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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种室内行人流疏散控制方法、系统、电子设备及介质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：CN115719294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211479239.2，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种室内行人流疏散控制方法、系统、电子设备及介质是由刘暾东;高凤强;周伟鸿;颜逾越;邵桂芳设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内行人流疏散控制方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种室内行人流疏散控制方法、系统、电子设备及介质，涉及行人疏散领域，该方法首先构建出口行人密度的状态方程和测量方程以及用于辨识状态函数和观测函数的BP神经网络并进行离线迭代训练；根据BP神经网络中各层权值求解出状态函数和观测函数；根据求解出的函数进行行人流疏散密度的预测，并构建用于对预测值进行纠正的误差在线神经网络；当存在数据状态异常时，计算行人流疏散密度预测值与预测误差值之和作为行人流疏散密度预测改进值，根据该改进值进行室内行人流疏散控制。本发明方法在传感器性能下降或者损坏条件下依然能够保证行人流疏散密度预测的准确性，从而提高行人流疏散效率。

本发明授权一种室内行人流疏散控制方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种室内行人流疏散控制方法，其特征在于，包括： 对室内疏散场景下的行人密度演化规则进行建模，构建出口行人密度的状态方程Xk＝fXk-1+qk-1和测量方程Zk＝hXk+rk；其中所述室内疏散场景具有多个出口，且每个出口配备有疏散引导人员和传感器；Xk和Xk-1分别表示k时刻和k-1时刻的状态变量；Zk表示k时刻的观测变量；f·表示非线性状态函数；h·表示非线性观测函数；qk-1表示过程噪声；rk表示测量噪声； 构建用于辨识所述状态方程和测量方程中的状态函数和观测函数的BP神经网络；所述BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层； 所述构建用于辨识所述状态方程和测量方程中的状态函数和观测函数的BP神经网络，具体包括： 构建用于辨识所述状态方程中的非线性状态函数f·的BP神经网络，所述BP神经网络以Xk作为输入，Zk作为输出，Sigmoid函数作为激活函数，函数表达式为Zk＝hXk＝W2TsigmoidW1TXk；其中W1为输入层到隐藏层的权值，W2为隐藏层到输出层的权值； 构建用于辨识所述测量方程中的非线性观测函数h·的BP神经网络，所述BP神经网络以Xk-1作为输入，Xk作为输出，Sigmoid函数作为激活函数，函数表达式为Xk＝fXk-1＝W2TsigmoidW1TXk-1； 对所述BP神经网络进行离线迭代训练，训练结束得到BP神经网络中各层权值； 根据所述BP神经网络中各层权值求解出所述状态方程和测量方程中的状态函数和观测函数； 根据求解出的状态函数以及观测函数进行行人流疏散密度的预测，得到行人流疏散密度预测值； 构建用于对所述行人流疏散密度预测值进行纠正的误差在线神经网络；所述误差在线神经网络的输入为行人流疏散密度预测值，输出为行人流疏散密度预测值与行人流疏散密度真实值之间的误差，即预测误差值； 根据所述室内疏散场景中的传感器状态判断是否存在数据状态异常； 若不存在数据状态异常，直接根据所述行人流疏散密度预测值进行室内行人流疏散控制，并持续训练所述误差在线神经网络； 若存在数据状态异常，则根据当前训练好的误差在线神经网络计算预测误差值，并计算所述行人流疏散密度预测值与所述预测误差值之和作为行人流疏散密度预测改进值； 根据所述行人流疏散密度预测改进值进行室内行人流疏散控制。

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