[發明專利]基于大數據和深度學習的跟蹤認定方法和機器人系統

有效

• 申請號: 201811207424.X
• 申請日: 2018-10-17
• 公開（公告）號: CN109325021B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 朱定局
• 申請（專利權）人: 大國創新智能科技（東莞）有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2457;G06F16/9535;G06N20/00;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 蔡抒楓

基于大數據和深度學習的跟蹤認定方法和機器人系統，包括：獲取預設類別的認定標準，獲取待認定的對象的數據，從所述對象的數據中獲取所述認定標準對應的數據，將所述待認定的對象的所述認定標準對應的數據與上一次認定時所述待認定的對象的所述認定標準對應的數據進行比較并判斷是否發生了變化：是，則轉到跟蹤認定判斷步驟執行；否，則轉到復制認定結果步驟執行。上述方法和系統通過基于大數據和深度學習的跟蹤認定技術，提高了認定的時效性、客觀性、可信度和效率，并降低了認定的成本。

技術領域

本發明涉及信息技術領域，特別是涉及一種基于大數據和深度學習的跟蹤認定方法和機器人系統。

背景技術

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：現有技術下進行認定(例如高新企業認定、人才認定等等)都是一次性的，認定完之后就不再跟蹤，有的對象(對象包括企業、候選人等等)可能在認定時通過了，但一旦通過之后，對象就不再有認定的壓力，而放松對自己的要求，從而認定通過之后的一段時間內可能不再符合認定的要求，但并不會影響之前認定的結果，這樣就會導致認定的結果不具有時效性，也就是說過去認定的結果不一定符合對象現在實際的情況，這樣就會使得認定失去可信性和意義；而有的對象在認定不通過之后，努力進取，經過一定的時間努力之后，雖然已經達到了認定的標準，但因為之前的認定失敗，對象一直遲遲不敢再次申請認定，甚至可能因為之前認定失敗而失去信心而一直不再申請認定，這樣就會到導致已經達到認定標準的對象因為沒有再次申請認定而一直處于未認定的狀態，從而會導致認定的結果不全面；總而言之，現有的認定技術會導致不再滿足認定標準的對象仍然保持認定通過的結果；而已經滿足認定標準的對象缺仍然保持認定不通過的結果，從而無法與時俱進，已認定的結果失去了時效性、客觀性和可信性；現有認定技術中大部分認定通過的結果是永久有效的，那么其缺點就如上所述非常明顯，也有少數認定通過的結果是在一定時間段(例如幾年)內有效的，過期后需要重新認定，這一方面仍然無法解決上面所述的缺點，因為所說的有效時間段一般都是比較長的，在那段時間內對象會發生很多變化，極有可能從符合認定標準變成不符合認定標準，從而仍然導致認定的結果失去了時效性、客觀性和可信性；同時，另一方面，認定通過的結果只在一定的時間段內有效，過期后需要重新認定，這一方面會浪費已認定通過的對象的時間和人力物力來重新申請認定，同時也浪費了認定主管單位的時間和人力物力，因為如果已認定通過的對象的數據變化沒有影響到認定的結果，那么就沒有必要重新申請認定，從而導致現有認定技術的成本高、效率低；第三方面也是最重要的方面，現有技術都是在認定主管部門規定的認定時間進行認定，導致被認定的對象在平時沒壓力、不努力，在認定時為時已晚，臨時努力也無濟于事，導致了有些被認定的對象為了認定通過而鋌而走險，做出找關系、作假等違法行為。

因此，現有技術還有待于改進和發展。

發明內容

基于此，有必要針對現有技術中的缺陷或不足，提供基于大數據和深度學習的跟蹤認定方法和機器人系統，以解決現有技術中認定的時效性、客觀性、可信度、準確性不足和成本高、效率低的缺點。

第一方面，本發明實施例提供一種認定方法，所述方法包括：

認定標準獲取步驟，用于獲取預設類別的認定標準；

對象數據獲取步驟，用于獲取待認定的對象的數據；獲取的數據包括第三方數據，數據更客觀和可行，所以可以提高認定的客觀性和可信度；如果數據不客觀，認定也就不會準確，因為數據更客觀，進而也就提高了準確性；

標準對應的數據獲取步驟，用于從所述待認定的對象的數據中獲取所述認定標準對應的數據；

數據變化檢測步驟，用于將所述待認定的對象的所述認定標準對應的數據與上一次認定時所述待認定的對象的所述認定標準對應的數據進行比較并判斷是否發生了變化：是，則轉到跟蹤認定判斷步驟執行；否，則轉到復制認定結果步驟執行；

跟蹤認定判斷步驟，用于判斷所述認定標準對應的數據是否符合所述認定標準；根據標準進行自動認定，可以提高認定的效率；