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龙图腾网获悉北京酷鲨科技有限公司申请的专利基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法、系统及设备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：CN120126220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510592612.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法、系统及设备是由孔德良;刘苍松;陈天竺设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及矿井安全分析技术领域，公开了一种基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法、系统及设备。该方法包括：采集矿井人员定位数据，标准化处理；通过神经网络计算轨迹质量；转换时空特征向量进行图像识别；应用激活函数进行多时间尺度预测；与矿井空间结构匹配，聚类识别群体行为模式；计算安全指标，生成安全调度策略。本申请可以通过矿井特殊环境约束和矿工工作行为模式，准确预测矿井人员未来轨迹，并将预测结果转化为安全调度策略。

本发明授权基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的矿井人员轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集矿井人员定位数据及环境参数数据，对所述矿井人员定位数据进行标准化处理，得到结构化轨迹数据； 对所述结构化轨迹数据进行质量评估，通过构建具有两个隐藏层的人工神经网络进行轨迹质量计算，得到轨迹数据； 将所述轨迹数据及所述环境参数数据转换为时空特征向量，通过所述人工神经网络进行图像模式识别处理，得到轨迹向量； 对所述轨迹向量应用修正线性单元激活函数和Sigmoid函数进行多时间尺度处理，通过质量权重加权的损失函数计算梯度，得到轨迹预测数据； 对所述轨迹预测数据与矿井空间结构进行约束匹配，通过基于计算机视觉的密度聚类算法识别矿工群体行为模式，得到目标轨迹预测数据，包括：将所述轨迹预测数据与矿井三维结构图进行空间坐标比对，剔除与矿井通道不符的预测点，包括位于岩层内部点、越过安全隔离区域点以及超出工作区间范围点，得到空间约束轨迹数据；对所述空间约束轨迹数据中的多个矿工的历史轨迹进行归类整理，根据工作班组、工作性质及活动区域进行分组，得到分组轨迹集合；对所述分组轨迹集合应用基于计算机视觉的密度聚类处理，将时空相近的轨迹点聚为一组，并提取每组的中心点和活动范围，得到行为密度分布图；基于所述行为密度分布图，识别矿工在不同区域的活动模式，包括作业点停留模式、巡检路线模式、物料运输模式以及应急撤离模式，得到行为模式数据；将所述空间约束轨迹数据与所述行为模式数据进行匹配处理，根据当前矿工位置和任务类型，调整预测轨迹的方向和节奏，使其符合相应行为模式的特征，得到行为优化轨迹；基于同一工作组矿工之间的协同关系，对所述行为优化轨迹进行群体一致性调整，确保协同作业矿工预测轨迹的时空协调性，得到所述目标轨迹预测数据； 根据所述目标轨迹预测数据，计算空间安全距离、时间冲突概率及区域负载指标，生成矿井人员安全调度策略。

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