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龙图腾网获悉美果(北京)科技开发有限公司申请的专利一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510141708.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法是由刘芙兵;樊峰设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法，涉及校园安全信息化管理技术领域，本发明，实时采集通过人员的多模态身份特征，结合预存的授权人员数据库，采用基于深度学习的卷积神经网络CNN和时空特征提取模型，对人脸与步态特征进行高精度比对，先匹配人脸特征，失败后再触发步态特征识别，并结合动态比对决策机制，对于匹配失败的情况分类生成可疑人员标记或核查通知，核验过程高效且准确；集成人流密度监测与拥堵预测模型，利用长短期记忆网络LSTM对实时采集的数据进行趋势预测，计算密度增长率和拥堵状态标记，提前识别高峰拥堵风险，并自动调整通行模式；启用额外通道或切换快速核验模式，保障高峰时段的通行效率。

本发明授权一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的校园安全信息化管理方法，其特征在于：包括， 步骤S1，在校门口部署支持人脸识别与步态识别的智能摄像头，实时采集通过人员的身份特征； 步骤S2，构建预存授权人员数据的数据库，通过人工智能算法对步骤S1采集的身份特征与数据库中数据进行比对，确认人员身份； 步骤S3，智能摄像头额外监测校门区域的人流密度数据，利用拥堵预测模型对采集的人流密度数据进行预测，当预测到即将发生高峰拥堵或检测到实际已发生拥堵时，自动执行调整措施，调整措施包括启用额外的通行通道以及切换至快速核验模式； 步骤S2的比对过程中， 先匹配采集的人脸特征，若人脸特征匹配成功，则进一步进行步态特征识别，当步态特征识别成功后，自动放行； 若人脸特征匹配失败，同样进行步态特征识别，若步态特征识别失败，则标记该人员为可疑人员并通知门卫核查，若步态特征识别成功，则仅通知门卫进行核查，不标记可疑状态； 所述快速核验模式的比对过程为：人脸特征匹配成功后直接放行，无需进行步态特征识别；若人脸特征匹配失败，则进行步态特征识别，对步态特征识别失败的人员，自动标记并通知门卫进行身份记录； 所述利用拥堵预测模型对采集的人流密度数据进行预测，当预测到即将发生高峰拥堵或检测到实际已发生拥堵时，自动执行调整措施的步骤为： 定义实时采集的人流密度数据序列为Dt，表示为： Dt＝{dt-k,dt-k+1,…,dt}， 其中，Dt为时刻t前k+1个时刻采集的人流密度数据序列，dt-k,dt-k+1,…,dt为在时刻t-k到t之间采集的局部人流密度数据，k为预测窗口的时序长度； 将人流密度数据序列输入到时序预测模型中，生成未来密度预测值，表示为： 其中，为预测的时刻t+1的人流密度值，flstm为基于长短期记忆网络LSTM的密度预测模型； 计算密度增长率并与阈值进行比较，密度增长率计算公式为： Δ＝ξg， 其中，gt+1为时刻t+1的密度增长率，ξg为密度增长率阈值，Δ为标记增长率超过阈值的状态； 对拥堵状态进行判定，判定公式为： 若gt+1ξg，则CongestionState＝Normal， 若gt+1≥ξg，则CongestionState＝Warning， 其中，CongestionState为拥堵状态标记，Normal为当前预测的密度为正常范围，Warning为当前预测的密度超出阈值范围，可能发生拥堵； 根据拥堵状态调整通行模式，调整方式为： 若CongestionState＝Normal，则Action＝None， 若CongestionState＝Warning，则Action＝OpenExtraChannels， 其中，Action为响应动作，OpenExtraChannels为启用额外通行通道， 在快速核验模式中调整特征比对流程，调整方式为： 若CongestionState＝Warning，则Verification＝FaceOnly， 若CongestionState＝Normal，则Verification＝FaceAndGait， 其中，Verification为特征比对模式，FaceOnly为仅进行人脸特征比对，FaceAndGait为进行人脸与步态特征综合比对。

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