A smart spontaneous crowd evacuation system for large multi-exit exhibition centers based on IoT
Notice bibliographique
Résumé
Plans to mass evacuate visitors in an exhibition center in the case of emergency situations are critical for public safety and disaster management. Efficient crowd evacuation during mass gatherings has been an active research area during the past years. In this paper, we consider the challenging problem of finding in near real-time the most efficient and safest evacuation pathways in a multi-exit exhibition center while the fire hazard spreads. We first propose a system composed of sensor nodes to collect pertinent safety data associated with the changing environmental conditions. We then present a spontaneous dynamic evacuation system that considers the changing conditions in the risks associated with each hallway segment in terms of walking distance, heat, two major asphyxiant fire gases and crowd congestion. Our IoT-based system activates smart panels placed at major junctions of the hallways to visually guide evacuees towards the safest escape direction under the existing circumstances. The proposed algorithms aim to minimize the total evacuation time of all evacuees, while circumventing congested and perilous aisles, balancing traffic loads, and guaranteeing high scalability and reasonable computational efficiency. This work can pave the way towards the development of nextgeneration smart exhibition centers, where crowd safety is among the top priorities
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».