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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于大数据的重点区域人群密度预测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：CN118690133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410721670.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法是由魏子翔;陈青青;王利蕾;王进设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人群密度预测领域，具体涉及一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法；该方法包括：获取人群行为数据，采用自适应图注意力网络对人群行为数据进行对齐与融合，得到融合人群行为特征；对融合人群行为特征进行数据增强，得到增强数据；对增强数据进行多尺度卷积、融合和映射处理，得到多尺度特征表示；采用异构图卷积神经网络对多尺度特征表示进行特征表示学习，得到多维度特征表示；将多维度特征表示输入到密度预测模块中进行处理，得到人群密度预测结果；本发明可有效提高预测结果的准确性，帮助相关工作人员快速获取发生地信息和该区域内人员的流动情况，快速制定解决方案。

本发明授权一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的重点区域人群密度预测方法，其特征在于，包括：采集人群行为数据并将其输入到训练好的人群密度预测模型中进行处理，得到人群密度预测结果；人群密度预测模型的训练过程包括：S1：获取训练人群行为数据，采用自适应图注意力网络对人群行为数据进行对齐与融合，得到融合人群行为特征；对人群行为数据进行对齐与融合的过程包括：S11：将人群行为数据表示为动态图，获取动态图的节点特征和邻接矩阵；S12：根据节点特征对邻接矩阵进行迭代规范化；S13：采用自适应特征学习网络从邻接矩阵中提取行为特征；将行为特征映射为高维特征向量；S14：使用非线性变换函数和映射矩阵对高维特征向量进行语义空间映射，得到初始语义特征；S15：采用多层感知机对初始语义特征进行转换操作，得到扩展语义特征；S16：计算不同扩展语义特征间的相似度分数，将相似度分数大于阈值的特征划分为同类特征，并将同类特征整合生成特征矩阵Y；S17：计算特征矩阵Y的注意力权重序列，根据注意力权重序列对特征矩阵Y进行融合处理，得到融合特征向量；S18：根据当前融合特征向量计算门控机制向量，使用门控机制向量对当前融合特征向量进行递归融合，得到融合人群行为特征；S2：对融合人群行为特征进行数据增强，得到增强数据；S3：对增强数据进行多尺度卷积、融合和映射处理，得到多尺度特征表示；S4：采用异构图卷积神经网络对多尺度特征表示进行特征表示学习，得到多维度特征表示；S5：将多维度特征表示输入到密度预测模块中进行处理，得到人群密度预测结果；S6：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的人群密度预测模型。

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