一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：获取第一多模态数据；步骤S2：对第一多模态数据进行解析，当第一多模态数据为触发数据时，获取与第一多模态数据相关联的第二多模态数据；步骤S3：整合第一多模态数据和第二多模态数据，获取事件数据；步骤S4：解析事件数据，确定是否为突发公共安全事件。本发明专利技术的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，对社交软件上的多模态数据进行检测，及时发现突发公共安全事件，实现有关部门及时应对处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统
本专利技术涉及事件检测
，特别涉及一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统。
技术介绍
目前，网络技术的高速发展，实现了全球信息的互联。社交软件【微信、微博、QQ等】具有用户量大、消息传播速度快、传播空间地域广等特点，人们可以在此社交软件上对发生的公共事件进行发布、关注、评论、交流，使得事件发酵，舆情范围扩大。及时检测网络上的公共安全事件，具有重要的意义。因此，亟需一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，对社交软件上的多模态数据进行检测。
技术实现思路
本专利技术目的之一在于提供了一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，对社交软件上的多模态数据进行检测，及时发现突发公共安全事件，实现有关部门及时应对处理。本专利技术实施例提供的一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，包括：步骤S1：获取第一多模态数据；步骤S2：对第一多模态数据进行解析，当第一多模态数据为触发数据时，获取与第一多模态数据相关联的第二多模态数据；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：获取第一多模态数据；/n步骤S2：对所述第一多模态数据进行解析，当所述第一多模态数据为触发数据时，获取与所述第一多模态数据相关联的第二多模态数据；/n步骤S3：整合所述第一多模态数据和所述第二多模态数据，获取事件数据；/n步骤S4：解析所述事件数据，确定是否为突发公共安全事件。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，包括：
步骤S1：获取第一多模态数据；
步骤S2：对所述第一多模态数据进行解析，当所述第一多模态数据为触发数据时，获取与所述第一多模态数据相关联的第二多模态数据；
步骤S3：整合所述第一多模态数据和所述第二多模态数据，获取事件数据；
步骤S4：解析所述事件数据，确定是否为突发公共安全事件。


2.如权利要求1所述的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，所述步骤S1：获取第一多模态数据，包括：
解析所述第一多模态数据的获取方式，所述获取方式包括：主动获取和被动获取；
当所述第一多模态数据的获取方式为被动获取时，对所述第一多模态数据的数据来源的第一可信度和所述第一多模态数据的第二可信度进行验证；
当都验证通过时，获取所述第一多模态数据；
其中，对所述第一多模态数据的数据来源的第一可信度进行验证，包括：
获取所述第一多模态数据的数据来源的设备的信用值；
获取对所述数据来源的设备进行担保的设备的担保值；
基于所述信用值及所述担保值，计算所述第一可信度，计算公式如下：

；
其中，为所述第一可信度；为所述第一多模态数据的数据来源的设备中第个设备
的信用值；为对所述数据来源的设备中第个设备进行担保的设备中第个设备的担保
值；为对所述数据来源的设备中第个设备进行担保的设备中第个设备的担保权重；为所述数据来源的设备的数目；为对所述数据来源的设备中第个设备进行担保的设
备的数目；
当所述第一可信度大于预设的第一阈值时，所述第一多模态数据的数据来源的第一可信度验证通过；
对所述第一多模态数据的第二可信度进行验证，包括：
对所述第一多模态数据进行解析，确定构成所述第一多模态数据中数据类型及各个数据类型的占比；
基于所述数据类型及各个数据类型的占比，确定所述第一多模态数据的第二可信度，计算公式如下：

;
其中，为第二可信度；为第个所述数据类型对应的预设权重；为第个所述数
据类型的占比；为所述数据类型的种类数目；
当所述第二可信度大于预设的第二阈值时，所述第一多模态数据的第二可信度验证通过。


3.如权利要求2所述的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，当根据所述事件数据，确定为突发公共安全事件后，对所述第一多模态数据的数据来源的设备进行信用值上调操作，对为所述数据来源的设备进行担保的设备的担保值进行担保值上调操作；
当根据所述事件数据，确定不是突发公共安全事件后，对所述第一多模态数据的数据来源的设备进行信用值下调操作，对为所述数据来源的设备进行担保的设备的担保值进行担保值下调操作；
其中，所述上调操作和/或所述下调操作的调整公式如下：

；
其中，表示所述上调操作后或所述下调操作后的所述数据来源的设备的信用值或所
述担保设备的担保值，表示所述上调操作前或所述下调操作前的所述数据来源的设备的
信用值或所述担保设备的担保值；表示所述事件数据是否为突发公共安全事件而确定的
修正因子，当所述事件数据为突发公共安全事件时，为正值，当所述事件数据为突发公共
安全事件时，为负值，表示调整幅度，表示调整幅度的补充值；
；N表示所述数据来源的设备的数目或对所述数据来源设备担保的设备的数目；表示第
个所述数据来源的设备的信用值或第个对所述数据来源设备担保的设备的担保值；表示所述数据来源的总信用值或对所述数据来源设备担保的总担保值。


4.如权利要求1所述的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，所述步骤S2：对所述第一多模态数据进行解析，当所述第一多模态数据为触发数据时，获取与所述第一多模态数据相关联的第二多模态数据，包括：
将所述第一多模态数据按数据类型进行分割组合，获取多个第一分割数据；
分别提取各个第一分割数据的第一特征；
获取预设的触发特征库；
将所述第一特征与所述触发特征库中的第二特征进行匹配，当匹配符合时，确定所述第一多模态数据为触发数据，获取所述第一多模态数据的发送方、接收方及发送时间；
根据所述发送方、所述接收方及所述发送时间，基于预设的提取规则提取所述第一多模态数据的所述发送时间前后的多个所述第二多模态数据；
其中，提取规则包括：
获取所述发送方向所述接收方发送的所述第一多模态数据前后预设数量的发送数据和/或所述发送时间前后预设时间段内发送的发送数据；
基于语义理解技术，对所述发送数据与所述第一多模态数据进行语义关联确认；
当所述发送数据与所述第一多模态数据存在语义关联时，将所述发送数据作为所述第二多模态数据。


5.如权利要求1所述的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，其特征在于，所述步骤S4：解析所述事件数据，确定是否为突发公共安全事件；包括：
将所述事件数据按数据类型进行分割组合，获取多个第二分割数据；
分别提取各个第二分割数据的第三特征；
获取预设的突发公共安全事件判断库；
将所述第三特征与所述触发特征库中的第四特征进行匹配，当匹配符合时，获取匹配符合项对应的判断结果，
基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春林，江何，李利军，王庆丰，尚雪松，
申请(专利权)人：北京泰策科技有限公司，北京微智信业科技有限公司，北京东方通科技股份有限公司，北京东方通软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11