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龙图腾网获悉福建平潭瑞谦智能科技有限公司申请的专利一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析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：CN120877377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511002045.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析方法是由吴泽徐;王书琪;包亦轩设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析方法，包括：采用图像分割技术将用户与携带物品分离，生成用户姿态图像和物品轮廓图像，对物品轮廓图像进行边缘锐化处理，根据行李形状模板比对，判断是否存在符合行李箱特征的结构；若存在符合行李箱特征的结构，则通过深度学习卷积网络对行李箱的体积和数量进行分类识别，结合停顿位置分布和停顿持续时长，确定用户的行李负担等级；应用路径调整方案，若发现电梯等待时长超出预设阈值，则结合用户身份档案中的历史选择偏好、停顿位置分布和停顿持续时长，调整引导建议，更新路径规划信息。

本发明授权一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸识别的MaaS平台用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集用户动态图像，提取携带物品轮廓特征和身体姿态特征，结合人脸识别锁定携带行李箱的目标用户，建立用户身份档案并获取初始用户图像数据集； 分离用户与携带物品，生成用户姿态图像和物品轮廓图像，对物品轮廓图像进行边缘处理，根据行李形状模板比对，判断是否存在行李箱特征结构； 若存在行李箱特征结构，对行李箱体积和数量进行分类，结合停顿位置分布和停顿时长，确定用户行李负担等级，具体的，通过ResNet卷积神经网络对已识别的行李箱图像进行特征提取，根据行李箱边界框的像素尺寸与标准参考物的比例关系计算实际尺寸，将长度小于50厘米的归为小型，50至70厘米的归为中型，大于70厘米的归为大型，同时对检测到的多个边界框计算交并比，当交并比超过0.5时保留置信度较高的边界框，得到每个用户携带的行李箱体积等级序列和总数量；根据行李箱体积等级序列和总数量，采用卡尔曼滤波器对携带行李的用户进行连续跟踪，记录用户中心点在每一帧的坐标位置，当连续5帧内位置变化小于预设像素阈值时判定为停顿状态，记录该停顿的起始坐标和持续帧数，形成包含多个停顿事件的时空记录集合；针对时空记录集合计算相邻停顿点之间的欧氏距离，将距离小于预设阈值的停顿点归为同一区域，统计每个区域内的停顿次数作为分布密度值，同时累加所有停顿事件的持续帧数得到总停顿时长，将分布密度值、总停顿时长与行李箱体积等级序列中各等级的数量进行加权求和，其中大型行李箱权重为3、中型为2、小型为1，计算得到行李负担指数，根据行李负担指数的数值范围确定用户的行李负担等级，若指数大于第一预设阈值则判定为高负担等级，若指数小于第一预设阈值且大于第二预设阈值则判定为中负担等级，若指数小于第二预设阈值则判定为低负担等级，完成用户行李负担等级的确定； 根据所述行李负担等级，分析用户姿态图像中移动速度和方向特征，结合所述停顿位置分布和停顿时长，识别用户通行设施选择偏好，通过楼梯口和电梯口停留时间差异确定是否偏向电梯路径； 若偏向电梯路径，获取电梯使用频率和等待时长数据及通道流量数据，确定电梯拥挤等级和潜在拥堵区域分布，生成电梯与行李关联程度； 通过人脸识别与所述用户身份档案比对，结合所述行李负担等级、电梯与行李关联程度数据和所述潜在拥堵区域分布，分析用户电梯选择偏好和使用场景行为模式，生成电梯使用引导建议； 根据所述电梯使用引导建议、所述电梯拥挤等级和通道流量数据动态调整路径规划信息，生成适用于用户的路径调整方案； 根据所述路径调整方案，结合停顿位置分布和电梯路径数据，向动态引导系统推送调整后的电梯使用方案和替代设施推荐，通过人脸识别跟踪用户执行所述路径调整方案的实际效果，确定目标拥堵预防指引。

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福建平潭瑞谦智能科技有限公司，其通讯地址为：350400 福建省福州市平潭综合实验区中山大道中段288号新兴产业园示范区1号楼1层；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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