随着社会经济和科学技术的发展,现代建筑规模越来越大,结构越来越复杂,功能也越来越强大,购物广场,办公写字楼,医疗和科教中心等大型公共建筑急剧增加。大型公共建筑往往人口稠密,内部结构各异,功能多样。即使有的场所设置楼层分布图,然而还是会有一部分人因为迷路找不到地方。在这种情况下,如果发生火灾,地震,天然气泄漏等突发性灾难,由于人们面对灾难时恐慌的心理,以及缺乏有效的疏散指导,将会导致建筑内的人群疏散效率低下。因此,高效的人群疏散规划系统逐渐成为研究重点。在预防灾难,模拟人群疏散场景,提前制定疏散方案时,传统的实地演练方法受限制的条件较多,动员大量人员不易操作,而且浪费人力、物力和时间,效果并不好。计算机仿真不同于实地演练,可以有效的解决这些问题,方便灵活又节省时间,但较真实的仿真方法对系统资源消耗过大,降低系统资源占有率的方法往往仿真效果不够真实,因此需要能真实表现场景信息,保证较低的系统资源消耗的仿真方法。针对人群疏散路径规划及仿真的问题,本文的主要研究内容包括:(1)提出了一种融合多源信息的人群疏散路径规划系统。目前复杂建筑物不断增多,室内高效的人群疏散规划需要对建筑物的结构情况、室内人员数量、灾难发生地点、灾难影响范围以及可用道路等信息进行充分的了解,然后根据实时的情况制定出合理的人群疏散路径规划方案。而往往只利用单一方面来源的信息并不能充分把握整个场景情况,为了提高多层建筑物人群疏散的效率,我们充分利用疏散场景内的各种信息,融合物联网、蓝牙设备、网络摄像头和手机等获得的多源信息,制定合理的疏散规划方案。(2)提出了一种基于群智能算法的人群疏散路径规划方法。由于传统的模型计算数据量大且计算效率低,我们提出了一种改进的人工蜂群算法,并将该方法应用于多楼层的人群疏散路径规划。在原始人工蜂群算法的基础上,通过优化食物源初始状态与改进目标函数,以适应多楼层建筑的人群疏散。实验证明该方法有效的提高了计算效率,并可以实时的对路径进行规划以达到快速疏散的目的。(3)提出了一种融合多源信息的人群疏散仿真方法。为了提高人群疏散仿真的真实性,提出一种基于图像分割的方法来进行人群模型多样性的改进,构建人群仿真人物模型。针对传统场景建模复杂,疏散仿真效率低的问题,提出了一种基于三维场景地图优化的方法。通过对现实场景进行构建,完成与现实场景按比例缩放的三维场景模型,并针对根据真实场景建立的仿真场景中出现的场景优化问题,从障碍物,跌倒人群以及单个房间三个方面进行优化。最后利用网络摄像机、蓝牙和手机等设备收集行人运动轨迹、人员数量和坐标等数据,并将这些真实疏散数据导入到仿真模拟中,从而提高疏散仿真的真实性。该方法融合了多来源的信息,既保证了仿真的真实性,又对人群疏散仿真进行了优化,减少了计算量,提高了计算效率,为人群疏散规划实时性奠定了基础。最终,将上述改进方法应用到人群疏散路径规划及仿真中,在考虑疏散路径长度、疏散时间、安全性等因素的情况下,对学校教学实验楼进行疏散仿真研究和分析,实验结果证明本文提出的方法可以有效地进行人群疏散规划以及真实仿真,具有较高的实用性。