CrowdSynthetic

CrowdSynthetic 是一款用於活動場館的群眾密度與風險監控概念驗證工具。你交給它一個描述分區、舞台與出口的配置檔，它就會模擬人群隨時間填滿這些空間的過程。重點不是一款精緻的產品，而是一個實際可運作的測試平台，用來驗證判斷人群何時變得不安全、以及該如何處理的邏輯。

這個專案會在問題發生前先預測，而不是事後才回報。每個分區都有容量，模擬會追蹤它有多滿，風險引擎則在人群前段即將飽和時發出警告。接著它會寫出一段 AI 風格的建議，說明下一步該怎麼做。對於研究群眾管理、或是為安全儀表板做原型的人來說，這種預測與回應的組合正是有趣之處。

最大的限制在於範圍。這是概念驗證，不是已部署的系統。它在你自己的機器上跑一個合成人群，沒有即時攝影機畫面、沒有真實感測器資料，也沒有託管的儀表板。它只用 Python、會開啟桌面視窗，並把指標記錄成 CSV 與 JSON 讓你自己分析。做研究和展示沒問題，但不是那種交給場館營運人員後就能放手不管的東西。

開始使用

1. 複製 GitHub 儲存庫，並確認你已安裝 Python 3.9 或更新版本。
2. 用 pip install -r requirements.txt 安裝相依套件。這會一併安裝 OpenCV，所以這裡出錯通常代表 OpenCV 安裝失敗。
3. 開啟 layout.json，調整分區、容量上限、舞台與出口，以符合你想模擬的場館。
4. 用 python -m src.main 執行模擬。會開啟一個即時視窗，內含虛擬人物、熱圖與介面疊層。
5. 觀察模式在 NORMAL 與 EVACUATION 之間切換，然後查看 concert_risk_log.csv 與 concert_risk_log.json 中記錄的指標。按 Q 結束。