一种密切接触判断方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种密切接触判断方法、装置、电子设备和介质。该密切接触判断方法包括：基于近距离接触技术，确定位于本地设备附近的其他设备中其他传感器的其他采集值；将所述其他采集值、所述本地采集值和近距离接触技术的信号强度作为训练样本中的特征数据；其中，所述训练样本与所述本地设备和所述其他设备关联；确定所述训练样本中标签数据；其中，所述训练样本用于训练密切接触判断模型，从而提高了密切接触判断模型对人与人之间是否密切接触判断的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种密切接触判断方法、装置、电子设备和介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种密切接触判断方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
密切接触是指一个人在一定时间范围内与其他人的相对物理位置之间的距离，小于正常接触时的距离。相较于陌生人，共同居住、学习或工作的人之间密切接触概率更高。一个人的密切接触的信息能够很好地反映出此人的关系网络。有效地获取一个人的密切接触信息，对于传染病的防疫与溯源和研究人际关系网络有重要意义。目前，判断人与人之间是否密切接触的方法大多基于单一的蓝牙技术，由于蓝牙技术自身存在信号不稳定的缺陷，使得这些方法对于人与人之间是否密切接触的判断往往不够准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种密切接触判断方法、装置、电子设备和介质，以实现提高判断人与人之间是否密切接触的准确率的目的。第一方面，本专利技术实施例提供了一种密切接触判断方法，包括：基于近距离接触技术，确定位于本地设备附近的其他设备中其他传感器的其他采集值；确定本地设备中本地传感器的本地采集值；将所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种密切接触判断方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于近距离接触技术，确定位于本地设备附近的其他设备中其他传感器的其他采集值；/n确定本地设备中本地传感器的本地采集值；/n将所述其他采集值、所述本地采集值和近距离接触技术的信号强度作为训练样本中的特征数据；其中，所述训练样本与所述本地设备和所述其他设备关联；/n确定所述训练样本中标签数据；其中，所述训练样本用于训练密切接触判断模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种密切接触判断方法，其特征在于，所述方法包括：
基于近距离接触技术，确定位于本地设备附近的其他设备中其他传感器的其他采集值；
确定本地设备中本地传感器的本地采集值；
将所述其他采集值、所述本地采集值和近距离接触技术的信号强度作为训练样本中的特征数据；其中，所述训练样本与所述本地设备和所述其他设备关联；
确定所述训练样本中标签数据；其中，所述训练样本用于训练密切接触判断模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定本地设备当前扫描到任一其他设备的当前扫描时间；
将所述当前扫描时间，与所述本地设备上一次扫描到该其他设备的上一扫描时间之间的时间间隔，也作为所述训练样本中的特征数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述训练样本中标签数据，包括：
定时获取本地用户的标注内容；其中，标注内容包括如下至少一项：所述本地用户是否与他人存在密切接触、所述本地用户与他人密切接触情况下所述本地用户行为的状态数据和所述本地设备位置状态数据；
根据所述标注内容，确定所述训练样本中的标签数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述定时获取本地用户的标注内容，包括：
根据本地用户行为以及本地近距离接触通信技术的网络状态生成标注性问卷；
定时通过所述本地设备展示所述标注性问卷；
根据所述本地用户对所述标注性问卷的填写信息，生成本地用户的标注内容。


5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述传感器包括：重力传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、光线传感器和距离传感器中的至少一种。


6.根据权利要求1所述方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋轩，赵奕丞，张浩然，陈达寅，颜秋阳，江亦凡，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44