一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法

1.一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标地铁站的结构信息，并基于所述结构信息建立站内的三维空间模型，将所述三维空间模型抽象为网络表示；通过水文传感器、视频监控获取实时的水情信息；对水情信息进行预处理与融合，获得统一时空参考下的水情感知数据；所述水情感知数据包括水深、水流速度矢量及水覆盖范围；通过视频目标检测，实时获取站内的人群信息，并基于所述人群信息生成实时人流态势感知数据；所述人流态势感知数据包括人流密度与通行能力；结合水情感知数据、人流态势感知数据及预设的可通行性约束，为不同类型乘客在三维空间模型中各格元设置差异化的通行成本；基于各类乘客的起点、终点及差异化通行成本，利用A*算法结合三维空间模型的水平连通边集与竖向连通边集进行实时路径搜索，生成多条分群疏散路径候选方案；将多条分群疏散路径候选方案按乘客分类并通过多种终端通道下发对应的疏散指引。 2.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述目标地铁站的结构信息包括站厅、站台、换乘通道、楼梯、电梯、闸机、出入口、检修通道、管沟、泵房的位置、几何尺寸及高程信息。 3.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述基于所述结构信息建立站内的三维空间模型，将所述三维空间模型抽象为网络表示，具体包括：依据所述结构信息，在水平面上以分辨率 对站内空间进行离散，形成格网集合：其中， 表示空间进行离散后获得的格网集合， 表示第 n 个格元， n 表示格元总数；每一格元 具有平面坐标中心 、高程值 ，以及面积：其中， 分别表示格网在水平面两个方向的空间分辨率，根据通道宽度与设施密度确定； 表示格元 的面积；根据结构信息，在格网集合 G 上建立水平领域集合 和竖向连通集合 ，用于描述水平与垂直方向的连通性：其中， 表示格元 的水平领域集合； 表示格元 的竖向连通集合；基于格网集合 G 及其水平领域集合 和竖向连通集合 ，构建站内的三维空间模型 M ，表示为：其中， 为水平连通边集，包括所有格元的水平领域集合； 为竖向连通边集，包括所有格元的竖向连通集合。 4.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述水情信息包括各个格元的水深 与图像帧 ；所述通过水文传感器、视频监控获取实时的水情信息，具体包括：通过布设于站内各格元的水文传感器获取三维空间模型中对应格元的水深 ；通过站内视频监控设备获取覆盖格元的图像帧 。 5.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述对水情信息进行预处理与融合，获得统一时空参考下的水情感知数据，具体包括：通过水文传感器获取对应格元的水深 ；对通过站内视频监控获得的图像帧 进行图像处理，提取格元水面多边形边界 及水流速度矢量 ；所述水情感知数据为每个格元 的水深 、水流速度矢量 与水面多边形边界 ，表示为：其中， 表示格元 在时刻 t 的水情感知数据， 表示第 i 个格元； 表示格元 在时刻 t 的水深； 为格元 在时刻 t 的水流速度矢量，包括速度大小与方向； 表示格元 在时刻 t 的水面多边形边界，用于表示当前水覆盖范围；全站的水情感知数据表示为：其中， 表示全站的水情感知数据。 6.根据权利要求5所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述对通过站内视频监控获得的图像帧 进行图像处理，提取格元水面多边形边界 及水流速度矢量 ，具体包括：利用图像分割算法对图像帧 进行处理，提取水面区域，具体包括：使用轻量化卷积神经网络进行水面区域的语义分割，得到每个格元对应的水面掩膜 ；将水面掩膜 作为水面多边形边界 ；其中， 表示通过视频监控获得的格元 在时刻 t 的图像帧； 为格元 在时刻 t 的水面掩膜，表示图像中水面区域的像素集；利用图像间的运动信息，通过光流估计算法提取每个格元的水流速度矢量，具体包括：对连续图像帧 和 进行光流估计，通过计算图像中水面区域的像素位移得到每个像素的速度信息 ，并根据速度信息 获得每个格元的水流速度矢量 ；其中， 为格元 在时刻 t 的水流速度矢量； 为格元 对应的水面多边形边界，包括格元 中水面区域的像素集； 为像素 p 的权重，根据像素亮度梯度强度与区域连通性确定； 为像素 p 在时刻 t 的连续帧间的光流位移，公式为：其中， 为光流估计函数，用于通过两帧图像亮度一致性与局部平滑约束计算像素的二维运动矢量； 表示相邻两帧图像的采样时间间隔； 、 分别表示格元 在时刻 t 与时刻 的图像帧。 7.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述通过视频目标检测，实时获取站内的人群信息，具体包括：获取站内各格元对应的图像帧 ；对所述图像帧 进行目标检测处理，识别图像中的行人目标集合，并根据检测结果统计各格元内的行人数 ，获得站内的人群信息；所述人群信息包括各格元内的行人数 。 8.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述基于所述人群信息生成实时人流态势感知数据，具体包括：根据每个格元行人数 与格元面积 计算人流密度 ：其中， 表示格元 在时刻 t 的人流密度； 表示格元 在时刻 t 的行人数； 表示格元 i 的面积；根据每个格元的可通行宽度 和人流密度 ，计算各个格元的通行能力 ：其中， 表示格元 在时刻 t 的通行能力； 表示格元 在时刻 t 的可通行宽度； 为非零常数；将人流密度 与通行能力 作为实时人流态势感知数据：其中， 表示全站在时刻 t 的人流态势感知数据。 9.根据权利要求1所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述结合水情感知数据、人流态势感知数据及预设的可通行性约束，为不同类型乘客在三维空间模型中各格元设置差异化的通行成本；基于各类乘客的起点、终点及差异化通行成本，利用A*算法结合三维空间模型的水平连通边集与竖向连通边集进行实时路径搜索，生成多条分群疏散路径候选方案，具体包括：对乘客进行标签分类，分为出站乘客、转乘乘客与行动不便乘客；对各类乘客，基于水情感知数据、人流态势感知数据，对三维空间模型中的各个格元设置对应的通行成本；对各类乘客设置对应的起点与终点；基于设置的起点与终点，以及通行成本，通过A*算法，根据构建的三维空间模型中的水平连通边集 与竖向连通边集 进行路径搜索，获得各类人群的疏散路径候选方案；所述通过A*算法，根据构建的三维空间模型中的水平连通边集 与竖向连通边集 进行路径搜索，具体包括：为每个格元 设置一个代价值 ，表示从起点到格元 的总成本，计算公式为：其中， 表示起点到格元 在时刻 t 的代价值； 为从起点到格元 的实际代价，表示为：其中， 为从起点到格元 的路径，包括路径上的格元集合； 为格元 的通行成本； 为格元 到终点的预估代价，采用启发式估算方式计算，用欧几里得距离估算：其中， 表示格元 与终点 之间的欧几里得距离； 为站内最大行走速度；将起点格元 添加到开放列表中，并计算起点格元 的代价值；从开放列表中选择代价值最小的格元 ，并将其移至封闭列表；对格元 的邻接格元进行评估，所述邻接格元包括格元 的水平领域集合 和竖向连通集合 ；计算每个邻接格元的代价值，并将其添加到开放列表中；如果邻接格元已经在封闭列表中，则跳过该邻接格元；当终点格元被添加到封闭列表中时，路径搜索结束；根据从终点格元回溯到起点格元的路径，重建疏散路径；对每类乘客，分别通过A*算法计算其疏散路径，获得多条分群疏散路径候选方案。 10.根据权利要求9所述的一种地铁多线路换乘站洪水多目标动态疏散路径规划方法，其特征在于，所述通行成本，公式为：其中， 为乘客类型 k 在时刻 t 在格元 的通行成本；乘客类型包括出站乘客、转乘乘客与行动不便乘客， 为出站乘客， 为转乘乘客， 为行动不便乘客； 、 、 、 、 分别表示格元 在时刻 t 的水深、水速、人流密度、通行能力、水面面积；水速 根据水流速度矢量 获得；水面面积 根据水面多边形边界 确定； 表示格元 i 的面积； 、 、 、 分别表示最大水深、最大流速、最大人流密度及最大通行能力； 、 、 、 、 分别为乘客类型 k 的权重系数，其中，各类乘客的权重系数各不相同。