[發(fā)明專利]人物軌跡行為分析預(yù)估方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010066994.2
• 申請(qǐng)日: 2020-01-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111260526A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 仇殷先
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京明略軟件系統(tǒng)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q50/26
• 分類號(hào): G06Q50/26;G06F16/28;G06F16/36
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 鄧超

本發(fā)明實(shí)施例提供的人物軌跡行為分析預(yù)估方法和裝置，涉及人物軌跡行為分析領(lǐng)域，所述方法包括實(shí)時(shí)獲取各個(gè)終端采集的人物行為數(shù)據(jù)；根據(jù)行為數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)標(biāo)簽；基礎(chǔ)標(biāo)簽表征人物的靜態(tài)屬性；根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建不同維度的標(biāo)簽矩陣；標(biāo)簽矩陣表征人物在同一維度產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)；根據(jù)標(biāo)簽矩陣生成標(biāo)簽?zāi)Ｐ停煌ㄟ^(guò)標(biāo)簽?zāi)Ｐ陀?jì)算人物行為數(shù)據(jù)在不同維度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并分析預(yù)估人物行為。對(duì)采集的人物行為數(shù)據(jù)提取對(duì)公共安全有價(jià)值數(shù)據(jù)標(biāo)簽，根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建不同維度的標(biāo)簽矩陣，進(jìn)而根據(jù)標(biāo)簽矩陣生成標(biāo)簽?zāi)Ｐ停ㄟ^(guò)標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)估未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)的人物行為，當(dāng)人物涉及危險(xiǎn)行為時(shí)將實(shí)時(shí)告警推送至相關(guān)業(yè)務(wù)平臺(tái)，從而避免了涉及公眾安全的事件發(fā)生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人物軌跡行為分析領(lǐng)域，具體而言，涉及一種人物軌跡行為分析預(yù)估方法和裝置。

背景技術(shù)

人物滿足日常生活所需的衣食住行會(huì)產(chǎn)生大量的行為數(shù)據(jù)，隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的認(rèn)識(shí)的逐步加深，數(shù)據(jù)的價(jià)值也被人們所重視。將這些數(shù)據(jù)提煉成對(duì)公共安全有價(jià)值的數(shù)據(jù)標(biāo)簽圖譜，讓人物涉及危險(xiǎn)行為時(shí)實(shí)時(shí)推送告警至相關(guān)業(yè)務(wù)平臺(tái)，可以有效避免涉及公眾安全事件發(fā)生。

傳統(tǒng)的人物行為數(shù)據(jù)分析提取，無(wú)論是數(shù)據(jù)橫向串聯(lián)亦或是數(shù)據(jù)縱向合并均存在以下弊端；以經(jīng)驗(yàn)為導(dǎo)向：數(shù)據(jù)標(biāo)簽的提取更多的是依靠現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)提取數(shù)據(jù)關(guān)鍵字信息作為標(biāo)簽，并未把所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景發(fā)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行串聯(lián)、歸納、分析，數(shù)據(jù)標(biāo)簽較為單一、枯燥，指導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)成效甚微；數(shù)據(jù)維度較為單一：現(xiàn)有的數(shù)據(jù)標(biāo)簽提取僅針對(duì)單一事件發(fā)生的行為進(jìn)行關(guān)鍵字提取，并未做到多事件、多維度的關(guān)聯(lián)，當(dāng)前的標(biāo)簽僅對(duì)當(dāng)前發(fā)生的行為進(jìn)行標(biāo)簽提取，并未串聯(lián)上游數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種人物軌跡行為分析預(yù)估方法和裝置。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，實(shí)施例提供一種人物軌跡行為分析預(yù)估方法，包括：

實(shí)時(shí)獲取各個(gè)終端采集的人物行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述行為數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)標(biāo)簽；所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽包括基礎(chǔ)標(biāo)簽和行為標(biāo)簽；所述基礎(chǔ)標(biāo)簽表征人物的靜態(tài)屬性；所述行為標(biāo)簽表征人物的動(dòng)態(tài)屬性；

根據(jù)所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建不同維度的標(biāo)簽矩陣；所述標(biāo)簽矩陣表征人物在同一維度產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)；

根據(jù)所述標(biāo)簽矩陣生成標(biāo)簽?zāi)Ｐ停凰鰳?biāo)簽?zāi)Ｐ捅碚鞑煌S度的所述人物行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述行為數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)標(biāo)簽的步驟，包括：

獲取人物行為涉及到的各類實(shí)體的基本類型及固有屬性；

基于所述基本類型及固有屬性、所述人物行為數(shù)據(jù)提取所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

在可選的實(shí)施方式中，根據(jù)所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建不同維度的標(biāo)簽矩陣的步驟，包括：

獲取不同維度上各種類型的所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

基于所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，在每個(gè)維度上的對(duì)所述數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建一個(gè)所述標(biāo)簽矩陣。

在可選的實(shí)施方式中，根據(jù)所述標(biāo)簽矩陣生成標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷牟襟E，包括：

提取所述標(biāo)簽矩陣之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系建立標(biāo)簽?zāi)Ｐ汀?/p>

第二方面，實(shí)施例提供一種人物軌跡行為分析預(yù)估方法，包括：

獲取各個(gè)終端采集的人物行為數(shù)據(jù)；

通過(guò)標(biāo)簽?zāi)Ｐ陀?jì)算人物行為數(shù)據(jù)在不同維度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并分析預(yù)估人物行為；所述標(biāo)簽?zāi)Ｐ桶ú煌S度的所述人物行為數(shù)據(jù)；所述人物行為表征不同維度產(chǎn)生的人物行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。