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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择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：CN116553314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310543178.X，技术领域涉及：B66B1/24；该发明授权基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择方法及系统是由王海舰;莫涵;吴俊林;田玉东;赵佳;刘林;梁萌;李文杰;尹明军;杨贺欣设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择方法及系统，方法包括：识别乘员，获取所述乘员的乘梯行为习惯特征；通过所述乘员的乘梯行为习惯特征，构建特征矩阵；利用所述特征矩阵预测所述乘员的目的楼层，获取预测结果；基于所述特征矩阵和所述预测结果，训练楼层预测模型，获取更新后的所述楼层预测模型；基于更新后的所述楼层预测模型预测所述乘员的目的楼层。本发明能够根据乘员的乘梯行为习惯，自动预测出乘员目的楼层，避免电梯内的直接接触，提高了乘梯效率，具有无接触、高效率、无感的特点。

本发明授权基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于乘员乘梯行为习惯的自学习电梯楼层选择方法，其特征在于，包括： 识别乘员，获取所述乘员的乘梯行为习惯特征； 通过所述乘员的乘梯行为习惯特征，构建特征矩阵； 利用所述特征矩阵预测所述乘员的目的楼层，获取预测结果； 基于所述特征矩阵和所述预测结果，训练楼层预测模型，获取更新后的所述楼层预测模型； 基于所述特征矩阵和所述预测结果，训练所述楼层预测模型，获取更新后的所述楼层预测模型包括： 获取新特征矩阵，对所述新特征矩阵进行过滤，获取更新后的所述特征矩阵； 将更新后的所述特征矩阵输入所述楼层预测模型，获取预测目的楼层； 基于所述预测目的楼层和正确目的楼层，更新所述楼层预测模型； 获取新特征矩阵，对所述新特征矩阵进行过滤包括： 获取所述楼层预测模型的准确率，若所述楼层预测模型的准确率小于设定的阈值，则将所述新特征矩阵加入所述特征矩阵，否则，将所述新特征矩阵输入所述楼层预测模型； 若所述楼层预测模型的预测结果错误，将所述新特征矩阵加入所述特征矩阵，否则计算所述新特征矩阵与所述特征矩阵的重合度； 基于所述重合度，判断是否将所述新特征矩阵加入所述特征矩阵，完成对所述新特征矩阵的过滤； 基于更新后的所述楼层预测模型预测所述乘员的目的楼层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市灵川县灵田镇；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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