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公开(公告)号：CN107194030B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710261515.0
申请日：2017-04-20
Applicant: 山东师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频数据驱动的人群疏散仿真方法及系统，方法部分包括以下步骤：获取指定区域的视频录像，利用KLT追踪算法从所述视频录像中提取出人群疏散初始坐标、运动速度、出口位置和运动路径；根据所述初始坐标和运动速度初始化待疏散个体，将每个个体的初始坐标和出口间的相对位置与所述运动路径作交叉访问，获取每个个体的初始坐标到出口的最短路径，采用社会力模型基于上述初始坐标、运动速度和最短路径实时计算个体速度和方向，实现人群疏散行为的仿真。本发明仿真疏散的初始化设置和疏散引领路径来源于真实的视频，能够较为真实的实现仿真疏散，为疏散演练提供帮助。
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公开(公告)号：CN104788695B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510250602.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 山东师范大学
IPC: C08J5/18 , C08L75/06 , C08G18/75 , C08G18/66 , C08G18/42 , C08G18/32 , C08G18/12 , C08G63/664 , A61L31/06 , A61L31/14 , A61K47/34
Abstract: 本发明涉及了一种可生物降解的聚氨酯膜材料的制备方法，包括以下步骤：(1)双端羟基预聚物的合成：将环状交酯或环状内酯或两者的混合物与引发剂和催化剂混合，所述环状交酯或环状内酯发生真空开环反应，然后体系发生聚合反应，制得双端羟基预聚物；(2)双端异氰酸基预聚物的合成：将双端羟基预聚物滴入过量的二异氰酸酯中，反应，除去过量的二异氰酸酯后，得双端异氰酸基预聚物；(3)聚氨酯的制备：将扩链剂溶于溶剂后，滴加到双端异氰酸基预聚物中，反应，得到聚氨酯材料；(4)膜材料的制备。该膜的厚度分布均匀，拉伸强度及断裂伸长率高，膜的断裂伸长率大于1000％、断裂强度大于10MPa。可保证人体持续运动器官在高强度运动下膜不破裂。
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公开(公告)号：CN106484951A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610824593.2
申请日：2016-09-14
Applicant: 山东师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于树结构的具有旋转不变对称轴的产品形状生成方法，首先获取多个产品形状的二维图像，所述产品具有旋转不变对称轴；以数学函数逼近的方法获取所述二维图像中的对称轮廓曲线的一元函数表达式作为个体；并设置默认操作次数；采用解析算法将每个个体转化为数学表示二叉树，随机产生一个外部数学表示二叉树，将任意一个数学表示二叉树的任意一个节点及所述子树，替换为所述外部数学表示二叉树，生成新的数学表示二叉树；将输出的合法一元函数表达式以曲线形式置于三维空间，以一元函数表达式的自变量或应变量为旋转轴，旋转生成具有旋转不变对称轴的产品形状，并记录操作次数，生成一次具有旋转不变对称轴的产品形状记为一次操作。
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公开(公告)号：CN106092111A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610394328.5
申请日：2016-06-03
Applicant: 山东师范大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种车辆路径动态规划方法、服务器及导航系统，该方法包括在确定目标车辆的前提下，构建目标车辆的动态带权有向拓扑图；获取目标车辆在设定区域的交通灯信息，所述交通信息包括交通灯位置和通过每个交通灯的实时车流量；以每个交通灯作为结点，目标车辆所在位置作为起始结点，目标车辆目的地作为目标结点，各结点之间的连接作为边，以结点之间的距离+车流量作为边的权值，建立目标车辆的动态带权有向拓扑图并存储至服务器中；在服务器中，根据目标车辆的动态带权有向拓扑图和目标车辆的动态实时位置，对目标车辆在设定区域内进行动态路径规划，实时筛选出一条加权和最小的路径，进而得到目标车辆的实时最佳路径。
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公开(公告)号：CN107103150B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201710330538.2
申请日：2017-05-11
Applicant: 山东师范大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种具有避让机制的双向行人流仿真方法及系统，其中方法包括初始化彼此对向通行的第一群体和第二群体；将上述第一群体和第二群体分为由若干团体组成的社会结构；对所述第一群体和第二群体的全部个体采用社会力模型计算，更新个体矢量速度和位移；当第一群体中的任一团体与第二群体中的任一团体之间的相对位置在碰撞范围内时，所述两团体中任一团体实施避让措施，改变运动参数驱动所述团体内个体更新个体矢量速度和位移。本发明对原始社会力模型加入了避让机制，使双向行人流在交汇时，以群组和团体为单位提前进行避让，避免了行人流交汇时的大量摩擦碰撞的风险，同时也再现了双向行人流中的分层的自组织现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106202751B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610559871.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 山东师范大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种文化算法与微粒群算法结合的人群疏散仿真方法及系统，该方法包括构建疏散场景三维模型，查找疏散场景的所有出口；将待疏散人群存储至种群空间并进行分组，筛选各组中最接近出口位置的个体作为各群组的引领个体并存储至信念空间；利用文化算法来构建用于关联信念空间与种群空间的导航；将引领个体当前位置传给导航，由导航规划出引领个体当前位置到达相应出口的最短路径并计算出引领个体的下一位置，传递给引领个体；将导航给出的下一位置作为目标，执行跟随引领个体的微粒群算法，并把移动后引领个体的位置反馈给导航：若引领个体到达相应出口，则重新筛选各群组的引领个体并存储至信念空间，直至各群组中无个体。
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公开(公告)号：CN105740510B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610044959.4
申请日：2016-01-22
Applicant: 山东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网格‑密度‑关系的疏散人群行为仿真系统及其方法，该系统包括疏散场景模型建立单元，其用于根据疏散场景的结构信息进行提取疏散场景的特征，得到疏散场景的三维模型；疏散场景全局路径规划单元，其用于根据疏散场景的三维模型对疏散场景进行全局路径规划，计算疏散场景中所有出入口的全局路径；人群活动生成单元，其用于根据疏散场景中所有出入口数量、人群中个体间关系以及个体位置信息来进行人群分组；人群仿真单元，其用于根据社会力模型计算在仿真过程中个体的实时速度，在仿真的过程中，实时修正同组中每个个体的运动速度，以保持每个群组行进的一致性，实现疏散人群的行为仿真。
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公开(公告)号：CN107256307A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710432140.X
申请日：2017-06-09
Applicant: 山东师范大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06Q10/047 , G06Q50/265 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了基于知识导航的人群疏散仿真方法及系统。该方法在仿真服务器内完成，包括构建疏散场景三维模型并获取疏散场景的所有障碍物及出口；将待疏散人群划分成若干个群组，选出每个群组的引领者；构建群组与导航agent单元的关联关系，每群组的引领者与一个导航agent单元相对应；引领者将其实时位置经导航agent单元传送至知识管理服务器，进而为各群组动态规划出到达相应出口的最佳路径，并把引领者的下一位置通过导航agent单元传递给引领者；各群组将导航agent单元给出的下一位置作为目标，把移动后的引领者位置传递给知识管理服务器：若引领者到达相应出口，则重新选择各群组的引领者，返回上一步，直至各群组中无个体。
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公开(公告)号：CN107103156A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710358466.2
申请日：2017-05-19
Applicant: 山东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑从众心理的人群疏散仿真方法及系统，其中该方法在仿真服务器内完成，其具体步骤包括：构建人群疏散仿真场景，根据人群疏散仿真场景信息中房间出口数及场景大小将人群划分为预设数量的群组；在每个群组中根据个体对场景的熟悉程度以及个体周围密度来选取相应群组的引领；在人群疏散过程中，群组成员基于双层社会力模型完成群组的汇聚，由引领负责引领群组成员疏散；同时在疏散过程中考虑离散行人及其从众心理来实现其向群组的动态汇聚。
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公开(公告)号：CN106202751A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610559871.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 山东师范大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种文化算法与微粒群算法结合的人群疏散仿真方法及系统，该方法包括构建疏散场景三维模型，查找疏散场景的所有出口；将待疏散人群存储至种群空间并进行分组，筛选各组中最接近出口位置的个体作为各群组的引领个体并存储至信念空间；利用文化算法来构建用于关联信念空间与种群空间的导航；将引领个体当前位置传给导航，由导航规划出引领个体当前位置到达相应出口的最短路径并计算出引领个体的下一位置，传递给引领个体；将导航给出的下一位置作为目标，执行跟随引领个体的微粒群算法，并把移动后引领个体的位置反馈给导航：若引领个体到达相应出口，则重新筛选各群组的引领个体并存储至信念空间，直至各群组中无个体。
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