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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统及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：CN119915310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510106107.2，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统及方法是由邱宁;韩欣宇;崔东旭;程建权;张莉莉;杨阳;姜宇逍;苏贝勒设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统及方法，系统包括：数据采集模块，用于采集残疾人的基本信息、历史行为数据以及位置环境数据；行为数据分析模块，用于基于深度学习算法，对残疾人的基本信息以及历史行为数据进行分析，获得残疾人特征；环境数据分析模块，用于处理位置环境数据，获得残疾人所处位置的环境特征；路径规划模型构建模块，用于基于残疾人出行需求，结合残疾人特征以及环境特征，建立路径规划模型；路径规划模块，用于基于路径规划模型，为残疾人用户提供路径规划方案。本发明技术方案能够实现更加个性化、智能化和动态适应性的路径规划服务，为残疾人提供更加便捷、安全和舒适的出行体验。

本发明授权一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的残疾人出行路径规划系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于采集残疾人的基本信息、历史行为数据以及位置环境数据； 行为数据分析模块，用于基于深度学习算法，对残疾人的基本信息以及历史行为数据进行分析，获得残疾人特征；其中，所述残疾人特征包括残疾类型、残疾等级以及行为特征； 环境数据分析模块，用于处理所述位置环境数据，获得残疾人所处位置的环境特征；其中，所述环境特征包括交通特征、地图特征以及气象特征； 路径规划模型构建模块，用于基于残疾人出行需求，结合所述残疾人特征以及所述环境特征，建立路径规划模型； 路径规划模块，用于基于所述路径规划模型，为残疾人用户提供路径规划方案； 行为数据分析模块包括： 行为数据处理单元，用于对残疾人的基本信息以及历史行为数据进行清洗，获得清洗后的数据； 模型构建单元，用于构建基于胶囊网络的深度学习模型，并基于所述深度学习模型对清洗后的数据进行特征提取，获得所述残疾人特征； 其中，所述胶囊网络包括用于提取一阶残疾人特征的卷积层、用于提取二阶残疾人特征的胶囊层以及用于输出最终残疾人特征的输出层；所述胶囊层包括初级胶囊层以及数字胶囊层； 所述模型构建单元包括： 挤压激励建立子单元，用于基于全局平均池化构建挤压层并基于全连接层构建激励层； 挤压激励插入子单元，用于将所述挤压层以及所述激励层插入所述初级胶囊层，获得改进的初级胶囊层； 特征提取子单元，用于将所述卷积层提取的一阶残疾人特征输入改进的初级胶囊层，获得加权的二阶残疾人特征； 动态路由子单元，用于基于动态路由机制为改进的初级胶囊层和所述数字胶囊层动态分配连接权重，将加权的二阶残疾人特征输入所述数字胶囊层，获得残疾人特征向量； 特征输出子单元，用于基于所述残疾人特征向量，输出最终残疾人特征。

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