[發明專利]信息處理方法和設備在審
| 申請號： | 201811296709.5 | 申請日： | 2018-11-01 |
| 公開（公告）號： | CN111126118A | 公開（公告）日： | 2020-05-08 |
| 發明（設計）人： | 劉鵬;彭繼東;萬程 | 申請（專利權）人： | 百度在線網絡技術（北京）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人： | 羅英;劉芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 信息處理 方法 設備 | ||
1.一種信息處理方法，其特征在于，包括：
獲取區域內的地域特征數據和遙感衛星數據；
對所述區域內的地域特征數據和遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的貧困原因。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述區域內的地域特征數據和遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的貧困原因，包括：
對所述區域內的地域特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第一貧困原因；
對所述區域內的遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內所述貧困村的第二貧困原因；
根據所述第一貧困原因和所述第二貧困原因，獲得所述貧困村的貧困原因。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述地域特征數據包括以下至少一項：互聯網用戶信息，地圖興趣點POI信息、路網信息，用戶遷移信息，用戶特征信息。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述區域內的地域特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第一貧困原因，包括：
根據所述區域內的貧困村個數，對所述區域內的地域特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第一貧困原因。
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述區域內的遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因，包括：
根據所述區域內的遙感衛星數據，獲得所述區域內的夜間燈光數據；
利用神經網絡模型對所述夜間燈光數據進行訓練，提取高維特征數據；
對所述高維特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述高維特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因，包括：
根據所述區域內的貧困村個數，對所述高維特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因。
7.一種信息處理設備，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取區域內的地域特征數據和遙感衛星數據；
處理模塊，用于對所述區域內的地域特征數據和遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的貧困原因。
8.根據權利要求7所述的設備，其特征在于，所述處理模塊，具體用于：
對所述區域內的地域特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第一貧困原因；
對所述區域內的遙感衛星數據做回歸分析，獲得所述區域內所述貧困村的第二貧困原因；
根據所述第一貧困原因和所述第二貧困原因，獲得所述貧困村的貧困原因。
9.根據權利要求7或8所述的設備，其特征在于，所述地域特征數據包括以下至少一項：互聯網用戶信息，地圖興趣點POI信息、路網信息，用戶遷移信息，用戶特征信息。
10.根據權利要求8所述的設備，其特征在于，所述處理模塊，具體用于：
根據所述區域內的貧困村個數，對所述區域內的地域特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第一貧困原因。
11.根據權利要求8所述的設備，其特征在于，所述處理模塊，具體用于：
根據所述區域內的遙感衛星數據，獲得所述區域內的夜間燈光數據；
利用神經網絡模型對所述夜間燈光數據進行訓練，提取高維特征數據；
對所述高維特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因。
12.根據權利要求11所述的設備，其特征在于，所述處理模塊，具體用于：
根據所述區域內的貧困村個數，對所述高維特征數據做回歸分析，獲得所述區域內各貧困村的第二貧困原因。
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