[發(fā)明專(zhuān)利]一種城市精細(xì)化信息處理方法、裝置及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011302292.6
• 申請(qǐng)日: 2020-11-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112418792B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏垠;朱開(kāi)印;楊林賜;丁凱
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 魏垠;朱開(kāi)印;楊林賜;丁凱
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/10
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/10;G06Q50/26;G06F16/20;G06F16/2458;G06F16/25
• 代理公司: 北京卓特專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 11572
• 代理人: 陳變花;姚燕春

本申請(qǐng)公開(kāi)一種城市精細(xì)化信息處理方法、裝置及系統(tǒng)。所述方法包括獲得信息資源；對(duì)信息資源進(jìn)行預(yù)處理，獲得信息資源向量集；將信息資源向量集輸入訓(xùn)練好的信息處理數(shù)字模型，獲得分析結(jié)果，將分析結(jié)果反饋至決策平臺(tái)進(jìn)行決策分析。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新的城市精細(xì)化信息處理方法，能夠準(zhǔn)確甄別信息的安全合法性，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)更快更高效的計(jì)算效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及移動(dòng)通訊技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種城市精細(xì)化信息處理方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)在中國(guó)城市發(fā)展的質(zhì)量相對(duì)滯后，無(wú)法完全滿(mǎn)足老百姓日益增長(zhǎng)的需求。而從粗放型發(fā)展到精細(xì)化發(fā)展，是城市發(fā)展的基本趨勢(shì)。城市精細(xì)化管理是指綜合運(yùn)用市場(chǎng)、法律、行政和社會(huì)自治等手段，通過(guò)城市管理目標(biāo)量化、管理標(biāo)準(zhǔn)細(xì)化、職責(zé)分工明晰化等，形成以“精致、細(xì)致、深入、規(guī)范”為內(nèi)涵的城市管理模式。

然而現(xiàn)有的城市精細(xì)化管理中由于存在大量的信息數(shù)據(jù)，而現(xiàn)有的信息處理方式對(duì)大量信息數(shù)據(jù)的處理速度又相對(duì)滯后，難以快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)果，從而不能迅速地對(duì)城市改進(jìn)作出響應(yīng)，而且大量的信息數(shù)據(jù)中也可能存在由惡搞者上傳的惡意信息，因此需要對(duì)上傳的信息作出甄別，然后才能更加準(zhǔn)確的確定民生訴求，基于此本申請(qǐng)構(gòu)建了如下技術(shù)方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法，采用新的模型訓(xùn)練識(shí)別方法進(jìn)行信息處理，對(duì)大量數(shù)據(jù)的計(jì)算效果更佳，速度更快。所述方法具體包括：

獲得信息資源；

對(duì)信息資源進(jìn)行預(yù)處理，獲得信息資源向量集；

將信息資源向量集輸入訓(xùn)練好的信息處理數(shù)字模型，獲得分析結(jié)果，將分析結(jié)果反饋至決策平臺(tái)進(jìn)行決策分析。

如上所述的信息處理方法，其中，獲取信息資源具體為通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通訊層從大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取若干時(shí)間段內(nèi)的信息資源，其中信息資源包括信息資源采集端口號(hào)、采集信息資源的地理位置坐標(biāo)和采集時(shí)刻的信息資源數(shù)據(jù)和信息資源圖像。

如上所述的信息處理方法，其中，對(duì)信息資源進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：選擇采集端口號(hào)相同、地理位置坐標(biāo)在預(yù)定區(qū)域內(nèi)的最新信息資源作為第一信息資源向量，并刪除采集端口號(hào)相同、地理位置坐標(biāo)在預(yù)定區(qū)域內(nèi)的其他歷史信息資源；然后選擇采集端口號(hào)不同、地理位置坐標(biāo)在預(yù)定區(qū)域內(nèi)且采集時(shí)刻的時(shí)間差在預(yù)定范圍內(nèi)的信息資源作為第二信息資源向量；將第一信息資源向量和第二信息資源向量匯總得到信息資源向量集。

如上所述的信息處理方法，其中，將信息資源向量集輸入訓(xùn)練好的信息處理數(shù)字模型，獲得分析結(jié)果，具體包括如下子步驟：

預(yù)先收集各類(lèi)信息資源采集設(shè)備上傳的信息資源數(shù)據(jù)和信息資源圖像，將各類(lèi)信息資源數(shù)據(jù)和信息資源圖像作為樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到信息處理數(shù)字模型；

從大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中獲取某一時(shí)間段內(nèi)的信息資源數(shù)據(jù)和信息資源圖像，對(duì)信息資源數(shù)據(jù)和信息資源圖像進(jìn)行預(yù)處理得到信息資源向量集；

將信息資源向量集輸入訓(xùn)練好的數(shù)字模型，確定分析結(jié)果所屬的智慧城市類(lèi)型。

如上所述的信息處理方法，其中，訓(xùn)練數(shù)字模型，具體包括如下子步驟：

提取信息資源向量集中各類(lèi)信息資源圖像中的局部行為特征和信息資源數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞特征，匯總得到多維度的特征向量集；

將形成的特征向量集輸入分類(lèi)模型，訓(xùn)練分類(lèi)模型得到不同的子分類(lèi)模型，分別利用各個(gè)子分類(lèi)模型對(duì)特征向量集進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)分類(lèi)結(jié)果估計(jì)得到各個(gè)子分類(lèi)模型的權(quán)重的集合；

尋找權(quán)重的集合中的每個(gè)權(quán)重對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值，通過(guò)各個(gè)子分類(lèi)模型和其對(duì)應(yīng)的權(quán)重的最優(yōu)值的組合確定分析結(jié)果所屬的智慧城市類(lèi)型，得到數(shù)字模型。