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龙图腾网获悉长春建筑学院申请的专利基于耦合分析的安全画像智能分析系统及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：CN121329161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511894250.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于耦合分析的安全画像智能分析系统及方法是由宗妍;刘立辉;赵雅新;杨天舒设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于耦合分析的安全画像智能分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于耦合分析的安全画像智能分析系统及方法，涉及安全智能分析技术领域，本申请通过获取目标区域人员含空间关联信息、历史活动范围及移动模式的静态画像数据，采集环境监测数据并与预设基准对比生成动态风险指标，将空间关联信息与动态风险指标耦合分析构建表征动态风险交互关系的耦合网络模型，通过模型智能分析识别历史活动范围与当前高风险区域无重叠、移动模式与实时移动状态存在偏差的人员并计算耦合风险评分，依据评分及交互关系生成风险溯源信息，形成含当前风险等级、风险形成原因及针对性行动指引的动态安全画像，能够实现目标区域人员动态安全画像的精准构建与风险智能识别、溯源及指引。

本发明授权基于耦合分析的安全画像智能分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于耦合分析的安全画像智能分析方法，其特征在于，包括： 获取目标区域人员的静态画像数据，所述静态画像数据包含人员与位置的空间关联信息、历史活动范围以及移动模式； 采集目标区域的环境监测数据，并将所述环境监测数据与预设的环境基准进行对比，生成反映各局部空间当前风险状态的动态风险指标； 将所述静态画像数据中的空间关联信息与所述动态风险指标进行耦合分析，以构建耦合网络模型，所述耦合网络模型表征人员、位置及动态风险之间的交互关系； 通过所述耦合网络模型进行智能分析，以识别出历史活动范围与当前高风险区域无重叠的人员，以及移动模式与实时移动状态存在偏差的人员，依据识别结果，计算人员的耦合风险评分； 根据所述耦合风险评分及所述耦合网络模型中的交互关系，生成人员的风险溯源信息，并基于所述耦合风险评分与所述风险溯源信息，生成动态安全画像，所述动态安全画像包含当前风险等级、风险形成原因及针对性行动指引； 其中，通过所述耦合网络模型进行智能分析，以识别出历史活动范围与当前高风险区域无重叠的人员，以及移动模式与实时移动状态存在偏差的人员，包括： 遍历所述耦合网络模型中的人员节点，获取所述人员节点与连接边关联的所有位置节点，并读取所述位置节点的当前风险值；将所述当前风险值超过预设阈值的节点标记为高风险位置节点；检查所述人员节点的历史活动范围所涵盖的位置节点是否包含所述高风险位置节点，若均不包含，则将所述人员节点对应的人员标记为历史活动范围与当前高风险区域无重叠；通过获取人员的当前位置信息，以确定所在的位置节点，根据所述静态画像数据中记载的移动模式，预测人员在当前时段的预期位置节点；将每个人员实际所在的位置节点与所述预期位置节点进行匹配，若所述实际所在的位置节点不在所述预期位置节点组成的集合中，则将所述人员标记为移动模式与实时移动状态存在偏差； 其中，依据识别结果，计算人员的耦合风险评分，包括： 根据被标记为历史活动范围与当前高风险区域无重叠的人员，统计所述人员的历史活动范围内的位置节点总数；根据所述位置节点总数，计算高风险位置节点在所述人员的历史活动范围外的分布密度，并将所述分布密度作为第一风险因子；根据被标记为移动模式与实时移动状态存在偏差的人员，计算所述人员的当前位置节点与各预期位置节点之间的路径距离；从所述路径距离中选出最小路径距离作为偏差程度，并将所述偏差程度作为第二风险因子；基于人员在所述耦合网络模型中对应连接边的总数，为所述人员分配基础风险值，并将所述第一风险因子、所述第二风险因子与所述基础风险值进行加权求和，得到初步风险评分；根据与人员节点直接相连的所述位置节点的风险属性，对所述初步风险评分进行调整，生成耦合风险评分。

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长春建筑学院，其通讯地址为：130607 吉林省长春市双阳区奢岭街道办事处幸福村；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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