Crowd Control Strategy Framework Using Real-Time 3D Simulations
Notice bibliographique
Résumé
A crowd can be formed for a political purpose or at a sporting event. They can be emotionally charged and become violent, which may result in creating public disorder and damaging/destroying properties in a public space. Managing and controlling this kind of disruptive crowd is an important responsibility for police officers to keep the public order and safety. However, devising a practical crowd control strategy in advance is difficult, not knowing the scale of the crowd and their situation. We have developed a crowd control strategy framework system called Urban Behaviour Simulator (UrBeSim) for police who devise crowd control strategies. It is a comprehensive system that automatically generates a three dimensional virtual environment based on the given latitude and longitude. It also generates different kinds of crowd based on a well-studied crowd model. Some crowd models simulate an angry crowd (instigators and radicals) who provokes a riot. Other models are conservatives and guardians who try to keep away from a riot. The system provides a mechanism to place riot police (on foot and on horse) and police cars to try different strategies to control the crowd. The UrBeSim has been evaluated with the case study of the Stanley Cup Riot and an expert's review. Benefits, shortcomings, and future plan of the system are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».