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龙图腾网获悉飞友科技有限公司申请的专利一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度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：CN121457999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610003971.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度方法是由葛强;房亮;张韬;郑洪峰设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度方法，包括：获取机场运行区域的多源感知数据，其中至少包括反映旅客状态的多视角视频数据；基于匿名特征向量与初步情绪概率分布，通过多视角情绪识别模型获得个体情绪标签及其对应的情绪识别置信度；实时获取包含航班动态与事件严重度参数的航班运行数据；根据匿名特征向量的时空分布与航班运行数据，将乘客轨迹与航班绑定，生成多个航班‑人群簇；针对每一航班‑人群簇，结合其所含个体的情绪标签及其情绪识别置信度进行加权聚合，得到该航班‑人群簇的聚合情绪指标。本发明提升了机场服务响应效率和资源调度精准度，降低了公共安全风险。

本发明授权一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源感知与航班联动的机场资源智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取机场公共区域的多视角视频流，并对所述视频流进行实时边缘计算，获得表征旅客个体的匿名特征向量与初步情绪概率分布； S2、基于匿名特征向量与初步情绪概率分布，通过多视角情绪识别模型获得个体情绪标签及其对应的情绪识别置信度； S3、实时获取包含航班动态与事件严重度参数的航班运行数据，事件严重度参数为用于量化航班不正常事件影响程度的复合指标； S4、根据匿名特征向量的时空分布与航班运行数据，将乘客轨迹与航班绑定，生成多个航班-人群簇； S5、针对每一航班-人群簇，结合其所含个体的情绪标签及其情绪识别置信度进行加权聚合，得到该航班-人群簇的聚合情绪指标； S6、针对每一航班-人群簇，根据其绑定航班的事件严重度参数及距计划起飞剩余时间，通过预设的事件核函数动态计算专属情绪态势阈值； S7、将聚合情绪指标与专属情绪态势阈值进行比对，当聚合情绪指标超过专属情绪态势阈值时，生成针对该航班-人群簇的分级调度指令，并根据分级调度指令调度机场资源； 所述对所述视频流进行实时边缘计算，获得表征旅客个体的匿名特征向量与初步情绪概率分布，具体包括： 在部署于视频采集设备侧的边缘计算节点中，运行轻量化神经网络模型； 对输入的视频流逐帧进行人脸检测与上半身关键点定位； 在内存中对检测到的每一乘客目标，同步执行两项处理：基于面部及上半身区域图像，通过所述轻量化神经网络模型提取不可逆的匿名特征向量；并基于同样的输入，通过所述轻量化神经网络模型的情感分类头输出包含多种情绪分类概率的初步情绪概率分布； 在处理完成后，立即丢弃原始视频帧及中间图像数据，仅传输匿名特征向量与初步情绪概率分布；其中，轻量化神经网络模型为MobileFaceNet模型，匿名特征向量为512维且经过L2归一化的实数向量； 其中，步骤S2具体包括： 将来自同一乘客至少两个不同视角的匿名特征向量输入多视角情绪识别模型，通过其时空注意力融合层进行特征对齐与融合，生成统一的情感特征表示； 将统一的情感特征表示与对应视角集合的初步情绪概率分布共同输入多视角情绪识别模型的双分支结构进行处理，其中，面部微表情分支在区域可见性门控的调节下提取细粒度表情特征，上半身姿态时序分支通过时序卷积网络提取姿态动态特征； 对两支路输出的高阶特征进行融合与分类处理，输出个体的情绪识别结果，情绪识别结果包含多个情绪类别的概率信息； 将概率最高的情绪类别确定为个体情绪标签，并将该最高概率值量化为情绪识别置信度。

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