本发明公开了一种融合数据驱动与强化学习的人群疏散仿真方法和系统,所述方法包括:获取真实视频数据,根据视频数据进行人群追踪;根据运动相似性对人群进行群组划分,并获取各群组的路径信息;初始化场景信息和人群位置,将所述人群进行群组划分;根据视频中群组的路径信息,结合强化学习训练最优策略,实现场景中群组的路径规划;根据各群组的路径信息生成群组内个体的路径;进行个体间碰撞检测,并与视频数据中人群运动进行实时耦合,实现人群运动仿真。本发明能够在动态环境中逼真地仿真人群的社会行为,在体现人群的自组织现象的同时减少对真实数据量的依赖,为人群疏散方案的制定提供借鉴。
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