基于VR的商业综合体火灾中人员疏散逃生心理与行为研究

摘要：

随着经济发展,各大城市商业综合体数量不断增加.由于商业综合体建筑面积较大,内部结构复杂,一旦发生火灾,多数人员不熟悉安全出口路径,不利于疏散逃生.为了研究火灾发生时人员的疏散心理与行为,利用Blender和Unity 3D构建大型商业综合体VR火灾场景,结合监测试验对象的心率变化、逃生时间以及是否正确逃生3个维度,利用机器学习对试验数据进行K-means聚类分析.该研究旨在对人员疏散逃生心理与行为进行分类分析,为增强人员的疏散安全意识,完善消防疏散能力安全教育提供一定帮助.

关键词：VR技术、机器学习、K-means聚类分析

所属期刊栏目：42

分类号：X928;U298.4(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：国家自然科学基金;广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目;广州市哲学社会科学发展十四五规划羊城青年学人课题

在线出版日期：2023-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1370-1373