[發明專利]一種基于案件邏輯推理的預警系統及訓練方法

有效

• 申請號: 202011634978.5
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112733679B
• 公開（公告）日: 2023-09-01
• 發明（設計）人: 姜峰;周金明
• 申請（專利權）人: 南京視察者智能科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/20;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N5/04;G06Q50/26
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本發明公開了一種基于案件邏輯推理的預警系統及訓練方法，判斷人員是否處在密集人群中；通過YOLOV3網絡檢測目標區域內所有人員頭部，以任意人員為目標，提取此人頭部中心點10倍檢測框長寬的范圍，計算該范圍內人頭數量，表示人群密集程度，設置密集程度閾值，當人頭數量大于閾值時輸出1，否則輸出0；判斷人員的表情是否激動；判斷人員的行為是否過激；對是否處在密集人群、表情是否激動、行為是否過激的結果進行分析，確定是否對案件進行預警。通過構建邏輯知識庫，將目標檢測、行為檢測、表情識別等方法與邏輯知識庫結合，共同訓練出一個有效的預警系統，提高非法申請行為的識別率。

技術領域

本發明涉及神經網絡、案件處理技術研究領域，具體涉及一種基于案件邏輯推理的預警系統及訓練方法。

背景技術

隨著我國現代化治理進程的不斷加快，對案件處理工作的要求也越來越高，然而，一些案件申請人員由于性格問題以及對相關法律法規的不了解，在案件進行過程中出現偏激的情緒化行為，極大地阻礙了案件處理工作有序的進行，在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：目前，在案件處理工作中并沒有相關方法或者系統能夠對此類現象進行預警，以及時處理使得事態不會進一步惡化，而其他領域如安防等，對于危險行為的預警方法考慮的維度比較單一，精度有限，為了幫助案件處理工作正常高效的進行，急需一種預警系統，對不合法的案件申請行為及時預警及時處理。而實際案件處理工作中，場景較為復雜，如何快速精準地識別出風險行為是亟需解決的問題。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本公開實施例提供了一種基于案件邏輯推理的預警系統及訓練方法，可以提高非法申請行為的識別率。技術方案如下：

第一方面，提供了一種基于案件邏輯推理的預警系統，該系統包括如下內容：

構建邏輯知識庫：獲取歷史案例大數據中對非法案件申請行為的知識特征；

判斷人員是否處在密集人群中；通過YOLOV3網絡檢測目標區域內所有人員頭部，以任意人員為目標，提取此人頭部中心點10倍檢測框長寬的范圍，計算該范圍內人頭數量，表示人群密集程度，設置密集程度閾值，當人頭數量大于閾值時輸出1，否則輸出0；

判斷人員的表情是否激動；

判斷人員的行為是否過激；

對是否處在密集人群、表情是否激動、行為是否過激的結果進行分析，確定是否對案件進行預警。

優選的，在判斷人員是否處在密集人群中時，只選擇有效的錨框優化網絡參數，對于每次訓練迭代中網絡獲得的目標i的錨框集合,計算每個錨框與該目標標簽框之間的IOU值，按大小取前k個組成一個候選錨框集合A_i，只使用集合A_i的檢測框信息、目標置信度和類別置信度計算損失函數，更新模型參數，每次迭代后選擇的集合A_i不斷靠近標簽。k的取值是一個固定值或一個列表，當是一個固定值時，表示每次訓練迭代都取固定長度的候選框集合，當是一個列表時，隨著訓練的深入，調整候選框集合的長度，加快網絡的收斂。

進一步的，構建YOLOV3網絡訓練的損失函數如下：

其中θ為網絡參數，a_i表示最優錨框，表示目標i的標簽框對應的類別，表示目標i的標簽框對應的位置信息，δ為正則化因子，和分別對應YOLOV3的分類和檢測損失函數。