[發(fā)明專利]用于獲取信息的方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710972237.X
• 申請日: 2017-10-18
• 公開（公告）號: CN107563455A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王潤澤
• 申請（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;H04W4/02
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司11204
• 代理人: 王達佐,馬曉亞

1.一種用于獲取信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理信息以及所述待處理信息的描述信息，所述待處理信息用于記錄待識別信息，所述描述信息用于對所述待處理信息進行描述，包括地理位置信息；

查詢對應(yīng)所述描述信息的歷史信息，所述歷史信息包括與所述描述信息中地理位置信息對應(yīng)的歷史災(zāi)害信息；

將所述待處理信息和歷史信息導(dǎo)入預(yù)先訓(xùn)練的災(zāi)害模型，得到對應(yīng)所述待處理信息的災(zāi)害發(fā)生概率，所述災(zāi)害模型用于表征待處理信息和災(zāi)害發(fā)生概率的對應(yīng)關(guān)系，所述災(zāi)害發(fā)生概率用于表征待處理信息對應(yīng)的地理位置發(fā)生災(zāi)害的概率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述查詢對應(yīng)所述描述信息的歷史信息包括：

從所述描述信息中提取出地理位置信息；

查詢對應(yīng)所述地理位置信息的設(shè)定范圍內(nèi)的歷史災(zāi)害信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

建立災(zāi)害模型的步驟，所述建立災(zāi)害模型的步驟包括：

將災(zāi)害視頻集合里中的災(zāi)害視頻按災(zāi)害類型劃分為至少一個災(zāi)害視頻子集合，所述災(zāi)害視頻包含某一類災(zāi)害的視頻信息，所述災(zāi)害類型包括以下至少一項：山洪、臺風(fēng)、地震；

從災(zāi)害視頻子集合中的災(zāi)害視頻中提取對應(yīng)災(zāi)害類型的災(zāi)害特征信息序列，通過災(zāi)害特征信息序列訓(xùn)練得到對應(yīng)災(zāi)害類型的災(zāi)害子模型，所述災(zāi)害特征信息序列包括多個按時間順序排列的災(zāi)害特征信息，所述災(zāi)害特征信息用于表征災(zāi)害的發(fā)生過程，包括以下至少一項：物體的外形結(jié)構(gòu)、物體的位置，所述災(zāi)害子模型用于表征發(fā)生對應(yīng)災(zāi)害類型的概率；

為每個災(zāi)害子模型設(shè)置權(quán)重值，并通過增加權(quán)重值后的災(zāi)害子模型構(gòu)建災(zāi)害模型，所述權(quán)重值用于表征各個災(zāi)害子模型之間的相關(guān)性。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述從災(zāi)害視頻子集合中的災(zāi)害視頻中提取對應(yīng)災(zāi)害類型的災(zāi)害特征信息序列包括：

從災(zāi)害視頻中提取災(zāi)害前的圖像和災(zāi)害后的圖像；

對比災(zāi)害前的圖像和災(zāi)害后的圖像，確定災(zāi)害特征信息；

對災(zāi)害視頻中的災(zāi)害特征信息進行標記，并提取災(zāi)害發(fā)生過程中的災(zāi)害特征信息，得到災(zāi)害特征信息序列，所述災(zāi)害發(fā)生過程包括災(zāi)害發(fā)生前、災(zāi)害發(fā)生中和災(zāi)害發(fā)生后，災(zāi)害特征信息與災(zāi)害視頻中的災(zāi)害圖像對應(yīng)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對比災(zāi)害前的圖像和災(zāi)害后的圖像，確定災(zāi)害特征信息包括：

對比所述災(zāi)害前的圖像和災(zāi)害后的圖像，確定基準災(zāi)害物體；

從基準災(zāi)害物體上確定災(zāi)害特征信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過災(zāi)害特征信息序列訓(xùn)練得到對應(yīng)災(zāi)害類型的災(zāi)害子模型包括：

通過災(zāi)害特征信息序列建立災(zāi)害圖像和對應(yīng)災(zāi)害圖像的災(zāi)害發(fā)生概率之間的對應(yīng)關(guān)系，得到對應(yīng)災(zāi)害視頻子集合的對應(yīng)關(guān)系集合；

將對應(yīng)關(guān)系集合導(dǎo)入機器學(xué)習(xí)方法，得到對應(yīng)災(zāi)害視頻子集合的災(zāi)害子模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述通過災(zāi)害特征信息序列建立災(zāi)害圖像和對應(yīng)災(zāi)害圖像的災(zāi)害發(fā)生概率之間的對應(yīng)關(guān)系包括：

從災(zāi)害視頻中提取與災(zāi)害特征信息序列中的每個災(zāi)害特征信息對應(yīng)的災(zāi)害圖像；

根據(jù)災(zāi)害圖像出現(xiàn)在災(zāi)害發(fā)生過程中的時間為每個災(zāi)害圖像設(shè)置災(zāi)害發(fā)生概率；

建立災(zāi)害圖像和對應(yīng)災(zāi)害圖像的災(zāi)害發(fā)生概率之間的對應(yīng)關(guān)系。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述待處理信息和歷史信息導(dǎo)入預(yù)先訓(xùn)練的災(zāi)害模型，得到對應(yīng)所述待處理信息的災(zāi)害發(fā)生概率包括：

根據(jù)所述歷史信息設(shè)置災(zāi)害模型的每個災(zāi)害子模型的權(quán)重值；

將所述待處理信息導(dǎo)入災(zāi)害模型，得到對應(yīng)所述待處理信息的災(zāi)害發(fā)生概率。