【摘 要】
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根据我国应急部消防救援局发布的2019年全国火灾基本情况通报,住宅和公共建筑火灾造成的1045人死亡,占总数的78.3%。这些庞大的数字清楚地表明,我们亟需关注室内火灾所造成的
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根据我国应急部消防救援局发布的2019年全国火灾基本情况通报,住宅和公共建筑火灾造成的1045人死亡,占总数的78.3%。这些庞大的数字清楚地表明,我们亟需关注室内火灾所造成的人员伤亡。错综复杂的室内空间以及迅速发展的火灾态势无疑加大了疏散人员的逃生难度。为了减少人员伤亡和财产损失,实现在火灾情景下为逃生者提供可靠的室内导航显得尤为重要。火灾情景下的室内导航主要包括3个部分:1、构建室内逃生路网;2、实现逃生人员室内定位;3、火灾情景下的路径规划。目前的室内定位导航仍然是个未成熟的领域,面临了许多挑战和问题,现有的路径规划多数围绕着二维的平面图展开,忽略了三维的空间信息,已有的定位方法并未能很好地与BIM进行结合实现导航。针对以上问题,本文分别从BIM和计算机视觉技术的角度研究火灾场景下的室内导航问题:(1)基于BIM的室内逃生路网构建。本文分析了BIM的主流数据交换标准IFC的总体架构及IFC中实体的信息获取方法,通过提取室内应急疏散路网构建所需的建筑内部空间元素,把空间元素及空间元素之间的邻接关系简化成节点和边。特别地,对于走廊元素的提取,本文提出基于Delaunay约束三角形的方法,依据三角形种类生成骨架线,并对走廊中的十字路口和丁字路口进行了优化,构建最终的逃生路网。(2)基于计算机视觉的室内定位方法。对于火灾疏散人员室内定位问题,本文提出了基于计算机视觉技术的室内定位方法,首先通过迁移学习的方法训练识别网络,对场景进行识别,实现初步定位。然后依据识别结果,通过图像特征匹配以及RPn P相机位姿估计算法解算精确定位。(3)基于BP神经网络的逃生路径规划。本文结合图论模型,通过代价函数,对起火位置进行随机模拟,让神经网络模型自主学习在火灾情景下主动生成避开起火点的路径。实验结果表明,本文实现基于计算机视觉和BIM技术的建筑火灾逃生路径规划方法可以有效解决火灾情景下的路径规划问题,与最短路径Dijkstra算法相对比,本文算法能够提供更为可靠的逃生路径。
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