高密度恐慌人群踩踏现象三维动画仿真的算法性探索

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202207
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The essential of trampling in crowds is the instant release of accumulating contact forces, which are massive, complex, concurrent, and nonlinear. Building a appropriateModel to simulate the crowd trampling will be a great contribution to our national public safety. Taking the advantage of theoretical methods in differing fields, including crowd dynamics, physics, psychics, biomechanics and so on, this proposal is to explore algorithms and solutions for the scientific difficulties in crowd trampling simulation. First, we will create a computable model to descrie the conditions and evolution of trampling with the mutual information theory and wave theory. Second, an integrated microscopic model for simulating realistic responsive behavior, which is based on pedestrians' physiological, mental, physical, emotional and appearing characteristics as well as mechanism, will be built. Third, we will use a hybrid control of crowd dynamics and data driving, spatial-temporal optimization in interactive grids and the stylized method based on independent eigenspace, so as to synthesize a series of complicated motion, such as pushing, shoving, crushing, tumbling, trampling, piling up and so forth. Last of all, template derivation, heuristic LOD, GPU instantiation, together with the Information theory approach which is according to the vector fields of pedestrians' velocities and density will be utilized to optimize the rendering and camera controlling in large-scale trampling scenarios.
人群踩踏现象的本质是高密度恐慌人群中个体间大量、复杂、并发、非线性的相互接触力累积作用的瞬间释放。对其进行三维动画仿真,能为国家公共安全保障提供科学支持。本项目综合融汇人群动力学、物理学、心理学、生物力学等领域的理论方法,探索其三维动画仿真中若干科学难点问题的求解算法,包括:(1)采用互信息方法和波动理论,建立描述踩踏现象发生条件与演化规律的可计算模型;(2)基于人群个体生理、心理、物理、情绪和外观的特征与机理,建立可全面模拟其在踩踏现象中真实反应行为的微观综合模型;(3)采用动力学模拟与数据驱动结合的混合控制、基于交互网格的时空最优化和基于独立特征空间模型的风格化方法,实现人群踩踏现象中挤压、推搡、抓扶、摔倒、绊倒、踩踏、堆积等复杂动作的运动合成;(4)采用模板派生、启发式LOD和GPU实例化方法,并根据人群速度和密度矢量场采用信息论方法,优化对大规模人群踩踏场景的渲染绘制和摄像机控制。

结项摘要

人群踩踏现象的本质是高密度恐慌人群中个体间大量、复杂、并发、非线性的相互接触力累积作用的瞬间释放。对其进行三维动画仿真,能为国家公共安全保障提供科学支持。本项目综合融汇人群动力学、物理学、心理学、生物力学等领域的理论方法,探索了人群踩踏三维动画仿真中若干科学难点问题的求解算法,包括:(1)采用互信息方法和波动理论,初步建立了描述踩踏现象发生条件与演化规律的可计算模型;(2)基于人群个体生理、心理、物理、情绪和外观的特征与机理,初步建立了可全面模拟其在踩踏现象中真实反应行为的微观综合模型;(3)采用动力学模拟与数据驱动结合的混合控制、基于交互网格的时空最优化和基于独立特征空间模型的风格化方法,初步实现了人群踩踏现象中挤压、推搡、抓扶、摔倒、绊倒、踩踏、堆积等复杂动作的运动合成;(4)采用模板派生、启发式LOD和GPU实例化方法进行场景优化,初步实现了对大规模人群踩踏场景的渲染绘制和摄像机控制。本项目研究成果也是对人群仿真展开更深层次研究的基础,将促进人群踩踏现象研究进入一个新的、以计算机三维动画仿真技术为基础的、多学科深度交叉综合的快速发展阶段。项目执行期内发表论文18 篇,出版学术专著(译著)2部,培养硕士研究生8名(其中已毕业6人)、博士研究生4名、博士后流动人员2人。其中,发表于Comput. Graph. Forum、INFORMATION SCIENCES、NEUROCOMPUTING、PHYSICAL REVIEW E、IEEE Multimedia、Journal of Visualization and Computer Animation、J. Comput. Sci. Technol等国际重要SCI期刊论文12篇,发表于计算机研究与发展、计算机辅助设计与图形学学报、中国计算机学会通讯等国内重要学报级核心期刊论文3篇,发表于ICCV 2015、ACM Multimedia 2012、VRCAI 2014等重要国际会议论文3篇。综上所述,本项目较好地完成了预定研究目标。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
miSFM: On combination of Mutual Information and Social Force Model towards simulating crowd evacuation
miSFM:结合互信息和社会力模型来模拟人群疏散
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2015.05.074
  • 发表时间:
    2015-11
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Pei Lv;Hao Jiang;Mingxuan Luo;Yangdong Ye
  • 通讯作者:
    Yangdong Ye
High quality multi-spectral and panchromatic image fusion technologies based on Curvelet transform
基于Curvelet变换的高质量多光谱全色图像融合技术
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2015.01.050
  • 发表时间:
    2015-07-02
  • 期刊:
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Dong, Limin;Yang, Qingxiang;Xu, Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu, Mingliang
A cloud image detection method based on SVM vector machine
一种基于SVM向量机的云图像检测方法
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2014.09.102
  • 发表时间:
    2015-12-02
  • 期刊:
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Li, Pengfei;Dong, Limin;Xu, Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu, Mingliang
Keeping speed and distance for aligned motion
保持对齐运动的速度和距离
  • DOI:
    10.1103/physreve.91.012807
  • 发表时间:
    2015-01-09
  • 期刊:
    PHYSICAL REVIEW E
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Farkas, Illes J.;Kun, Jeromos;Xu, Mingliang
  • 通讯作者:
    Xu, Mingliang
低维人体运动数据驱动的角色动画生成方法综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘志庚;吕培;徐明亮;王鹏杰
  • 通讯作者:
    王鹏杰

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其他文献

Data-driven humanlike reaching behaviors synthesis
数据驱动的类人触及行为合成
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2015.10.118
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Pei Lv;徐明亮;Bailin Yang;Mingyuan Li;Bing Zhou
  • 通讯作者:
    Bing Zhou
快速非局部均值图像去噪算法简
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周兵;韩媛媛;徐明亮;李炜;裴银祥;吕培;周力为
  • 通讯作者:
    周力为
融合交通心理学的车辆群组运动仿真研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    郑州大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王华;何晓宇;徐静;徐明亮;霍二福;李冠峰;金保华1
  • 通讯作者:
    金保华1
MKP-1在APP/PS1双转基因小鼠脑内的分布及表达
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    解放军医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜烨鸿;徐明亮;贺桂琼;王凌晞;刘刚;周泽芬;龙志敏
  • 通讯作者:
    龙志敏
空天飞行器迭代制导初值生成方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    航天控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱建文;刘鲁华;汤国建;徐明亮
  • 通讯作者:
    徐明亮

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

徐明亮的其他基金

航空母舰等大型舰船航空保障作业非预知故障注入实时推演技术与应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    290 万元
  • 项目类别:
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融入心理机制并数据学习的群体暴恐管控仿真计算模型及动画推演
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    面上项目

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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