[發(fā)明專利]一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111723869A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉治;姚佳;李玉軍
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 董雪

本發(fā)明公開了一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：建立在設(shè)定情境下以人體生理信息為表征的樣本數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集中包含的樣本類型，在每兩種不同類型的樣本間分別設(shè)計一個SVM分類器；通過傳感器獲取待測人員在設(shè)定情境下的人體生理信息數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別輸入到每一個SVM分類器；根據(jù)每一個SVM分類器輸出的數(shù)據(jù)類型，選取數(shù)量最多的數(shù)據(jù)類型作為最終的行為風險等級。本發(fā)明以生理數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能評估系統(tǒng)，一次性采集特定規(guī)模人體生理信號經(jīng)過若干預(yù)處理操作即可建立完備的數(shù)據(jù)集，僅需輸入受試者短時多模態(tài)生物電信號就能夠完成再犯罪風險評估工作，不涉及個人隱私數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能模式識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

服刑人員再犯罪包括社區(qū)服刑(非監(jiān)禁性矯正刑罰或考驗)人員因監(jiān)管松弛而從事違法犯罪活動，或刑滿釋放人員因思想改造不徹底、自我控制能力不強再次走上違法犯罪的道路。再犯罪屬經(jīng)驗型犯罪行為，罪犯通常具備一定的反偵察能力，相較于初犯、偶犯等類型，犯罪手段更為隱蔽，往往性質(zhì)惡劣社會危害極大。如何有效減少刑滿釋放人員再次從事違法犯罪活動，同時加強對監(jiān)外服刑人員行為、思想的有效監(jiān)管避免危害社會，是司法矯治工作的研究熱點。

面向服刑人員的再犯罪風險性預(yù)警是有效遏制再犯罪現(xiàn)象的基本途徑，傳統(tǒng)的再犯罪風險或服刑人員心理健康評估預(yù)警多以調(diào)查問卷方式進行，通過帶有一定主觀程度的多種類型心理測試問題，再將結(jié)論輸入以模型驅(qū)動方式建立的數(shù)學公式，獲得量化分值作為評價思想心理改造效果的依據(jù)。該方案多側(cè)重于對被試者人格特質(zhì)或某種特定角度心理健康程度的評價，具備一定的廣泛適用性，但同時存在針對性不強，主觀干擾因素較大，受問卷采集過程中外部環(huán)境影響，數(shù)學模型種類繁多缺乏統(tǒng)一規(guī)范等多種缺陷。因此是否能夠以簡單方式將不同類型的心理評價量表直接應(yīng)用于再犯罪風險評估領(lǐng)域，其準確性與科學性存在不同程度的質(zhì)疑。

基于大數(shù)據(jù)挖掘的服刑人員再犯罪預(yù)測目前也已取得初步的研究進展。伴隨云計算、物聯(lián)網(wǎng)、視頻監(jiān)控等技術(shù)的日漸成熟，可以對獄中或獄外的服刑人員進行深度感知，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基于信息資源庫搜集服刑人員日常行為數(shù)據(jù)，綜合利用數(shù)據(jù)清洗、信息融合等策略，有效提取與再犯罪風險高度相關(guān)的特征，通過不同的分類、回歸算法訓練基于大數(shù)據(jù)的服刑人員再犯罪預(yù)測模型。但是針對服刑人員日常行為的語音、視頻、購物等記錄合理融合并統(tǒng)一數(shù)據(jù)化工作仍然存在諸多難點，監(jiān)獄與社區(qū)信息化水平仍然不高，無法進行針對全部目標個體的長期完整數(shù)據(jù)采集工作，同時服刑人員部分數(shù)據(jù)涉及個人隱私，是否可以公開存在一定的法律條文限制，因此研究程度仍遠未達到成熟階段。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法以在特定視聽場景激發(fā)下的人體多元生理數(shù)據(jù)為驅(qū)動方式，通過生理信息映射自主神經(jīng)系統(tǒng)活動規(guī)律，預(yù)警犯罪風險的等級。

為了實現(xiàn)上述目的，在一些實施方式中，采用如下技術(shù)方案：

一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警方法，其特征在于，包括：

建立在設(shè)定情境下以人體生理信息為表征的樣本數(shù)據(jù)集；

根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集中包含的樣本類型，在每兩種不同類型的樣本間分別設(shè)計一個SVM分類器；所述樣本類型為行為風險的不同等級；

通過傳感器獲取待測人員在設(shè)定情境下的人體生理信息數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理；

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別輸入到每一個SVM分類器；根據(jù)每一個SVM分類器輸出的數(shù)據(jù)類型，選取數(shù)量最多的數(shù)據(jù)類型作為最終的行為風險等級。

在另一些實施方式中，采用如下技術(shù)方案：

一種面向特殊人員的行為風險智能預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：