏散问题直接关系到大型公共场所的安全保障能力.应用群集动力学理论方法,在密集人群群体流动过程和个体流动过程分析的基础上,对已有的人群疏散数学模型进行改造,使之更加符合实际意义.以实际人群密集场所为例,进行数值仿真,寻求一定人流密度和疏散时间约束下的最佳疏散通道宽度以及关于开放疏散出口数量的最佳疏散策略,以达到最佳的疏散效果.为有效解决应急环境下密集场所人群疏散问题提供了理论依据,可用于指导密集场所建筑物的结构设计改进,以及疏散过程中的调度管理优化等. 相似文献
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为深入研究行人恐慌情绪对突发事件下群体疏散效率的影响特性,首先,考虑滞留时间、局部密度、行人与出口的距离、周围人员密度以及行人恐慌情绪传播等因素,解析并构建由自恐慌和恐慌传播2部分组成的行人恐慌情绪量化模型,并将其引入社会力模型中进行改进优化;然后,采用与经典现象对比的方法验证模型的有效性;最后,运用Anylogic软件进行仿真分析。结果表明:改进后的模型能够较好地反映行人在恐慌情形下的疏散运动特性;适度的恐慌情绪,如当恐慌度小于0.3时,可以加快人群的疏散速度;较高的恐慌情绪,如当恐慌值大于0.3时,则会加剧瓶颈现象,出现所谓的“快即是慢”现象,从而降低疏散效率。 相似文献
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