[發明專利]一種確定類別的方法及裝置

在審

• 申請號: 201911265869.8
• 申請日: 2019-12-11
• 公開（公告）號: CN111177465A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 齊云飛;梁秀欽
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262
• 代理人: 富愛民;栗若木

本申請提供一種確定類別的方法及裝置，所述方法包括：采集人員出行的視頻數據；將所述人員出行的視頻數據輸入擬合好的分類模型，確定人員所屬的類別；其中，所述分類模型通過以下方式得出：對多個作為樣本的人員出行的視頻數據進行分類，得到正樣本和負樣本；確定所述正樣本和負樣本中與分類相關的特征；根據所述特征擬合所述分類模型。上述技術方案可以更加準確地確定人員所屬類別。

技術領域

本發明涉及計算機領域，尤其涉及確定類別的方法及裝置。

背景技術

社區安全是社會安全的基石，長期以來，我國安全形勢嚴峻的重要原因之一是社區安全基礎差。所以構建安全祥和的社區是社會安全的重要基礎。本發明主要是發現社區深夜出沒人員。為社區安全提供數據支撐。

由于社區出沒人員判定屬于公共安全范疇，是一種特定領域知識，所以該種判定規則基本是由公安干警給出具體的判定規則和判定參數。基于規則的判定方式存在以下問題：

1)不同人設定的判定規則可能不同；2)相同判定規則的參數可能不同，不同人給定的參數可能存在較大波動。

由于該種方式存在較大的主觀因素，因此人員分類不夠準確。

發明內容

本申請所要解決的技術是提供一種確定類別的方法及裝置，可以更加準確地確定人員所屬類別。

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種確定類別的方法，所述方法包括：

采集人員出行的視頻數據；

將所述人員出行的視頻數據輸入擬合好的分類模型，確定人員所屬的類別；

其中，所述分類模型通過以下方式得出：

對多個作為樣本的人員出行的視頻數據進行分類，得到正樣本和負樣本；

確定所述正樣本和負樣本中與分類相關的特征；

根據所述特征擬合所述分類模型。

可選地，所述確定所述正樣本和負樣本中與分類相關的特征包括：

確定所述正樣本和負樣本中的備選特征；

根據所述備選特征與樣本標簽的相關程度，選定所述正樣本和負樣本中和分類相關的特征。

可選地，所述確定所述正樣本和負樣本中的備選特征的方式包括：根據公安部門提供的特征數據，和/或，數據特征分析方法；

所述選定所述正樣本和負樣本中和分類相關的特征的方式包括：相關系數方法。

可選地，所述將所述人員出行的視頻數據輸入擬合好的分類模型，確定人員所屬的類別之后，所述方法還包括：

根據時間范圍參數的取值范圍和/或頻率參數的取值范圍，對分類模型確定的結果進行調整；

其中，所述時間范圍參數的取值范圍和頻率參數的取值范圍根據差分整合移動平均自回歸模型ARIMA計算得出。

可選地，所述類別包括：標識為深夜出行的第一類別和標識為非深夜出行的第二類別；

所述正樣本為第一類別的樣本，所述負樣本為第二類別的樣本。

本申請還提供一種確定類別的裝置，所述裝置包括：存儲器和處理器；

所述存儲器，用于保存用于確定類別的程序；

所述處理器，用于讀取執行所述用于確定類別的程序，執行如下操作：

采集人員出行的視頻數據；

將所述人員出行的視頻數據輸入擬合好的分類模型，確定人員所屬的類別；