南京道图信息技术有限公司张林林获国家专利权
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龙图腾网获悉南京道图信息技术有限公司申请的专利一种人员异常数据预警方法及系统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：CN120612736B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511110409.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种人员异常数据预警方法及系统是由张林林;段兆军;尹乐设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种人员异常数据预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别领域，具体为一种人员异常数据预警方法及系统，通过多个传感器采集人员行为数据，并进行预处理，其中数据增强步骤利用反向生成网络生成伪异常行为样本；根据处理后的数据构建时空图结构，并采用全局时空图神经网络针对时空图结构进行训练，同时结合分层注意力机制进行深度特征学习，获得融合时空图特征并生成异常分类；利用基于密度聚类的异常检测模型对行为数据进行聚类分析，通过计算每个数据点的异常评分来判断是否存在异常行为，并利用贝叶斯模型动态优化参数；基于异常分类和异常评分对人员异常数据进行预警。本发明通过对人员行为数据进行聚类分析实现人员异常数据预警。
本发明授权一种人员异常数据预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人员异常数据预警方法，其特征在于，包括： 通过多个传感器采集人员行为数据；对所述人员行为数据进行预处理，所述预处理步骤包括去噪、数据标准化和数据增强，生成标准行为数据；所述数据增强通过反向生成网络生成伪异常行为样本； 根据所述标准行为数据构建时空图结构，并采用全局时空图神经网络针对时空图结构中的空间上的关联性和时间上的依赖性进行训练，获得融合时空图特征；结合分层注意力机制进行深度特征学习，所述分层注意力机制包括局部时空特征提取层和全局自注意力聚合层，生成异常分类； 利用基于密度聚类的异常检测模型对标准行为数据进行聚类分析，通过计算每个数据点的异常评分，判断是否存在异常行为，并通过贝叶斯模型动态优化参数； 基于异常分类和异常评分进行预警。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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