针对大型公共场馆疏散风险评估问题，提出一种综合生成对抗网络（GAN）与卷积神经网络（CNN）的应急疏散深度学习评估模型，通过WGAN(Wasserstein GAN)进行数据增强，解决疏散数据不足的问题，并基于CNN，分别采用LeNet以及ResNet两种网络结构进行数据训练。以某大型体育馆为例，应用该方法进行疏散风险评估。研究结果表明，该方法能够建立有效的风险评估模型，实现应急疏散的快速风险评估。
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