本发明涉矿井安全逃生，具体为一种矿井智能逃生路线规划方法及系统。
背景技术：
1、矿井是一种用于开采地下资源，如煤炭、金属矿石、石油和天然气等的工程设施。在矿井的开采过程中由于复杂的内部结构和恶劣的环境极易产生各种危险，如，通风危险、坍塌危险、水灾危险和火灾危险等；其中，矿井火灾是一种非常严重的安全事故，不仅造成设备的损害，还会导致人员的伤亡。
2、在矿井发生火灾时，井下工作人员难以及时逃生，火焰、烟雾、有毒气体和高温都会导致人员伤亡。因此，火灾事故发生时快速合理的选择出一条逃生路线，能够有效的保障矿井人员的生命安全。逃生路线的选择隶属于路径规划问题中的最优路径选择问题，近年来，对于矿井火灾的最优路线规划越来越重视。最优路线的正确选择能够使井下工作人员，在矿井发生火灾时安全、快速地到达安全区域，从而减少人员伤亡。
3、随着研究的深入，许多学者在矿井火灾的最优逃生路线规划方面提出了很多优秀的算法。如2015年，学者李宗翔为了模拟矿井火灾发生时，巷道中的风流、温度以及有毒气体浓度等因素的蔓延过程，开发了tf1m(3d)仿真平台；同年，学者李翠平为研究矿井火灾的灾变过程及时空影响，通过对矿井火灾场量的特性进行分析，然后结合计算机技术，完成了对矿井火灾灾变过程的模拟；2016年，学者齐庆杰针对特定的巷道——胶带巷，研究了火势蔓延和烟气流动的规律，并结合传送带的燃烧规律，引入数值模拟技术，构建火焰在传送带上传播的数值模型；2017年，学者毕林在进行矿井火灾逃生规划时，引入了等效权重因子，并通过对路径的安全性和效率进行定量化度量，最终结合改进的dijkstra算法，实现了对矿井火灾紧急避灾路线的规划。
4、目前，在众多矿井发生火灾情形下生成逃生路线的方法仍存在一些缺陷，如现有技术申请号为cn201711409034.6的中国专利公开了一种矿井火灾逃生路径的元胞自动机优化与引导方法，该方法通过定量的给出灾变烟气蔓延情况和其他因素对井下逃生的影响，通过定量风险评估，最快确定最佳逃生路线；此外，在现有技术申请号为cn202310333184.2的中国专利公开了煤矿皮带火灾避灾路径规划方法及系统，该专利根据矿井巷道的静态属性，构建火灾逃生静态因子影响下的巷道当量长度；对管理的发火点开展典型工况数值模拟，得到火灾蔓延规律，构建不同火源地点不同工况下的火灾蔓延到达各巷道的关键指标时间特性；通过案例倒查方法从数值模拟案例中搜索到相似度最高的火源工况案例，结合实时监测数据和仿真数据，预测火灾到达每条巷道的时间及巷道的影响程度，动态计算各节点巷道当量长度，并采用dijkstra算法动态规划人员逃生数据，得到动态规划避灾路线。以上现有技术在逃生路线规划过程中未充分考虑逃生路线中各矿道的实际情况对人员逃生的影响，因此无法生成最优的逃生路线，对人员的生命安全具有一定的影响。
5、为了解决上述问题，本发明提出一种矿井智能逃生路线规划方法及系统。
技术实现思路
1、本发明解决现有技术中对矿井发生火灾时生成逃生路径方法存在的缺陷，提出了一种矿井智能逃生路线规划方法及系统。本发明主要从以下三点出发生成最优的逃生路线；首先，对于矿井内的火灾情况进行准确的识别，包括：火灾的真实性和发生火灾时的强度；在矿井内经常由于灰尘爆炸、机械事故和化学反应等发生对火灾的误判，因此在本发明提出一种火灾识别模型通过图像适合和环境数据识别综合判断火灾发生的概率以及强度；其次，当火灾发生不仅需要及时警报，更需要对火灾的发展趋势进行预测，由此本发明提出一种火灾蔓延预测模型，该模型根据火灾发生源点对相连的矿道进行火势蔓延趋势的预测，该模型能够准确的预测火势发展趋势，为逃生路径的制定提供了准确地路径选择；最后，本发明提出一种动态逃生路线规划模型，该模型通过建立矿井逃生路线网络，结合时间和安全性两种因素对不同逃生路线进行综合评分，并根据火灾蔓延预测模型的预测结果动态调整逃生路线的生成。
2、一种矿井智能逃生路线规划方法，包括：用软件构建所述矿井的矿井数字孪生模型；其中，所述矿井数字孪生包括：所述矿井的矿道结构分布，所述矿道中的监控设备和传感器设备；
3、进一步地，分别使用所述监控设备和所述传感器设备，获取矿道图像和矿道环境数据；其中，所述矿道环境数据包括：温度数据、气体浓度数据、烟雾浓度数据和湿度数据。
4、进一步地，对所述矿道图像进行预处理，得到第一矿道图像；其中，所述预处理包括：采用滤波技术对所述矿道图像进行去噪，得到当前去噪图像；对所述当前去噪图像使用图像增强，得到当前增强图像；将所述当前增强图像缩放至预设尺寸，得到当前缩放图像；根据所述矿道内火灾易发点对所述当前缩放图像进行裁剪，得到所述第一矿道图像。
5、进一步地，采用火灾识别模型对所述矿道进行火灾识别，得到火灾识别结果；
6、所述火灾识别结果的具体识别步骤包括：所述第一矿道图像经所述特征提取层，获得火焰第一特征图；其中，所述特征提取层由3个大小3×3、步长为1的卷积块和3个大小为2×2，步长为2的池化块组成；所述火焰第一特征图输入至所述特征分离层，得到火焰特征向量集合；其中，所述火焰特征向量集合包括：火焰颜色特征向量、火焰形状特征向量、火焰强度特征向量和火焰亮度特征向量；所述火焰特征向量集合输入至所述火灾计算层，得到所述图像火灾评分；其中，所述图像火灾评分的计算公式为：
7、；
8、其中，ifas表示为所述图像火灾评分；表示为归一化函数；fcfv表示为所述火焰颜色特征向量；fsfv表示为所述火焰形状特征向量；fifv表示为所述火焰强度特征向量；fbfv表示为所述火焰亮度特征向量；
9、进一步地，所述矿道环境数据进行识别火灾识别，得到环境火灾评分；所述环境火灾评分的计算公式为：
10、；
11、其中，efas表示为所述环境火灾评分；表示为温度影响系数；表示为气体影响系数；表示为烟雾影响系数；表示为湿度影响系数；表示为t时刻所述温度数据；表示为t时刻所述气体浓度数据；表示为t时刻所述烟雾浓度数据；表示为t时刻所述湿度数据；
12、进一步地，根据所述图像火灾评分和所述环境火灾评分计算火灾综合强度；其中，所述火灾综合强度的计算公式为：；其中，fcr表示为所述火灾综合强度；表示为图像火灾评分权重参数；表示为环境火灾评分权重参数；
13、进一步地，所述火灾综合强度经判别模块，输出火灾识别结果；
14、进一步地，采用火灾蔓延预测模型分析所述火灾识别结果，得到火灾发展趋势；
15、其中，所述火灾蔓延预测模型包括：
16、建立矿道拓扑图；其中，v表示为所述矿道拓扑图的节点，所述节点根据所述矿井的矿道数量生成，共n个节点，n为大于1的自然数；e表示为所述节点之间的火灾传染权值，所述火灾传染权值初始化为；0表示为直接连通节点之间的初始化火灾传染权值；表示为间接连通节点之间的初始化火灾传染权值；l表示为所述节点之间的距离；
17、进一步地，根据所述火灾综合强度更新所述火灾传染权值；
18、；
19、其中，表示为更新矿道i与矿道j所述火灾传染权值，作为火源点；表示为火源点的所述火灾综合强度；表示为矿道i与矿道j之间的距离；表示理想情况下矿道i到矿道j的单位火灾衰减强度误差；表示为助燃解析函数；表示为矿道i到矿道j之间的空气数据；
20、所述助燃解析函数的公式为：；
21、其中，表示为矿道i与矿道j之间的风量；表示为矿道i与矿道j之间的风速；表示为矿道i与矿道j之间的风向，正向为正，逆向为负；表示为矿道i与矿道j之间的气体总量；表示为矿道i与矿道j之间的氧气量；表示为矿道i与矿道j之间的甲烷量；表示为矿道i与矿道j之间的一氧化碳量；表示为所述风量的影响系数；表示为所述风速的影响系数；表示为所述风向的影响系数；表示为空气的影响系数；表示为氧气的助燃系数；表示为甲烷的助燃系数；表示为一氧化碳的助燃系数；
22、进一步地，将更新的所述火灾传染权值与预设火灾传染阈值进行比较；当更新的所述火灾传染权值大于或等于所述预设火灾传染阈值，更新火灾矿道节点；重复更新所述火灾传染权值过程，直到所有矿道节点遍历结束；输出所述火灾发展趋势。
23、进一步地，动态逃生路线规划模型，生成最优逃生路线策略；
24、其中，所述动态逃生路线规划模型，具体过程包括：
25、建立矿井逃生路线网络；
26、进一步地，根据火灾点初始化所述矿井逃生路线网络中可达性路线，并获取所述火灾点的人员数量、人员移动速度、单位时间氧气消耗量和火焰燃烧速度；
27、根据所述人员移动速度计算到达每个所述安全点可达性路线的运动时间；其中，所述运动时间的计算公式为：
28、；
29、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的运动时间；表示为第i条所述安全点可达性路线的第k个矿道长度；表示为第m个人员的移动速度；k表示为第i条所述安全点可达性路线的矿道数目；pn表示为所述人员数量；
30、进一步地，计算每个所述安全点可达路线的路线安全度；其中，所述路线安全度的计算公式为：
31、；
32、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的路线安全度；表示为火源点矿道i至矿道k的火灾综合强度；表示为火源点矿道i至矿道k的火势衰减值；表示为火源点矿道i至矿道k的所述火焰燃烧速度；表示为矿道内部环境安全解析函数；ocput表示为所述单位时间氧气消耗量；表示为矿道k的地貌数据；表示为矿道k的气体数据；表示为矿道k的能见度；
33、进一步地，根据所述运动时间和所述路线安全度，计算所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；
34、其中，所述逃生路线安全评分的计算公式为：
35、；
36、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；表示为所述运动时间的影响度；表示为所述路线安全度的影响度；，；
37、根据所述火灾蔓延预测模型的输出结果，更新所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线；
38、进一步地，重复以上计算所述逃生路线安全评分的过程，得到所述最优逃生路线策略。
39、一种矿井智能逃生路线规划系统，所述系统包括：地图生成模块，用于生成矿井数字孪生模型，包括：所述矿井的矿道分布、监控设备和传感器设备；
40、信息采集模块，用于实时采集各矿道的图像信息和传感信息；
41、火灾识别模块，用于对所述矿井进行火灾识别；其中，所述火灾识别模块采用火灾识别模型，具体识别过程包括：
42、分别使用所述监控设备和所述传感器设备，获取矿道图像和矿道环境数据；
43、将所述矿道图像进行预处理，得到第一矿道图像；
44、所述火灾识别结果的具体识别步骤包括：
45、所述第一矿道图像经所述特征提取层，获得火焰第一特征图；其中，所述特征提取层由3个大小3×3、步长为1的卷积块和3个大小为2×2，步长为2的池化块组成；
46、所述火焰第一特征图输入至所述特征分离层，得到火焰特征向量集合；其中，所述火焰特征向量集合包括：火焰颜色特征向量、火焰形状特征向量、火焰强度特征向量和火焰亮度特征向量；
47、所述火焰特征向量集合输入至所述火灾计算层，得到所述图像火灾评分；其中，所述图像火灾评分的计算公式为：
48、；
49、其中，ifas表示为所述图像火灾评分；表示为归一化函数；fcfv表示为所述火焰颜色特征向量；fsfv表示为所述火焰形状特征向量；fifv表示为所述火焰强度特征向量；fbfv表示为所述火焰亮度特征向量；
50、进一步地，所述矿道环境数据进行识别火灾识别，得到环境火灾评分；所述环境火灾评分的计算公式为：
51、；
52、其中，efas表示为所述环境火灾评分；表示为温度影响系数；表示为气体影响系数；表示为烟雾影响系数；表示为湿度影响系数；表示为t时刻所述温度数据；表示为t时刻所述气体浓度数据；表示为t时刻所述烟雾浓度数据；表示为t时刻所述湿度数据；
53、进一步地，根据所述图像火灾评分和所述环境火灾评分计算火灾综合强度；其中，所述火灾综合强度的计算公式为：
54、；
55、其中，fcr表示为所述火灾综合强度；表示为图像火灾评分权重参数；表示为环境火灾评分权重参数；
56、进一步地，所述火灾综合强度经判别模块，输出火灾识别结果；
57、火灾警报模块：用于根据所述火灾识别模块的识别结果发出警报；
58、火灾趋势分析模块：用于对火灾发展趋势进行分析；其中，所述火灾趋势分析模块采用火灾蔓延预测模型，具体过程包括：
59、建立矿道拓扑图；其中，v表示为所述矿道拓扑图的节点，所述节点根据所述矿井的矿道数量生成，共n个节点，n为大于1的自然数；e表示为所述节点之间的火灾传染权值，所述火灾传染权值初始化为；0表示为直接连通节点之间的初始化火灾传染权值；表示为间接连通节点之间的初始化火灾传染权值；l表示为所述节点之间的距离；
60、根据所述火灾综合强度更新所述火灾传染权值；
61、；
62、其中，表示为更新矿道i与矿道j所述火灾传染权值，作为火源点；表示为火源点的所述火灾综合强度；表示为矿道i与矿道j之间的距离；表示理想情况下矿道i到矿道j的单位火灾衰减强度误差；表示为助燃解析函数；表示为矿道i到矿道j之间的空气数据；
63、所述助燃解析函数的公式为：；
64、其中，表示为矿道i与矿道j之间的风量；表示为矿道i与矿道j之间的风速；表示为矿道i与矿道j之间的风向，正向为正，逆向为负；表示为矿道i与矿道j之间的气体总量；表示为矿道i与矿道j之间的氧气量；表示为矿道i与矿道j之间的甲烷量；表示为矿道i与矿道j之间的一氧化碳量；表示为所述风量的影响系数；表示为所述风速的影响系数；表示为所述风向的影响系数；表示为空气的影响系数；表示为氧气的助燃系数；表示为甲烷的助燃系数；表示为一氧化碳的助燃系数；
65、将更新的所述火灾传染权值与预设火灾传染阈值进行比较；当更新的所述火灾传染权值大于或等于所述预设火灾传染阈值，更新火灾矿道节点；重复以上过程，直到所有矿道节点遍历结束；
66、输出火灾发展趋势。
67、逃生路线规划模块：用于生成最佳的逃生路径；其中，逃生路线规划模块采用动态逃生路线规划模型，具体过程包括：
68、建立矿井逃生路线网络；
69、根据火灾点初始化所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线，并获取所述火灾点的人员数量、人员移动速度、单位时间氧气消耗量和火焰燃烧速度
70、根据所述人员移动速度计算到达每个所述安全点可达性路线的运动时间；其中，所述运动时间的计算公式为：
71、；
72、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的运动时间；表示为第i条所述安全点可达性路线的第k个矿道长度；表示为第m个人员的移动速度；k表示为第i条所述安全点可达性路线的矿道数目；pn表示为所述人员数量；
73、计算每个所述安全点可达路线的路线安全度；其中，所述路线安全度的计算公式为：
74、；
75、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的路线安全度；表示为火源点矿道i至矿道k的火灾综合强度；表示为火源点矿道i至矿道k的火势衰减值；表示为火源点矿道i至矿道k的所述火焰燃烧速度；表示为矿道内部环境安全解析函数；ocput表示为所述单位时间氧气消耗量；表示为矿道k的地貌数据；表示为矿道k的气体数据；表示为矿道k的能见度；
76、根据所述运动时间和所述路线安全度，计算所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；
77、其中，所述逃生路线安全评分的计算公式为：
78、；
79、其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；表示为所述运动时间的影响度；表示为所述路线安全度的影响度；，；
80、根据所述火灾蔓延预测模型的输出结果，更新所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线；
81、重复以上计算所述逃生路线安全评分的过程，得到最优逃生路线策略。
82、数字显示模块：用于在所述数字孪生模型显示当前火灾情况和人员逃离情况
83、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
84、1、本发明提出一种火灾识别模型，该模型通过获取矿道内的图像，并进行特征提取和特征分离以学习有关火灾识别主要特征，包括：火焰颜色特征、火焰形状特征、火焰强度特征和火焰亮度特征。为了进一步提高对矿井火灾识别的准确度，在该模型识别的过程中还将矿道内的环境数据作为火灾识别的因素，通过火灾发生时温度、气体浓度、烟雾浓度和湿度的变化情况进行火灾判断；所述火灾识别模型结合图像识别方法和数据分析方法能够准确地判断火灾的发生，有利于后续逃生路线的规划，保障矿井发生火灾时的人员安全。
85、2、本发明提出一种火灾蔓延预测模型，该模型通过建立矿道拓扑图反映矿井内各矿道的连通情况，并根据所述火灾识别模型输出的结果对所述矿道拓扑图进行火灾传染预测；该预测过程根据火灾源点矿道的火势强度结合各矿道的空气数据进行分析，更新火灾传染权值，通过与预设火灾传染阈值进行对比，以此获得最有可能火灾蔓延的矿道；该模型通过提前预测矿井内火灾的变化，提高逃生路线规划的科学性，进一步保障了井下工人的生命安全。
86、3、本发明提出一种动态逃生路线规划模型，该模型根据火灾源点矿道生成逃生路线网络。为了对逃生路线网络中各条逃生路线进行安全评估，该模型结合逃生时间和环境安全性进行综合评估，以此生成最有利的逃生路线；并且，为了最大程度上保证井下人员的安全，该模型通过所述火灾蔓延趋势预测模型的输出结果对逃生路线进行调优，以达到生成最优逃生路线策略，提高了逃生人员的安全性。
1.一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，包括：分别获取矿道图像和矿道环境数据；对所述矿道图像进行预处理，得到第一矿道图像；采用火灾识别模型进行火灾识别，具体过程包括：所述第一矿道图像经特征提取层，获得火焰第一特征图；所述火焰第一特征图经特征分离层，得到火焰特征向量集合；所述火焰特征向量集合包括：火焰颜色特征向量、火焰形状特征向量、火焰强度特征向量和火焰亮度特征向量；所述火焰特征向量集合经火灾计算层，得到图像火灾评分；所述图像火灾评分的计算公式为：
2.根据权利要求1所述的一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，所述矿道环境数据包括：温度数据、气体浓度数据、烟雾浓度数据和湿度数据。
3.根据权利要求1所述的一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，所述预处理包括：采用滤波技术对所述矿道图像进行去噪，得到当前去噪图像；对所述当前去噪图像使用图像增强，得到当前增强图像；将所述当前增强图像缩放至预设尺寸，得到当前缩放图像；根据所述矿道内火灾易发点对所述当前缩放图像进行裁剪，得到所述第一矿道图像。
4.根据权利要求1所述的一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，所述环境火灾评分的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，所述火灾蔓延预测模型包括：建立矿道拓扑图；其中，v表示为所述矿道拓扑图的节点，所述节点根据所述矿井的矿道数量生成，共n个节点，n为大于1的自然数；e表示为所述节点之间的火灾传染权值，所述火灾传染权值初始化为；0表示为直接连通节点之间的初始化火灾传染权值；表示为间接连通节点之间的初始化火灾传染权值；l表示为所述节点之间的距离；根据所述火灾综合强度更新所述火灾传染权值；其中，更新公式为：
6.根据权利要求1所述的一种矿井智能逃生路线规划方法，其特征在于，所述动态逃生路线规划模型包括：建立矿井逃生路线网络；根据火灾点初始化所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线，并获取所述火灾点的人员数量、人员移动速度、单位时间氧气消耗量和火焰燃烧速度；根据所述人员移动速度计算到达每个所述安全点可达性路线的运动时间；其中，所述运动时间的计算公式为：；其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的运动时间；表示为第i条所述安全点可达性路线的第k个矿道长度；表示为第m个人员的移动速度；k表示为第i条所述安全点可达性路线的矿道数目；pn表示为所述人员数量；计算每个所述安全点可达路线的路线安全度；其中，所述路线安全度的计算公式为：；其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的路线安全度；表示为火源点矿道i至矿道k的火灾综合强度；表示为火源点矿道i至矿道k的火势衰减值；表示为火源点矿道i至矿道k的所述火焰燃烧速度；表示为矿道内部环境安全解析函数；ocput表示为所述单位时间氧气消耗量；表示为矿道k的地貌数据；表示为矿道k的气体数据；表示为矿道k的能见度；根据所述运动时间和所述路线安全度，计算所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；其中，所述逃生路线安全评分的计算公式为：；其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的逃生路线安全评分；表示为所述运动时间的影响度；表示为所述路线安全度的影响度；，；根据所述火灾蔓延预测模型的输出结果，更新所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线；重复以上计算所述逃生路线安全评分的过程，得到所述最优逃生路线策略。
7.一种矿井智能逃生路线规划系统，其特征在于，所述系统包括：地图生成模块，用于生成矿井数字孪生模型，包括：所述矿井的矿道分布、监控设备和传感器设备；信息采集模块，用于实时采集各矿道的图像信息和传感信息；火灾识别模块，用于对所述矿井进行火灾识别；火灾警报模块：用于根据所述火灾识别模块的识别结果发出警报；火灾趋势分析模块：用于对火灾发展趋势进行分析；逃生路线规划模块：用于生成最佳的逃生路径；数字显示模块：用于在所述数字孪生模型显示当前火灾情况和人员逃离情况。
8.根据权利要求7所述的一种矿井智能逃生路线规划系统，其特征在于，所述火灾识别模块采用火灾识别模型，具体识别过程包括：分别使用所述监控设备和所述传感器设备，获取矿道图像和矿道环境数据；对所述矿道图像进行预处理，得到第一矿道图像；所述第一矿道图像经特征提取层，获得火焰第一特征图；所述火焰第一特征图经特征分离层，得到特征向量集合；所述火焰特征向量集合包括：火焰颜色特征向量、火焰形状特征向量、火焰强度特征向量和火焰亮度特征向量；所述火焰特征向量集合经火灾计算层，得到图像火灾评分；所述图像火灾评分的计算公式为：
9.根据权利要求7所述的一种矿井智能逃生路线规划系统，其特征在于，所述火灾趋势分析模块采用火灾趋势模型，具体过程包括：建立矿道拓扑图；其中，v表示为所述矿道拓扑图的节点，所述节点根据所述矿井的矿道数量生成，共n个节点，n为大于1的自然数；e表示为所述节点之间的火灾传染权值，所述火灾传染权值初始化为；0表示为直接连通节点之间的初始化火灾传染权值；表示为间接连通节点之间的初始化火灾传染权值；l表示为所述节点之间的距离；根据所述火灾综合强度更新所述火灾传染权值；其中，更新公式为：；其中，表示为更新矿道i与矿道j所述火灾传染权值，作为火源点；表示为火源点的所述火灾综合强度；表示为矿道i与矿道j之间的距离；表示理想情况下矿道i到矿道j的单位火灾衰减强度误差；表示为助燃解析函数；表示为矿道i到矿道j之间的空气数据；
10.根据权利要求7所述的一种矿井智能逃生路线规划系统，其特征在于，逃生路线规划模块采用动态逃生路线规划模型，具体过程包括：建立矿井逃生路线网络；根据火灾点初始化所述矿井逃生路线网络中安全点可达性路线，并获取所述火灾点的人员数量、人员移动速度、单位氧气消耗量和火焰燃烧速度；根据所述人员移动速度计算到达每个所述安全点可达性路线的运动时间；其中，所述运动时间的计算公式为：；其中，表示为第i条所述安全点可达性路线的运动时间；表示为第i条所述安全点可达性路线的第k个矿道长度；表示为第m个人员的移动速度；k表示为第i条所述安全点可达性路线的矿道数目；pn表示为所述人员数量；计算每个所述安全点可达路线的路线安全度；其中，所述路线安全度的计算公式为：
