一种基于多Agent的人群仿真多机并行平台研究

本文提出了一种针对多Agent人群仿真模型的多机并行平台,该平台利用MPI作为节点间的通讯软件,采用主从模式设计多机并行执行环境。在主控节点中设置结果回收模块与监控模块,通过K-means算法保证执行节点之间的负载均衡,同时以此作为任务分发与调度的依据;在执行节点(从节点)中,则根据主控节点的任务调度执行相关Agent模型,并执行仿真同步与状态信息汇报等任务。实验结果表明,该多机并行平台能够执行基于多Agent的人群仿真模型,能有效地提高仿真的性能,同时具有良好的可扩展性。     

基于概率神经网络的人群密度估计

研究图像在频域中的纹理特性,实现了在频域中的人群密度估计.首先,对视频的每一帧进行离散余弦变换(DCT),将视频图像的空域性质转化到频域中;其次,统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性,提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量;最后,用提取出的特征向量训练概率神经网络,并进行人群密度等级估计.实验表明,该方法可以很好地进行密度估计,获得了较高识别效率.     

基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 *

提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于误差反向传播训练算法（BP）的模糊神经网络,计算样本模式对于各个密度类别的隶属度,并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。     

移动群智感知中基于联邦学习的参与者选择机制

移动群智感知的发展使得一些任务收集的数据量过大,需要在不接收参与者原始数据的情况下评估数据质量并进行参与者选择。针对这一问题,提出一种基于联邦学习的移动群智感知参与者选择机制。考虑参与者智能终端资源水平、所处交互状态构建参与者智能终端资源评价机制,提出基于线性回归和长短期记忆网络的智能终端资源预测模型。通过预训练测试模型,评估参与者提供的数据质量,结合历史任务完成情况建立参与者信誉评价模型,实现对参与者的动态评价选择。仿真实验结果表明,所提的参与者选择机制在任务完成质量、能量消耗、通信轮数及任务完成时间等多方面体现出较好的性能。     

基于熵度量的人群模型评估方法

人群模型评估是虚拟人群仿真研究的关键问题,现有的研究多通过个体仿真轨迹与真实轨迹之间的误差来评估人群模型.然而人群行为本质上是复杂的随机系统,简单的轨迹对比并不能有效反映模型能力.本文应用熵度量的模型评估方法,通过估计真实人群状态与仿真人群状态的误差分布实现了精确的人群仿真定量评估.同时引入失真情况的判断和处理规则,使得评估方法在仿真失真情况下能够保持准确性.实验结果表明,本文提出的算法及规则能有效地实现人群仿真模型的定量评估并给出模型参数选择的指导.     

The mass,fake news,and cognition security

The widespread fake news in social networks is posing threats to social stability, economic development, and political democracy, etc. Numerous studies have explored the effective detection approaches of online fake news, while few works study the intrinsic propagation and cognition mechanisms of fake news. Since the development of cognitive science paves a promising way for the prevention of fake news, we present a new research area called Cognition Security (CogSec), which studies the potential impacts of fake news on human cognition, ranging from misperception, untrusted knowledge acquisition, targeted opinion/attitude formation, to biased decision making, and investigates the effective ways for fake news debunking. CogSec is a multidisciplinary research field that leverages the knowledge from social science, psychology, cognition science, neuroscience, AI and computer science. We first propose related definitions to characterize CogSec and review the literature history. We further investigate the key research challenges and techniques of CogSec, including humancontent cognition mechanism, social influence and opinion diffusion, fake news detection, and malicious bot detection. Finally, we summarize the open issues and future research directions, such as the cognition mechanism of fake news, influence maximization of fact-checking information, early detection of fake news, fast refutation of fake news, and so on.     

Study of Sound Environment Influenced by the Crowd in Waiting Areas in General Hospitals

In this study, the crowd has been investigated and analyzed in waiting areas in large general hospitals in China in order to find the rules the variations of sound environment with the change of crowd. The field investigation, questionnaire, field-testing and computer simulation have been adopted. The results show that: the social/demographic characteristics of staff and patients are not significantly related to the satisfaction evaluation of sound environment; there is a significant correlation between the population density and LAeq of the background noise in waiting areas; when population density is 0, the LAeq of background noise is not 0 in waiting areas; the loudspeaker should be set in the waiting areas. Loudspeaker arrangements should be integrated into the ceiling lamp or construct facilities along the depth direction of the layout, and the two adjacent speakers recommended distance should be controlled at about 4 m. If the population density is controlled in the reasonable range, and sound absorption, noise reduction processing and electronic queuing system are adopted, sound environment of waiting areas will be built with noise interference relatively small in different population densities.     

学生群体紧急疏散仿真及在出口设计中的应用

针对学校大型建筑中人群分布密集的问题,研究了学生群体的紧急疏散仿真.首先分析了紧急情况下的群体行为特点,并根据现实生活中个体差异的统计特征,对逃生人群的不同属性特征进行了分类,然后采用社会力模型实现了学生群体的紧急疏散仿真,解决了传统疏散仿真中人员的无差异性问题.该仿真能够更加真实地反映出现实生活中的人群疏散,达到较好的效果.最后,基于该仿真模型,着重分析了建筑物出口设计对群体疏散的影响,分析结果表明:不同的出口宽度、位置对群体疏散的影响不同,从而可以为大型建筑的出口设计提供有益的参考.     

聚众事件的建模与实现

在视频监控领域聚众等异常事件检测有着广泛的应用前景,然而相关研究在国内发展还比较缓慢。在这里给出了基于隐马尔科夫模型的聚众事件的检测方法,其简单过程如下:首先在高斯混合模型检测出目标的基础上,针对聚众事件视频序列的特性,完成了关于帧图像二元组的特征提取;然后,在合理选择初始模型的前提下使用Baum-Welch算法训练聚众事件的隐马尔科夫模型;最后通过实拍的视频序列验证其有效性。     

基于贝叶斯模型的相机间人群目标识别

准确获取相互遮挡粘连目标的位置特征,是在视野有重叠区域条件下进行相机间目标识别的关键。提出首先构造人体模型,利用贝叶斯模型将粘连目标的分割问题转换为求解最大后验概率问题,然后依据获得的目标轴线特征,在不同的相机间按照最小距离原则进行相同目标的匹配识别。结果表明,利用人体模型进行人群分割的抗干扰能力强,目标识别的准确率较高。