行为预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种行为预测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取第一移动设备发送的第一行为轨迹；根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。本公开用以解决无法提前预估被监控人员的风险行为发生概率，只能对已成事实的风险行为进行检测的问题。能对已成事实的风险行为进行检测的问题。能对已成事实的风险行为进行检测的问题。

【技术实现步骤摘要】
行为预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及信息处理
，尤其涉及一种行为预测方法、装 置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在我国，需要对部分人员的行为进行重点关注，比如药物滥用人 员、犯罪人员或其他原因需要接受行为监测或限制的人员，这些人员 的数量上升时，监测工作也随之增加。
[0003][0004]目前，对上述人员的监测大多为被监测人员自行定期上报行为报 告。

技术实现思路

[0005]专利技术人发现，单靠被监测人员自行定期上报行为报告，并未能很 好地获知相关人员是否发生风险行为，如无法获知吸毒人员是否存在 复吸行为，更无法通过预测相关人员发生风险行为的概率，实现提前 干预。
[0006]本公开提供了一种行为预测方法、装置、设备及存储介质，用以 解决无法提前预估被监控人员的风险行为发生概率，只能对已成事实 的风险行为进行检测的问题。
[0007]第一方面，本公开提供了一种行为预测方法，包括：
[0008]获取第一移动设备发送的第一行为轨迹；
[0009]根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况，预测所述第一移 动设备对应的用户的风险行为的发生概率。
[0010]可选地，所述风险区域包括：预先指定的第一风险区域。
[0011]可选地，所述风险区域还包括：第二风险区域；
[0012]所述第二风险区域，为多个第二移动设备在预设时间段内同时出 现在同一区域范围的区域，其中，所述第二移动设备对应的用户与所 述第一移动设备对应的用户标记有相同的标签。
[0013]可选地，所述第一风险区域和所述第二风险区域分别对应各自的 区域风险系数；
[0014]当所述第一风险区域与所述第二风险区域发生重合时，将重合区 域的风险系数设定为所述第一风险区域的区域风险系数。
[0015]可选地，所述根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况，预 测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率，包括：
[0016]当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况时，预测所述 第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。
[0017]可选地，所述当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况 时，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率，包括：
[0018]当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况时，确定所述 第一移动设备
处于所述风险区域的时长、处于所述风险区域的频次、 与所述风险区域的重合度、以及所述风险区域中所述第二移动设备的 数量；
[0019]根据所述时长、所述频次、所述重合度和所述第二移动设备的数 量，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。
[0020]可选地，所述根据所述时长、所述频次、所述重合度和所述第二 移动设备的数量，预设所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发 生概率，包括：
[0021]分别计算所述时长、所述频次、所述重合度和所述第二移动设备 的数量与对应的权重系数的第一乘积值；
[0022]对分别计算的所述第一乘积值求和，计算所述区域风险系数与求 和结果的第二乘积值；
[0023]根据所述第二乘积值，预测所述第一移动设备对应的用户的风险 行为的发生概率。
[0024]可选地，所述根据所述第二乘积值，预测所述第一移动设备对应 的用户的风险行为的发生概率之后，还包括：
[0025]当所述发生概率大于预设阈值时，获取所述第一移动设备对应的 用户的检测结果；
[0026]若所述检测结果为确定发生风险行为，增加所述第一移动设备对 应的所述风险区域的所述区域风险系数；
[0027]若所述检测结果为没发生风险行为，减小所述第一移动设备对应 的所述风险区域的所述区域风险系数。
[0028]第二方面，本公开提供了一种行为预测装置，包括：
[0029]获取模块，用于获取第一移动设备发送的第一行为轨迹；
[0030]预测模块，用于根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况， 预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。
[0031]第三方面，本公开提供了一种电子设备，包括：处理器、通信组 件、存储器和通信总线，其中，处理器、通信组件和存储器通过通信 总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处 理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的行 为预测方法。
[0032]第四方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算 机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的行为预 测方法。
[0033]本公开实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优 点：本公开实施例提供的该方法，获取第一移动设备发送的第一行为 轨迹，根据第一行为轨迹与风险区域重合的情况，预测第一移动设备 对应的用户的风险行为的发生概率，本公开通过预测该用户的风险行 为发生概率，能够从源头控制用户发生风险行为的可能性，预先采取 措施对该用户进行干预、教育和挽救，有效的预防风险行为的发生， 并解决了只能对已成事实的风险行为进行检测的问题，降低了检测成 本。
附图说明
[0034]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符 合本专利技术的实
施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而 易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前 提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本公开实施例中行为预测方法流程示意图；
[0037]图2为本公开实施例中第一移动设备对应用户的风险行为发生概 率第一预测流程示意图；
[0038]图3为本公开实施例中第一移动设备对应用户的风险行为发生概 率第二预测流程示意图；
[0039]图4为本公开实施例中第一移动设备对应用户的风险行为发生概 率第三预测流程示意图；
[0040]图5为本公开实施例中区域风险系数的增减流程示意图；
[0041]图6为本公开实施例中行为预测装置结构示意图；
[0042]图7为本公开实施例中电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0043]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结 合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不 是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没 有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开 保护的范围。
[0044]本公开实施例提供了一种行为预测方法，该方法可以应用在移动 设备中，也可以应用在服务器中，该方法的具体实现如图1所示：
[0045]下面，以该方法应用在服务器为例进行说明，当然，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行为预测方法，其特征在于，包括：获取第一移动设备发送的第一行为轨迹；根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。2.根据权利要求1所述的行为预测方法，其特征在于，所述风险区域包括：预先指定的第一风险区域。3.根据权利要求2所述的行为预测方法，其特征在于，所述风险区域还包括：第二风险区域；所述第二风险区域，为多个第二移动设备在预设时间段内同时出现在同一区域范围的区域，其中，所述第二移动设备对应的用户与所述第一移动设备对应的用户标记有相同的标签。4.根据权利要求3所述的行为预测方法，其特征在于，所述第一风险区域和所述第二风险区域分别对应各自的区域风险系数；当所述第一风险区域与所述第二风险区域发生重合时，将重合区域的风险系数设定为所述第一风险区域的区域风险系数。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的行为预测方法，其特征在于，所述根据所述第一行为轨迹与风险区域的重合情况，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率，包括：当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况时，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。6.根据权利要求5所述的行为预测方法，其特征在于，所述当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况时，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率，包括：当所述第一行为轨迹与所述风险区域存在重合情况时，确定所述第一移动设备处于所述风险区域的时长、处于所述风险区域的频次、与所述风险区域的重合度、以及所述风险区域中所述第二移动设备的数量；根据所述时长、所述频次、所述重合度和所述第二移动设备的数量，预测所述第一移动设备对应的用户的风险行为的发生概率。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈闻博，
申请(专利权)人：广州慧睿思通人工智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：