基于大数据的大型活动拥挤踩踏事故预警分析研究

为预防大型活动拥挤踩踏事故发生,以拥挤踩踏事故为研究对象,结合系统安全理论和预警原理,运用大数据技术建立拥挤踩踏事故预警模型。以上海外滩拥挤踩踏事故为实例,通过热力图预警分析、人群流向预警分析和地图搜索量预警分析,在事故发生前进行监测、识别、诊断和评价,得出存在事故早期征兆,属于Ⅱ级预警范围,应启动预警对控措施;并将预控对策与当晚实际事故发生过程中采取的对策进行对比,进一步说明基于大数据技术的拥挤踩踏预警对上海外滩拥挤踩踏事故预防和控制的有效性,相关预警技术和方法可为大型活动科学预防和控制拥挤踩踏事故提供技术支撑。     

基于组合权重的地铁车站拥挤踩踏事故风险评价

为评价地铁车站拥挤踩踏事故发生的风险,采用层次分析法和熵权法确定包含主、客观因素的组合权重,在建立的模糊物元评价模型的基础上,计算各评价指标与标准方案的贴近度,并选取北京地铁不同线路中的8个站点作为评价风险这个物元的事物,与每个车站各项评价指标对应的模糊量值组成复合模糊物元,对各地铁车站拥挤踩踏事故的风险进行识别与排序。结果表明:这8个地铁车站发生拥挤踩踏事故的风险差别较大,而人群密度和逆行对冲人数比是造成地铁车站拥挤踩踏事故最重要的两个因素。对地铁车站拥挤踩踏事故的风险进行评价,将有助于预防其事故的发生,提高地铁车站安全管理水平。     

校园踩踏事件事故树分析

为了掌握中小学校园踩踏事件发生的原因,预防事故发生,本文收集和整理了近10年来的中小学校园踩踏事件案例,运用事故树方法分析了校园踩踏事件的起因,同时考虑管理因素对事件发生概率的影响,计算了校园踩踏事件发生的概率,并对基本事件进行了重要度分析,以为学校安全管理提供依据。     

构建四道生命防线预防踩踏事件发生——对韩国首尔梨泰院踩踏事件的反思

2022年10月29日晚,韩国首尔最受欢迎的夜生活区梨泰院在庆祝万圣节的活动中发生惨痛的踩踏事件,截至当地时间11月13日,最终致158人死亡。这一突发事件再度迅速引发全球对于大型聚集活动中应急管理的高度关注。一直以来大型聚集活动应急管理都是世界各国普遍关注的问题,据统计,1980年至2019年间,全世界范围内每年约发生百起踩踏事件,表1整理了1990年来全球发生的10起引致大规模伤亡的大型聚集活动踩踏事件,其中女性、儿童、老年人以及体型瘦弱矮小者由于生理原因较难抵抗人群的冲击,更易受到伤害甚至死亡。     

我们应该从育才中学惨案中反思什么

<正>2009年12月7日晚9点30分,湖南省湘乡市育才中学发生一起踩踏事故。下晚自习的初中学生在下楼过程中拥挤踩踏,造成8名学生当场死亡,26名学生受伤。据悉,湘乡市     

用技能守护生命

2009年末的湖南“12·7”湘乡市育才中学的踩踏事故给人惨痛的教训,而这种教训已经不是第一次了。2005年10月25日,四川通江县广纳镇中心学校学生在晚自习下课后,发生踩踏事故,造成8名学生死亡,45名学生受伤。     

一种改进的疏散节点踩踏风险评估算法

为解决四变量算法中存在的计算精度不高和数值不连续问题,基于踩踏事故概率设计随坡度单调递增的倾斜度函数、以人流股数为计算单位的宽度系数函数以及以节点直接承受疏散人流为基础的汇集度函数,并据此构建点型节点、线型节点和面型节点的踩踏风险评估算法.研究结果表明:改进算法能够有效避免四变量算法存在的问题,在算法稳定性、参数敏感性...     

踩踏事故预防监控领域科学知识图谱研究*

为解决踩踏事故预防监控领域发展现状、发展趋势及发展脉络不清晰问题,运用可视化软件CiteSpace,对Web of Science核心合集及中国知网收集到的365篇相关文献开展知识图谱研究。结果表明:中国在踩踏事故预防监控领域发文量最多,占40.6%,其次为美国,占15.4%,29个国家间仅有25条合作连线;国内外研究热点集中于卷积神经网络等计算机视觉技术在踩踏事故预防监控领域应用;针对“踩踏事故预防监控”领域涵盖学术外延范围,国内外存在一定差别;梳理获得踩踏事故预防领域3条主要发展路径;以深度学习为主的技术研究是当前及未来一段时间研究热点。     

节日中需严防踩踏事故

进入2007年,为了庆祝新年,各地都会举行丰富多彩的活动,比如庙会、灯会、游园会等。这么大的人流同时聚集到有限的活动区域内,出现“人山人海”的拥挤局面是不可避免的。2004年北京市就曾经发生了“2·5”密云灯会踩踏事故,造成37人死亡,15人受伤。另外,许多人也都会利用过节的休息时间和一些朋友相约到酒吧、饭馆聚会,在热闹的气氛中增进感情。因此,这些场所的人流可能会是平常的好几倍,而发生事故的可能性也会大大增加。那么,为了平安、快乐地度过假期,我们应该做哪些准备呢?首先,在参加集会类活动之前要先了解活动的日程安排,尽可能在非…     

人员密集场所拥挤踩踏事故风险分级模型及预防对策

为研究人员密集场所拥挤踩踏事故的影响因素及拥挤踩踏事故风险级别与管控措施,通过统计分析2002-2018年间国内不同场所发生的拥挤踩踏事故原因,构建事故树模型,从人的因素、道路因素、环境因素、管理因素4个方面提出人员密集场所拥挤踩踏事故的20个评价指标,建立踩踏事故风险评价指标体系,基于层次分析法对评价指标赋予权重,进而构建RCM-CS模型,并依据模型对事故风险进行分级评估。通过RCM-CS模型对已发生的踩踏事故风险等级评估发现,该模型可以很好的区分不同场所的拥挤踩踏风险等级,对于预测人员密集场所风险级别及预防拥挤踩踏事故的发生具有重要作用。