基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备技术

本申请提供一种基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备，该方法包括：获取目标人员的数据信息；将所述数据信息划分为基本信息和历史时序特征信息；根据所述基本信息构建目标人员知识图谱，基于所述目标人员知识图谱确定目标人员特征值列表；将所述历史时序特征信息输入到预先构建的时序预测模型中，通过所述时序预测模型输出预测时序特征信息；将所述目标人员特征值列表和所述预测时序特征信息进行合并，得到未来时段特征值列表；基于所述未来时段特征值列表通过预先构建的风险研判模型得到所述目标人员的风险得分。本申请兼顾了预测预警结果的时效性、准确度和可解释性，解决了传统预警技术方案的滞后性问题。解决了传统预警技术方案的滞后性问题。解决了传统预警技术方案的滞后性问题。

【技术实现步骤摘要】
基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备


[0001]本申请涉及机器学习
，尤其涉及一种基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着城市智能化的高速发展和快速增长的城市人口，被动式的城市安全解决方案已经成为过去，风险人员轨迹追踪作为城市安防的重要一环面临着新的挑战。
[0003]目前，在目标人员管控方面，分析风险人员的海量信息数据主要依赖于固定的技战法或人工分析，难以对潜在风险进行预判，导致在预警之前风险行为已经发生，预警具有一定的滞后性，不能防患于未然。
[0004]因此，亟需一种预测预警方法，以实现对目标人员潜在风险的有效预警和管控。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法，其特征在于，包括：
[0006]获取目标人员的数据信息；
[0007]将所述数据信息划分为基本信息和历史时序特征信息；
[0008]根据所述基本信息构建目标人员知识图谱，基于所述目标人员知识图谱确定目标人员特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法，其特征在于，包括：获取目标人员的数据信息；将所述数据信息划分为基本信息和历史时序特征信息；根据所述基本信息构建目标人员知识图谱，基于所述目标人员知识图谱确定目标人员特征值列表；将所述历史时序特征信息输入到预先构建的时序预测模型中，通过所述时序预测模型输出预测时序特征信息；将所述目标人员特征值列表和所述预测时序特征信息进行合并，得到未来时段特征值列表；基于所述未来时段特征值列表通过预先构建的风险研判模型得到所述目标人员的风险得分。2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述根据所述基本信息构建目标人员知识图谱，基于所述目标人员知识图谱确定目标人员特征值列表，包括：根据所述基本信息构建风险评估指标体系；根据所述风险评估指标体系对所述基本信息进行数据标注，以得到初始特征值列表；基于所述初始特征值列表通过实体抽取和关系抽取确定第一实体关系三元组，基于所述第一实体关系三元组构建初始知识图谱；基于所述初始知识图谱，通过实体对齐对所述初始知识图谱中的全部实体进行归一化，以得到第一知识图谱；基于预设的抽象规则库对所述第一知识图谱进行补全，以得到所述目标人员知识图谱；基于所述目标人员知识图谱对所述初始特征值列表进行补全，以得到所述目标人员特征值列表。3.根据权利要求2所述的，其特征在于，所述基于所述初始特征值列表通过实体抽取和关系抽取确定第一实体关系三元组，包括：通过双向长短时记忆网络+条件随机场对所述初始特征值列表进行实体抽取，通过预训练模型Bert对所述初始特征值列表进行关系抽取，以确定所述第一实体关系三元组。4.根据权利要求2所述的，其特征在于，所述基于预设的抽象规则库对所述第一知识图谱进行补全，以得到所述目标人员知识图谱，包括：遍历所述第一知识图谱中的全部第二实体关系三元组，将全部满足所述抽象规则库的所述第二实体关系三元组对应的实例规则合并作为初始实例规则库；根据所述第二实体关系三元组构建负例实体关系三元组；将所述第二实体关系三元组和所述负例实体关系三元组输入预先构建的知识图谱嵌入模型中，输出实体的向量嵌入表示和关系的矩阵嵌入表示；基于所述实体的向量嵌入表示和所述关系的矩阵嵌入表示，通过计算得到所述初始实例规则库中每个所述实例规则的置信度得分；将全部所述置信度得分超过预设置信度阈值的所述实例规则合并作为合理实例规则库；基于所述第二实体关系三元组，根据所述合理实例规则库推理得到补充实体关系三元
组；将所述补充实体关系三元组补入所述第一知识图谱中，以得到所述目标人员知识图谱。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：朵思惟，余梓飞，张程华，于锋杰，
申请(专利权)人：天津汇智星源信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：