中国安全科学学报

作者：曹淑超, 戈伟斌, 李聪慧, 张俊

单位：1 江苏大学 汽车与交通工程学院, 江苏 镇江 212013；2 中国科学技术大学 火灾安全全国重点实验室, 安徽 合肥 230027

关键词：序列到序列(Seq2Seq),人群安全,风险评估,轨迹预测,注意力机制(AM),人群压力

基金：国家自然科学基金资助(72374087); 国家自然科学基金资助(72001095)

为探究不同方向人群交互的安全性,提出一种基于序列到序列(Seq2Seq)网络结合注意力机制(AM)的行人安全风险评估方法。通过分析行人之间的相互作用,引入局部密度补充模型特征输入,从而准确刻画行人间的动态交互。将观测行人连续时间窗口序列的特征输入到基于长短期记忆网络(LSTM)的编-解码器,并利用AM捕捉行人运动的多维度关键信息,最终重现不同场景中人群复杂的运动过程。进一步通过引入人群压力指标量化行人安全风险,计算得到3种典型行人运动状态下的压力值范围,并对人群安全风险进行分级。结果表明:在距离误差评估中,单向流和相向流不同密度下的平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)均低于0.3 m,验证了该方法在行人轨迹预测中的准确性。基于相向流场景中的风险变化结果,发现在高密度情形下,当行人速度发生剧烈变化时,发生事故的概率显著增加,此时需要预警人群状态并采取措施以降低安全风险。

来源：2025年第12期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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