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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述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：CN120075745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510547321.1，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述方法是由诸彤宇;肖骁;孙磊磊;许怡;盛浩;吕卫锋设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述方法，属于数据挖掘领域，包括：S1：基于用户全天的信令数据，通过识别用户的停留状态，对用户全天的活动链做初步的活动语义分割，形成活动链的停留段和移动段；S2：采用基站序列匹配的方式，识别出移动段中的出行模式，将移动段的部分进一步分割，填入活动链，得到基础版活动链；S3：在基础版活动链基础上识别出行模式，并填入基础版活动链，得到合成版活动链；S4：检查和分析停留段，并添加描述标签；对合成版活动链，进行优化和合并，生成最终版全过程活动链。本发明方法综合运用数据挖掘、机器学习、时空分析的技术手段，实现对城市居民活动模式的全面和精准刻画。

本发明授权基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手机信令数据的人员全过程活动模式识别与描述方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于用户全天的信令数据，通过识别用户的停留状态，对用户全天的活动链做初步的活动语义分割，形成活动链的停留段和移动段，具体包括： 步骤S11：将信令数据放入滑动窗口，根据滑动窗口内数据的经纬度重复程度判定相应时段是否为停留状态，计算出停留点，计算公式如下： 1 2 其中，表示信令数据t所在坐标在窗口内的重复程度，表示窗口的大小，为示性函数，与分别是编号为i与t的信令数据的坐标；表示信令数据t的活动状态，包括停留与移动； 步骤S12：对于每个活动状态为停留的信令数据，保留其经纬度坐标与存留时间，按照存留时间加权并在地图上进行聚类，将聚类后每个簇的中心坐标作为驻留点； 步骤S13：以所述驻留点为分割点，将所述活动链分割为多个移动段和停留段，完成初步语义分割； 步骤S2：采用基站序列匹配的方式，识别出所述移动段中的移动模式，包括地铁出行模式、高铁出行模式、公交出行模式，将所述移动段的部分进一步分割，填入所述活动链，得到基础版活动链，具体包括： 步骤S21：获取地铁、公交、高铁运行数据，包括：线路描述信息数据、站点描述信息数据、线路拓扑结构数据； 步骤S22：根据地铁、公交、高铁的线路拓扑结构，生成运行线路数据，每条所述运行线路数据的形式为一组有序的经纬度坐标序列；再将所述运行线路数据的经纬度坐标映射到以GID的形式命名的网格中，形成线路GID网格序列； 步骤S23：扫描所有基站的经纬度坐标，将行进至某GID网格内时可能交互的基站ID建立与GID网格ID的映射表，通过此映射表将所述信令数据转换为轨迹GID网格序列； 步骤S24：计算所述轨迹GID网格序列与所述线路GID网格序列的编辑距离，以此衡量人员的轨迹与线路是否匹配；若所述编辑距离不超过匹配阈值，则判定出行段为对应的地铁、公交、高铁出行模式，填充入所述活动链，得到基础版活动链； 步骤S3：在所述基础版活动链上，采用聚类、基于速度和出行距离的推断规则，识别驾车、步行、骑车的出行模式，并填入所述基础版活动链，得到合成版活动链，具体包括： 步骤S31：基于所述基础版活动链，选取每段出行的开始、结束节点与中间节点，计算出每段出行的平均速度、出行时间与出行距离； 步骤S32：将平均速度、出行时间与出行距离作为出行特征，对所述出行段进行聚类； 步骤S33：选取低速、短时间、短距离的簇作为步行段，中速、中等时间、中等距离的簇作为骑行段，高速、长时间、长距离的段作为驾车段，得到合成版活动链； 步骤S4：检查和分析所述停留段，并添加描述标签；对所述合成版活动链，进行优化和合并，生成最终版全过程活动链，具体包括： 步骤S41：根据停留时长和停留时刻，为所述停留段增加停留模式的标签，包括：工作、居家、外出短停； 步骤S42：根据所述合成版活动链生成出行序列，去除并替换不合理的出行模式序列； 步骤S43：合并相同状态的出行模式，生成最终版全过程活动链。

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