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[發明專利]派遣警員的裝置有效

專利信息
申請號: 202010318683.0 申請日: 2020-04-21
公開(公告)號: CN111210172B 公開(公告)日: 2020-08-21
發明(設計)人: 黃希;聶貽俊;劉翼;張登星 申請(專利權)人: 成都派沃特科技股份有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26
代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 代理人: 茍冬梅
地址: 610000 四川省成都市高新*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 派遣 警員 裝置
【權利要求書】:

1.一種派遣警員的裝置,其特征在于,設置于報警系統中的服務端,所述報警系統還包括多個執法終端,所述多個執法終端和所述報警系統中的所述服務端通信連接,所述裝置包括:信息接收模塊、模型訓練模塊、權重確定模塊、分值確定模塊、出警分數確定模塊、警員密度確定模塊、調整系數確定模塊、出警分數上調模塊以及出警指示發送模塊;

所述信息接收模塊,用于在接到報警的情況下,接收接警員錄入的案發地和案件類型;

所述模型訓練模塊,用于獲得多份樣本報警電話語音,并為所述多份樣本報警電話語音分別配置權重標簽,一份樣本報警電話語音的權重標簽表征:該份樣本報警電話語音對應的實際距離權重和實際專業權重;針對每份樣本報警電話語音,從該份樣本報警電話語音中獲取樣本語氣特征和樣本語言特征,并將所述樣本語氣特征和樣本語言特征合并為樣本語音特征;基于多個樣本語音特征和多個樣本語音特征各自對應的權重標簽,對預設模型進行訓練,并將訓練完成的預設模型確定為權重預測模型;其中,所述預設模型為深度卷積神經網絡,所述深度卷積神經網絡包括輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層和輸出層,輸出層為softmax函數層;

所述權重確定模塊,用于根據所述報警對應的報警電話語音,確定所述報警對應的距離權重和專業權重,其中,所述權重確定模塊在確定所述報警對應的距離權重和專業權重時,具體用于從所述報警電話語音中獲取語音特征,并將獲取的語音特征輸入所述權重預測模型,以得到所述權重預測模型輸出的距離權重和專業權重;

所述權重確定模塊包括:語氣特征提取子模塊和語言特征提取子模塊;

所述語氣特征提取子模塊,用于播放報警電話語音中的報警人語音,并每隔固定時間段,采集一次報警人語音的音量值和音調值,先后多次采集的多個音量值構成一個離散的時序數列,該時序數列作為報警電話語音中的音量特征,先后多次采集的多個音調值構成一個離散的時序數列,該時序數列作為報警電話語音中的音調特征;按照固定時間長度,將報警電話語音中的報警人語音劃分為多個分段,針對每個分段,計算該分段的平均語速,即該分段內平均每秒說出的字數,得到多個分段各自對應的平均語速,上述平均語速構成一個時序數列,該時序數列作為報警電話語音中的語速特征;對音量特征、音調特征以及語速特征等向量的長度進行調整,將長度調整后的音量特征、音調特征以及語速特征,拼接為語氣特征;

所述語言特征提取子模塊,用于利用語音識別算法,將報警電話語音轉換為文字段,所述語音識別算法為基于動態時間規整的算法;然后用于利用分詞算法,對文字段進行分詞處理,得到多個分詞,所述分詞算法為最大匹配分詞算法;再從多個分詞中剔除掉停用詞,將剩余的分詞作為關鍵詞;最后將得到的所述關鍵詞輸入開源的語言模型,得到語言模型輸出的詞向量,并將該詞向量作為語言特征,所述語言模型為連續詞袋模型CBOW;

所述分值確定模塊,用于針對所述案發地所在轄區內的每個警員,根據該警員的預設專業標簽和所述案件類型,確定該警員的專業分值,并且根據該警員的位置信息和所述案發地,確定該警員的距離分值;其中,每個警員攜帶至少一種預設專業標簽,警員的預設專業標簽表征警員實際所擅長的案件類型, 每種預設專業標簽對應一個預設專業值;所述分值確定模塊針對所述案發地所在轄區內的每個警員,判斷該警員所攜帶的全部預設專業標簽中,是否存在與所述案件類型對應的預設專業標簽,如果存在,則將該預設專業標簽對應的預設專業值確定為該警員的專業分值,如果不存在,則將0分確定為該警員的專業分值;

所述出警分數確定模塊,用于針對所述轄區內的每個警員,根據該警員的所述專業分值和所述距離分值、以及所述距離權重和專業權重,確定該警員的出警分數;

所述警員密度確定模塊,用于在根據所述轄區內多個警員各自的出警分數,從所述多個警員中確定目標數量個出警警員之前,針對所述轄區內的每個子區域,根據該子區域的面積和警員數量,確定該子區域的警員密度;

所述調整系數確定模塊,用于根據各個子區域的警員密度,確定各個子區域的調整系數;其中,警員密度越高的子區域,其調整系數越大;

所述出警分數上調模塊,用于針對所述轄區內的每個警員,根據該警員的出警分數和該警員所在子區域的調整系數,對該警員的出警分數進行上調;其中,調整系數越大,上調的幅度越大;

所述出警指示發送模塊,用于根據所述轄區內多個警員各自的出警分數,從所述多個警員中確定目標數量個出警警員,并向所述出警警員的執法終端發送出警指示。

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