高密度人群集体运动能否通过时空涨落进行预测？
物理与社会
2018-09-25 v2
摘要
音乐会、抗议活动和体育赛事正以日益增长的频率和规模发生。这些事件常见的极端物理条件因人群挤压、湍流和密度波等集体运动的出现而造成伤亡。旨在透过理解这些现象以提升人群安全的人类 crowd 数学模型，是借助多学科学输入开发的。然而，模型验证受到高质量经验数据缺乏以及人类人群研究伦理约束的挑战。因此，用于人群集体运动实时监测与风险评估的通用基于模型方法仍是一个开放问题。在此，我们采用无模型方法进行人群分析，并表明涌现的集体运动可直接由视频数据预测。我们利用材料科学中的模态分析方法以及非平衡物理的概念，研究 Oasis 摇滚音乐会中人群 footage。我们分析人群湍流期间参与者的位置涨落，以预测涌现人类密度波的空间模式。除预测集体运动的空间模式外，我们还识别并测量了密度波之前的 temporal 模式，并提前 1~s 预测其出现。展望未来，将该预测窗口拓宽至 1~s 以上，将催生用于涌现人类集体运动实时风险评估的新计算机视觉技术。
引用
@article{arxiv.1809.07875,
title = {Can high-density human collective motion be forecasted by spatiotemporal fluctuations?},
author = {Arianna Bottinelli and Jesse L. Silverberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07875},
year = {2018}
}
备注
Main Text and Supplementary Information (Combined 20 pages, 12 Figures)