人群最好由视觉社区建模

基于人群中每个人的视野，视觉邻域模型可以最好地预测人群动态。鸟群、鱼群和人群也以集体运动模式移动。了解人群行为有助于防止拥堵、挤压和踩踏。集体运动的数学模型通常基于表征个体之间的局部相互作用。一种称为度量模型的流行方法是量化焦点个体固定半径内所有邻居的吸引力、排斥力和速度对齐。或者，在拓扑模型中，焦点个体可能会受到固定数量的近邻的影响，而不管与焦点个体的距离如何。

Trenton Wirth 及其同事要求参与者在不同密度的真实和虚拟人群中行走，然后改变一些邻居的行走方向，以观察参与者的反应。作者发现生成的数据通过度量模型比拓扑模型更好地预测。但最好的模型是基于焦点个体可以看到的邻居的视觉运动。在密集的人群中，近邻可能会部分或完全挡住较远近邻的视线，从而将远近邻从焦点行人的输入中移除。这组作者说，追求视觉模型有望对人群动态进行更逼真的模拟。作者发现生成的数据通过度量模型比拓扑模型更好地预测。但最好的模型是基于焦点个体可以看到的邻居的视觉运动。在密集的人群中，近邻可能会部分或完全挡住较远近邻的视线，从而将远近邻从焦点行人的输入中移除。这组作者说，追求视觉模型有望对人群动态进行更逼真的模拟。作者发现生成的数据通过度量模型比拓扑模型更好地预测。但最好的模型是基于焦点个体可以看到的邻居的视觉运动。在密集的人群中，近邻可能会部分或完全挡住较远近邻的视线，从而将远近邻从焦点行人的输入中移除。这组作者说，追求视觉模型有望对人群动态进行更逼真的模拟。