基于大数据的报警定位处理方法及系统技术方案

本申请提供一种基于大数据的报警定位处理方法及系统，结合目标移动终端对应于实时时间节点的目标轨迹数据以及实时时间节点之前的最近访问活动数据，以在最近访问活动数据中存在与目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据时，从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将历史报警数据中的报警意图对象作为目标移动终端发送的报警请求数据的报警辅助参考依据进行输出，从而结合了轨迹维度和最近访问活动维度，从可靠性认证的历史报警大数据库中进行报警辅助参考依据输出，以便于提供更多可能的细节报警特征供相关人员参考，定位大型或多层建筑物内报警求助人员的准确位置，提高救助效率。提高救助效率。提高救助效率。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的报警定位处理方法及系统


[0001]本申请涉及大数据
，具体而言，涉及一种基于大数据的报警定位处理方法及系统。

技术介绍

[0002]当前，移动终端通常会内置报警求助的SDK或小程序，当用户拨打求助电话时，移动终端检测到该电话为报警求助电话，则立刻启动内嵌SDK的APP或小程序，上报该移动终端的实时定位数据至报警求助中心系统，报警求助中心系统将实时定位数据发送给救助人员，救助人员就可以按照该上报的实时定位数据及时救助求助人员。发送的位置分两种，一种是室外地址，其中室外地址可以通过卫星及移动通信基站联合定位；另一种是室内地址，需要大量人员去现场测绘，测绘后将各种定位大数据（如无线杂波信号和地磁信号等）上传到平台，就能帮助移动终端在室内完成定位。然而，在紧急情况下，用户无法较为完善地反映具体报警原因或者报警缘由，导致救助人员获得的参考信息较少，无法精确决策救助方案，也即相关技术中仅依据实时定位数据进行报警参考的方案还存在进一步优化的空间。

技术实现思路

[0003]为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于大数据的报警定位处理方法及系统。
[0004]第一方面，本申请提供一种基于大数据的报警定位处理方法，应用于基于大数据的报警定位处理系统，该方法包括：获取目标移动终端发送的报警请求数据，并基于所述报警请求数据获取所述目标移动终端所对应的实时定位数据，并调取所述实时定位数据所对应的实时时间节点之前的历史定位数据以及所述目标移动终端所对应的每个线上注册账号在所述实时时间节点之前的最近访问活动数据；基于所述目标移动终端所对应的实时定位数据和所述实时定位数据所对应的时间节点之前的历史定位数据确定所述目标移动终端对应于所述实时时间节点的目标轨迹数据；判断所述最近访问活动数据中是否存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，如果所述最近访问活动数据中存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，则从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与所述目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将所述历史报警数据中的报警意图对象作为所述目标移动终端发送的报警请求数据的报警辅助参考依据进行输出。
[0005]第二方面，本申请实施例还提供一种基于大数据的报警定位处理系统，该基于大数据的报警定位处理系统包括处理器和机器可读存储介质，该机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，该机器可执行指令由该处理器加载并执行以实现前述的基于大数据的报警定位处理方法。
[0006]按照上述任意一个方面，结合目标移动终端对应于实时时间节点的目标轨迹数据以及实时时间节点之前的最近访问活动数据，以在最近访问活动数据中存在与目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据时，从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将历史报警数据中的报警意图对象作为目标移动终端发送的报警请求数据的报警辅助参考依据进行输出，从而结合了轨迹维度和最近访问活动维度，从可靠性认证的历史报警大数据库中进行报警辅助参考依据输出，以便于提供更多可能的细节报警特征供相关人员参考。
附图说明
[0007]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要启用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其它相关的附图。
[0008]图1为本申请实施例提供的基于大数据的报警定位处理方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的用于实现上述的基于大数据的报警定位处理方法的基于大数据的报警定位处理系统的结构示意框图。
具体实施方式
[0009]以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请，并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所公开的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其它实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。
[0010]本申请中所使用的术语仅用于描述特定的示例性实施例，并不限制本申请的范围。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本申请说明书中，术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其它特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
[0011]基于以下对附图的描述，本申请的这些和其它的特征、特点以及相关结构元件的功能和操作方法，以及部件组合和制造经济性，可以变得更加显而易见，这些附图都构成本申请说明书的一部分。然而，应当理解的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
[0012]本申请中使用了流程图用来说明基于本申请的一些实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，流程图中的操作可以不按顺序执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。此外，可以向流程图添加一个或以上其它操作。也可以从流程图中删除一个或以上操作。
[0013]下面依据说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。
[0014]图1是本申请一种实施例提供的基于大数据的报警定位处理方法的流程示意图，
下面对该基于大数据的报警定位处理方法进行详细介绍。
[0015]步骤S100，获取目标移动终端发送的报警请求数据，并基于所述报警请求数据获取所述目标移动终端所对应的实时定位数据，并调取所述实时定位数据所对应的实时时间节点之前的历史定位数据以及所述目标移动终端所对应的每个线上注册账号在所述实时时间节点之前的最近访问活动数据。
[0016]步骤S200，基于所述目标移动终端所对应的实时定位数据和所述实时定位数据所对应的时间节点之前的历史定位数据确定所述目标移动终端对应于所述实时时间节点的目标轨迹数据。
[0017]步骤S300，判断所述最近访问活动数据中是否存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，如果所述最近访问活动数据中存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，则从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与所述目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将所述历史报警数据中的报警意图对象作为所述目标移动终端发送的报警请求数据的报警辅助参考依据进行输出。
[0018]基于以上步骤，本申请实施例结合目标移动终端对应于实时时间节点的目标轨迹数据以及实时时间节点之前的最近访问活动数据，以在最近访问活动数据中存在与目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据时，从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将历史报警数据中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的报警定位处理方法，其特征在于，应用于基于大数据的报警定位处理系统，该方法包括：获取目标移动终端发送的报警请求数据，并基于所述报警请求数据获取所述目标移动终端所对应的实时定位数据，并调取所述实时定位数据所对应的实时时间节点之前的历史定位数据以及所述目标移动终端所对应的每个线上注册账号在所述实时时间节点之前的最近访问活动数据；基于所述目标移动终端所对应的实时定位数据和所述实时定位数据所对应的时间节点之前的历史定位数据确定所述目标移动终端对应于所述实时时间节点的目标轨迹数据；判断所述最近访问活动数据中是否存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，如果所述最近访问活动数据中存在与所述目标轨迹数据存在关联的目标访问活动数据，则从预先进行可靠性认证的历史报警大数据库中确定与所述目标访问活动数据关联的至少一个历史报警数据，并将所述历史报警数据中的报警意图对象作为所述目标移动终端发送的报警请求数据的报警辅助参考依据进行输出。2.根据权利要求1所述的基于大数据的报警定位处理方法，其特征在于，所述方法还包括：将每个所述目标移动终端的目标轨迹数据、目标访问活动数据以及所述历史报警数据中的报警意图对象，汇总作为一个范例报警学习数据，并基于开发指令确定每个所述范例报警学习数据所对应的报警意图标签，以获得由携带对应的报警意图标签的范例报警学习数据构成的范例报警学习数据集合；基于所述范例报警学习数据集合对初始化报警意图预测模型进行训练，获得训练完成的目标报警意图预测模型，其中，所述目标报警意图预测模型用于对任意移动终端所对应的候选报警数据进行报警意图预测。3.根据权利要求2所述的基于大数据的报警定位处理方法，其特征在于，所述目标报警意图预测模型用于对任意移动终端所对应的候选报警数据进行报警意图预测的步骤，包括：对所述候选报警数据进行报警特征字段挖掘，确定第一报警特征字段网络；基于第一报警特征字段网络解析所述候选报警数据中每个前向报警节点和每个后向报警节点；基于每个前向报警节点和每个后向报警节点在所述候选报警数据中的对应触发节点，在第一报警特征字段网络中确定每个前向报警节点和每个后向报警节点对应的每个第一报警特征字段子网络；分别对所述每个前向报警节点和每个后向报警节点对应的每个第一报警特征字段子网络进行第一报警字段权重更新，确定第一报警字段权重更新后的各第二报警特征字段子网络；基于所述各第二报警特征字段子网络进行报警意图特征预测，确定所述候选报警数据中各个目标报警意图特征；基于所述各个目标报警意图特征在所述候选报警数据中的对应触发节点，在第一报警特征字段网络中确定各个目标报警意图特征对应的每个第一报警特征字段子网络，将所有目标报警意图特征对应的每个第一报警特征字段子网络融合生成第三报警特征字段网络；
对第一报警特征字段网络进行频繁模式字段网络挖掘，确定第四报警特征字段网络；其中，第四报警特征字段网络的网络格式与第三报警特征字段网络相同；将第四报警特征字段网络与第三报警特征字段网络进行特征融合，确定第五报警特征字段网络；基于第五报警特征字段网络进行报警意图预测，确定所述候选报警数据对应的目标报警意图标签。4.根据权利要求3所述的基于大数据的报警定位处理方法，其特征在于，所述对所述候选报警数据进行报警特征字段挖掘，确定第一报警特征字段网络，包括：将候选报警数据加载至目标报警意图预测模型的报警特征字段挖掘单元进行报警特征字段挖掘；基于第一报警特征字段网络解析所述候选报警数据中每个前向报警节点和每个后向报警节点，包括：将第一报警特征字段网络加载至所述目标报警意图预测模型的报警节点解析单元中解析所述候选报警数据中每个前向报警节点和每个后向报警节点；所述基于所述各第二报警特征字段子网络进行报警意图特征预测，包括：将所述各第二报警特征字段子网络加载至所述目标报警意图预测模型的报警意图特征预测单元进行报警意图特征预测；所述基于第五报警特征字段网络进行报警意图预测，包括：将第五报警特征字段网络加载至所述目标报警意图预测模型的报警意图预测单元进行报警意图预测。5.根据权利要求4所述的基于大数据的报警定位处理方法，其特征在于，基于所述范例报警学习数据集合对初始化报警意图预测模型进行训练，获得训练完成的目标报警意图预测模型的步骤，包括：从范例报警学习数据集合中分别抽取一个范例报警学习数据加载至所述目标报警意图预测模型的报警特征字段挖掘单元进行报警特征字段挖掘，确定加载的范例报警学习数据的第一报警特征字段网络；将第一报警特征字段网络加载至所述目标报警意图预测模型的报警节点解析单元，确定加载的范例报警学习数据中每个前向报警节点和每个后向报警节点；基于每个前向报警节点和每个后向报警节点在加载的范例报警学习数据中的对应触发节点，在第一报警特征字段网络中确定每个前向报警节点和每个后向报警节点对应的每个第一报警特征字段子网络；分别对所述每个前向报警节点和每个后向报警节点对应的每个第一报警特征字段子网络进行第一报警字段权重更新，确定第一报警字段权重更新后的各第二报警特征字段子网络；将所述各第二报警特征字段子网络加载至所述目标报警意图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张植根，肖田忠，孙明，孙祥生，马协贵，刘春奇，吴宏杰，
申请(专利权)人：广东阿尔创通信技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：