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后疫情视域下基于深度学习的市民休闲游憩中心应急疏散模型研究*

2021-09-23古沐松高朝邦汪海鹰李立游磊

数字技术与应用 2021年8期
关键词:疫情模型

古沐松 高朝邦 汪海鹰 李立 游磊

(成都大学计算机学院,四川成都 610106)

新冠疫情对中国第三产业的冲击是前所未有的,但是疫情得到控制之后市民的休闲需求即刻走向恢复。市民休闲游憩既是拉动经济发展的重要动力,也是促进社会和谐的重要领域,是文化建设的重要载体,是文化交流的重要纽带[1]。

然而科学研究表明,新冠病毒极其“狡猾”。在中共中央的坚强领导下,我国抗击新冠病毒疫情工作取得了举国赞叹、举世瞩目的成绩,大规模爆发的可能性基本不存在。但是全球疫情不断加剧,境外输入压力始终居高不下,国内小范围感染偶有发生,局部暴发的危机依然存在。在后疫情视域下,常态化“疫情防控”存在几成定局[2]。

1 后疫情视域下市民休闲游憩中心应急疏散存在的问题

在常态化“疫情防控”背景下,市民休闲游憩中心作为人群较为密集的场所,在面临突发疫情的背景下,如何将休闲游憩中心游客疏散到指定监控区域将是面临的一个主要难题。类似的例子有:2017年伦敦格伦费尔大楼发生火灾,因为疏散不及时造成81人遇难。与之形成鲜明对比的是2015年迪拜火炬大厦火灾,由于疏散工作准备充分,没有人遇难。建筑或设施内的密集人群智能应急疏散系统一直是智能交通领域的研究热点。目前市场上投入使用的智能疏散系统大都以灾害传感器采集的数据作为依据进行疏散路线指示。它们所规划的疏散路线容易造成人群都向同一方向移动,造成拥堵,不能均衡人群疏散负载,疏散效率低[3]。……

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