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內容來自sohu新聞

百度技術解析“踩踏”真相 引導十一出行安全(組圖)

十一將至,全國各大景點即將迎來新一輪的人流高峰,突發事故的風險增大。百度科學傢對大數據的最新研究分析顯示, “湍流”現象非常可能是踩踏事件的主要成因。百度據此給予政府和公眾出行建議,旨在人流過於密集時,降低踩踏風險,保證大傢十一安全出行。

百度大數據實驗室的數據科學傢吳海山博士表示,相對於人群而言,動物能夠產生非常協調一致的群體行為現象,比如鳥群、魚群等。他們非但不會發生個體碰撞,還可迅速應變,以抵禦入侵者的攻擊或是突發狀況的發生。最新的研究顯示,通過計算機視覺技術跟蹤魚群,機器學習算法分析其群體行為,魚眼觀察到周圍的運動信息會迅速傳遞給大腦,隨後大腦通過很簡單高效的方法做出遊動的決策。相比之下,人類更習慣於小群體的生活環境,面對大規模的群體運動,沒有能夠進化出更好的決策機制。

魚群的行為分析
魚群的行為分析

除此之外,導致踩踏悲劇發生的另一個主要原因是“湍流”,即前面的人群發生逆向流動,會導致人群往不同的方向分流,進而導致人群失控。百度大數據實驗室的對上海外灘的踩踏事件研究顯示,其誘因即是“湍流”效應,9月24日在麥加發生的踩踏悲劇傷亡近千人同樣是該原因所致。當在狹小區域內的人群密度過高,尤其是每平方米在5-10人時,前面的行人逐漸放慢前進速度,形成瞭對後方人群的阻礙。這種情況下,一個微小的移動都可能對旁邊的人產生壓力,這種效果就好比河流泛起瞭一圈圈的波浪,人會非常容易失衡摔倒在地,從而導致踩踏悲劇的發生。

人流熱力分析
人流熱力分析

踩踏發生的原因並不復雜,但多數是由於局部突然情況導致,所以事前很難預測,大眾可以根據實時的人流分析以及未來兩天的人流預測來做參考。此外,百度即將推出能夠精準預測未來一到兩個小時的人流分析,將會更大提升對人們出行的幫助。

目前,為保障您十一安全出行,百度建議出行前,可通過百度旅遊預測實時瞭解熱門城市和景點的擁擠情況、天氣等相關信息,必要的話可提前瞭解未來兩天的情況,以備不時之需。

百度旅遊預測
百度旅遊預測

出行時,如遇人流密集,不要逆向遊覽。

除此之外,旅遊監管部門和景區管理部門也有必要在遊客密集的景點或者景區內,豎立疏散指示牌,引導人群不要逆流遊覽,形成不必要的踩踏悲劇。



(責任編輯:Newshoo)

新聞來源http://business.sohu.com/20150930/n422450222.shtml

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