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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法及系统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：CN114519256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210031690.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法及系统是由陆佃杰;袁子昊;张桂娟;刘弘设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于人群疏散路径规划技术领域，提供了一种基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法及系统，包括以下步骤：获取子区域的视频信息数据，构建局部势能场；基于所构建的局部势能场计算局部势能值，构建局部密度场；依据所构建的局部势能场和局部密度场，确定个体的无碰撞运动速度；将所构建的各个子区域的局部势能场进行聚合，构建全局势能场；根据所构建的局部势能场和全局势能场，搭建人群疏散仿真平台，依据所得到的个体的无碰撞运动速度，进行人群疏散的模拟仿真。

本发明授权基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的分布式人群疏散路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取子区域的视频信息数据，构建局部势能场；基于所构建的局部势能场计算局部势能值，构建局部密度场；所述局部势能值至少包括场景不适值、受到所有出口影响后的最终势能值和受到所有个体影响后的总人群不适值；其中，所述场景不适值包括障碍物和危险源对个体产生的不适值；选择取最小的势能值来定义区域内所有出口对每个网格单元产生的所述最终势能值；所述总人群不适值指受阈值范围内全部个体影响的网格单元的人群不适值；依据所构建的局部势能场和局部密度场，确定个体的无碰撞运动速度；将所构建的各个子区域的局部势能场进行聚合，构建全局势能场；所述全局势能场构建的过程中，采用联邦学习的分布式框架，考虑各个子区域之间的相互监护，基于局部势能场进行应急疏散规划的建模，通过全局聚合得到全局势能场，为个体规划全局最优路径；根据所构建的局部势能场和全局势能场，搭建人群疏散仿真平台，依据所得到的个体的无碰撞运动速度，进行人群疏散的模拟仿真。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；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”。