近年来,人员疏散模型研究取得了很大的进展,但开展的人员疏散实验则相对较少,其中一个重要原因是缺乏有效的疏散实验数据提取手段。本文将基于Mean-Shift算法的行人跟踪技术应用到疏散实验研究中,自动地提取疏散过程中的行人运动轨迹,考察行人运动的宏观运动模式和速度、密度、流量、间隔时间等微观特性参数。为了从微观角度更深入地考察行人运动的行为特点,本文开展了单列行人运动实验和瓶颈通道内的疏散实验。单列行人运动实验结果表明:行人的体型差异不影响速度-密度关系曲线的形状,但会影响其取值范围,同时不影响速度-密度倒数(所需距离)的线性关系,但其斜率会发生变化;在前后行人距离减小相同值的情况下,体型较小且调整步伐更具灵活性的东方人群,对这种减小敏感性较小,而西方人群对之敏感性较大;当行人的速度小于1.2m/s时,身体左右摇摆的振幅随着速度的增加呈线性下降,当行人的速度大于1.2m/s时,振幅不变;振幅的最大值为13cm;行人以自由速度行走时的摇摆频率为2Hz。在瓶颈疏散实验中,本文对瓶颈内行人运动的间隔时间分布进行了统计,并研究了导致该种分布特征的行人运动模式。进而,借助间隔时间分布分析了宽度对疏散效率的影响,发现随着宽度的增加,流量呈“线性增加、维持不变再呈线性增加、再维持不变”这种特殊的阶梯增加模式。本文以实验结果为证据说明了这种变化模式的微观行为机理,指出了行人间侧向影响的减弱是流量线性升高的主要原因,而行人流“层”数的增加并不影响流量的增加。最后,本文对不同密度范围内影响速度-密度关系的主要微观行为进行了研究。结果表明,在中、低密度下影响速度-密度关系的主要因素是前后行人的作用力,本文借鉴简谐运动的受力特点,为前后行人的受力情况进行了解释;而高密度下的主要行为是侧向行人间的相互影响,如“错位排列”这种自组织行为;在极大密度下主要是局部行人群的“同步迈步”行为。本文的研究结果,对于人员疏散实验的设计和分析,对于建立和验证疏散模型、评估疏散设施的疏散能力都有重要的参考价值。