人群聚集風險預警系統(tǒng)的管理分析

李珊

摘要：體育場作為人群聚集場所之一，一旦發(fā)生踩踏或其他的惡性事件，極有可能造成嚴重的人員傷亡和經(jīng)濟損失。通過對體育場人群聚集風險預警系統(tǒng)的管理分析及防控措施的研究，描述了人群聚集風險預警系統(tǒng)的工作原理是使用智能分析技術(shù)對監(jiān)控視頻進行解析，同時利用短時預測和相關算法對聚集人群進行分級風險預警。此外還論述了該系統(tǒng)的核心功能、優(yōu)點和相關展望，對體育館踩踏風險預警系統(tǒng)和應急機制的相關性研究具有非常重要的現(xiàn)實意義。

關鍵詞：體育場;人群聚集;風險預警系統(tǒng);管理分析

中圖分類號：X915.2

文獻標識碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.08.047

1 引言

隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，城市建設越來越迅速，導致城市密集場所的數(shù)量和規(guī)模不斷增長，而體育館作為使用頻繁、功能多樣的現(xiàn)代化綜合體建筑，除了可以舉辦多種比賽之外，還可以舉行多種大型的娛樂文化活動。

如果體育館缺少完備的人群聚集風險預警系統(tǒng)和應急機制，當發(fā)生踩踏或其他的惡性事件時，極有可能造成嚴重的人員傷亡和經(jīng)濟損失。

一直以來，體育場聚集踩踏事故頻發(fā)：2014-11-20，津中部都市的一座體育場在舉辦宗教典禮時發(fā)生了踩踏事故，致使11人死亡，40人受傷;2015-01-30，尼日利亞拉各斯一體育館內(nèi)引發(fā)踩踏，部分民眾受傷;2017-02-10，位于非洲威熱的一個體育館發(fā)生踩踏事件，造成了17名人死亡，數(shù)十人受傷。所以，對體育館踩踏風險預警系統(tǒng)和應急機制的相關性研究，具有非常重要的現(xiàn)實意義。

2 預警系統(tǒng)的工作原理

預警和提前干預是最有效的處理人群過度聚集的措施。以往體育場視頻監(jiān)控常常采用人力監(jiān)控的方式，然而，隨著體育場的數(shù)目不斷增加，體育場的規(guī)模不斷增大，在體育場開展的活動越來越頻繁，顯然傳統(tǒng)的預警措施遠遠無法滿足實際需求。即使將體育場的整個區(qū)域都裝上視頻監(jiān)控，也很難僅通過人力監(jiān)控的方式實現(xiàn)對密集人群的監(jiān)控和預警。所以，應該引入科技手段，建立體育場的人群聚集風險預警系統(tǒng)，讓系統(tǒng)監(jiān)控代替人力監(jiān)控。

近年來，以智能視頻處理為代表的圖像分析技術(shù)在國內(nèi)外公共場所預警方面得到了廣泛的應用，有關踩踏事件風險預警技術(shù)主要集中在錄像監(jiān)控法、傳感器檢測法和算法模型等[1]。2009年，北京市勞動保護科學研究所結(jié)合視頻智能分析、風險管理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，研發(fā)出國內(nèi)首個人群聚集風險預警系統(tǒng)[2]。2014年，倪慧薈、姚曉暉又提出了以視頻監(jiān)控系統(tǒng)為基礎、基于圖像智能分析和行人交通流數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的人群聚集風險預警系統(tǒng)[3]。

該系統(tǒng)的原理是：使用智能分析技術(shù)對監(jiān)控視頻進行解析，得到人群的流量、密度、速度等運動參數(shù)。同時，利用短時預測和相關算法分析判斷人群密度，對聚集人群進行分級風險預警，并提出相應的人群擁堵疏散措施。

3 預警系統(tǒng)的核心功能

人群聚集風險預警系統(tǒng)在保留視頻監(jiān)控和客流統(tǒng)計功能的基礎上，還具有實時監(jiān)測人群容量、識別人群規(guī)律、預測客流量、預警人群聚集風險以及提供疏散預案等功能，實現(xiàn)監(jiān)測、識別、預測、預警和處置一體化[4]。

動態(tài)視頻監(jiān)測，從目標圖像和視頻中提取流量、密度、速度等人群參數(shù)，結(jié)合對區(qū)域分析，可以將上述數(shù)據(jù)加工轉(zhuǎn)化為人群規(guī)律。

3.1 實時監(jiān)測

管理者根據(jù)實際需求選擇監(jiān)控區(qū)域，系統(tǒng)界面顯示體育場相應區(qū)域的監(jiān)控點視頻、當前參數(shù)、預測參數(shù)、風險級別等實時更新的信息。

3.2 視頻管理

該系統(tǒng)保留了傳統(tǒng)監(jiān)控視頻系統(tǒng)的所有功能，包括本地錄像、實時監(jiān)控、權(quán)限管理、追蹤軌跡等。

3.3 儲存數(shù)據(jù)

擁有查詢和顯示界面，方便管理者查看、分析數(shù)據(jù)庫中的相關記錄，比如在一個確定地點和時間的風險事件。

3.4 預測功能

利用體育館人群的交通規(guī)律，可預測體育館一天中人流量的變動，例如人流量最大值出現(xiàn)的時間段和區(qū)域。同時還可以預測各個監(jiān)測區(qū)域未來一定時間的人群聚集情況。

3.5 預警功能

在預測功能的基礎上，通過智能分析技術(shù)得到預警信號后，在顯示屏上對預警區(qū)域進行顏色或聲音的標識，并結(jié)合人群疏散相關知識給出疏導策略，輔助管理者科學地分配和調(diào)度資源。

3.6 級別判斷

基于智能分析技術(shù)，對不同區(qū)域的人群聚集狀態(tài)進行分級，方便管理者了解各個區(qū)域的聚集情況，能夠提前進行人員部署及資源準備。系統(tǒng)會根據(jù)不同的預警級別提出相應的疏散處置措施，比如容量控制、疏散人員管理、應急疏散路徑等[5]。實際上，現(xiàn)在大部分系統(tǒng)的預警實際為閾值報警，即對每一個級別設定一個固定值，當系統(tǒng)分析出來的密度超過這個值時，就引發(fā)相應的警報。但實際上這種閾值報警缺乏靈活性，無法動態(tài)調(diào)節(jié)。它最多只能預測短時間內(nèi)的人口流動情況，即只能短時預警。而真正的預警是根據(jù)以往存儲的大量數(shù)據(jù)研究出人口流動的內(nèi)在規(guī)律，將內(nèi)在規(guī)律用數(shù)學的形式出來，一旦實時的數(shù)據(jù)與規(guī)律出現(xiàn)偏差，我們就認為人流量出現(xiàn)了異常，異常的大小確定了風險的級別。

4 預警系統(tǒng)的優(yōu)點

4.1 系統(tǒng)24h自動監(jiān)控

風險預警系統(tǒng)將傳統(tǒng)的人力監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器監(jiān)控，這樣大大減少了人力的使用，使監(jiān)控效率更高，能夠讓管理者更加專注于處理異常的層面上。

4.2 方便查詢資料

由于系統(tǒng)具有儲存數(shù)據(jù)的功能，管理者可以很方便地查詢歷年各個時間段的人流數(shù)據(jù)，一般來說在不同年份的某些特定時間段內(nèi)，關于人群流量的相關參數(shù)具有較強的相似性，可以提早部署。

4.3 客流預測

根據(jù)以往的資料和實時數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以對未來一段時間的客流量進行預測，根據(jù)時間的長短可分為長時預測和短時預測。長時預測根據(jù)以往的人群分布規(guī)律，可以提前一天甚至多天預測出指定日期全天人群分布規(guī)律，包括各種相關參數(shù)。短時預測是基于當天的數(shù)據(jù)對未來短時間內(nèi)的客流量進行相關展示。

4.4 分級預警

系統(tǒng)能智能地計算出監(jiān)控區(qū)域的人群聚集風險，并進行分級預警。現(xiàn)一般采用紅、橙、黃三級預警，紅色預警最高，橙色預警次之，黃色預警最低。不同的預警級別解決方案也不一樣。

4.5 集成管理

系統(tǒng)不但能對人群聚集風險進行預警，還可以提供疏散措施，提高了整個部門的辦事效率[6]。

5 對預警系統(tǒng)的展望

人群聚集風險系統(tǒng)不僅適用于體育場的現(xiàn)場管理，還能夠直接服務于所有人群密集場所的活動規(guī)劃、實時監(jiān)控、安全預警、應急預案制訂。但是布置一個人群聚集風險系統(tǒng)需要花費較多的時間和資源，這對于臨時的、大型的活動并不適用。此外，目前的系統(tǒng)都是固定式的，所以研發(fā)出適合臨時大型活動的快速布防式預警系統(tǒng)以及適合遠程訪問與操作的移動版預警系統(tǒng)是未來的研究方向。相信隨著數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，人群聚集風險系統(tǒng)將會更加完善。

參考文獻：

[1]蔡牧夫.開放型公共場所踩踏事件人群密度分析與風險預警研究及應用[D].廣州：暨南大學，2017.

[2]人群聚集風險預警系統(tǒng)新發(fā)展[J].安全，2015，36（10）： 82.

[3]倪慧薈，姚曉暉.人群聚集風險預警系統(tǒng)構(gòu)建研究——以西單商業(yè)區(qū)為例[J].科技促進發(fā)展，2014（4）：110-115.

[4]李海鵬.人群聚集風險預警系統(tǒng)建設與應用[J].勞動保護.2015（3）：94-96.

[5]寧利君.人員密集場所人群聚集風險監(jiān)測與預警系統(tǒng)研究[J].安全，2013，34（ ll）：59-60.

[6]倪慧薈.城市人群聚集風險預警及客流安全管理[J].現(xiàn)代職業(yè)安全，2015（5）：30-33.