一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统及终端技术方案

本发明专利技术公开了一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统及终端，所述智慧矫正系统包括相互连接的心理数据采集子系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统及终端


[0001]本专利技术属于社区矫正对象的
，具体涉及一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统及终端
。

技术介绍

[0002]社区矫正在我国实践近二十年来，其内涵和外延已经不断扩展
。
特别是
2020
年
《
中华人民共和国社区矫正法
》
实施以后，狭义的社区矫正概念难以适应新时期社区矫正实践需要
。
以往的社区矫正工作，往往过多关注社区矫正对象行为矫治，大多定位于监督管理，执行方式多表现为：定期或不定期地谈话
、
社会帮教
、
参与公益劳动
、
劳动技能培训以及定期报到汇报等
。
[0003]可见，社区矫正工作更多地停留在客观上对社区矫正对象行为的监督管理上，而忽略了对社区矫正对象深层次心理层面问题的关注和矫正，歪曲的认知容易被忽略
。
虽然矫正期间行为完全被把控，但矫正期满后，歪曲的认知依旧存在，这在一定程度上形成了社区矫正对象再犯罪风险预测的真空地带，对社会和谐稳定也造成了相应的隐患
。
[0004]另一方面，心理矫治的理念与未成年人社区矫正需求具有极高的契合性，未成年矫正对象存在心理问题较为普遍
。
有心理问题的未成年矫正对象的犯罪易感特质是他们成为再犯的重大隐患
。
[0005]现阶段，全国各地司法行政机关随着社区矫正工作的深入开展，心理矫治工作也逐步由初期的试点探索走上了现在的大面积推广使用，各地都开展了内容
、
形式
、
水平不等的心理矫正工作
。
但申请人研究发现，现阶段的心理矫正工作信息化
、
智能化程度不高
。
心理测评主要为人工模式，手工录入测评结果，查询
、
记录
、
归档等时间长，工作效率低
、
工作量大；依赖专业人士的主观判断，还缺乏客观的心理数据分析能力，也难以准确的对存在心理问题的矫正对象进行预警预判
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是要解决上述现有社区矫正工作中对矫正对象的心理分析，缺乏客观的心理数据分析能力，也难以准确的对存在心理问题的矫正对象进行预警预判的技术问题，提供一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统及终端
。
[0007]为了解决上述问题，本专利技术按以下技术方案予以实现的：
[0008]本专利技术提供了一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，所述智慧矫正系统包括相互连接的心理数据采集子系统
、
心理评估分析子系统和数据中台；
[0009]所述心理数据采集子系统应用于数据中台，心理数据采集子系统还包括心理矫正终端；所述心理评估分析子系统包括管理服务器，所述管理服务器分别与心理矫正终端与数据中台连接；
[0010]所述心理数据采集子系统用于采集矫正对象的心理测评数据，所述心理数据采集子系统采用关联规则挖掘算法对心理测评数据进行挖掘，得到强关联规则；
[0011]所述心理评估分析子系统的管理服务器被配置为执行如下操作：
[0012]获取待评估矫正对象的心理测评数据；
[0013]基于强关联规则和预设评估算法，对待评估矫正对象的心理测评数据进行评估，得到心理评估结果
。
[0014]在一种优选实施中，所述心理数据采集子系统包括：
[0015]数据采集模块，其用于心理矫正终端，所述数据采集模块配置有用于矫正对象的心理评估量表，所述数据采集模块通过心理矫正终端获取由矫正对象针对心理评估量表输入的心理测评数据；
[0016]数据预处理模块，其用于对所述心理测评数据进行清理和集成，得到心理数据集；
[0017]数据异常挖掘模块，其采用关联规则挖掘算法对心理测评数据进行数据挖掘，发现心理测评数据中存在的异常点，得到异常数据，生成异常数据集；
[0018]关联规则挖掘模块，其用将异常数据集整合到所述心理数据集中，采用
Apriori
算法对心理数据集进行关联规则挖掘，得到强关联规则
。
[0019]在一种优选实施中，所述预设评估算法为基于模糊综合评判算法，所述预设评估算法具体包括：
[0020]根据强关联规则建立因素集
U
，所述因素集
U
为对应强关联规则中相关的因素；
[0021]建立语评集
V
，所述语评集
V
为对待评估矫正对象的评语；
[0022]利用集值统计迭代法，对因素集
U
中的因素进行权重分配，得到每个因素的权重值；
[0023]利用预建立的模糊综合评判模型，对待评估矫正对象的心理测评数据进行评估，得到模糊综合评判的评语结果，输出心理评估结果
。
[0024]在一种优选实施中，所述心理矫正终端设置有深度摄像设备和普通摄像设备，所述心理矫正终端还被配置为在待评估矫正对象进行心理测试时，获取待评估矫正对象的脸部
RGB
图像数据和脸部深度图像数据；
[0025]所述心理评估分析子系统的管理服务器被配置为执行如下操作：
[0026]获取脸部
RGB
图像数据，从脸部
RGB
图像数据中提取所述待评估矫正对象的脸部表情的静态特征；
[0027]获取脸部深度图像数据，从脸部深度图像数据中提取所述待评估矫正对象的脸部表情的运动特征；
[0028]识别相对应的
RGB
图像数据和脸部深度图像数据；
[0029]将所述
RGB
图像数据的静态特征和相对应的脸部深度图像数据的运动特征，通过联合微调进行整合，得到识别结果；
[0030]其中，所述识别结果包括待评估矫正对象具有抑郁症和待评估矫正对象不具有抑郁症
。
[0031]在一种优选实施中，识别相对应的
RGB
图像数据和
3D
图像数据，具体包括以下步骤：
[0032]根据普通摄像设备的采样频率，对脸部
RGB
图像数据进行时间戳写入；
[0033]根据深度摄像设备的采样频率，对脸部深度图像数据进行时间戳写入；
[0034]将时间戳相对应的脸部
RGB
图像数据的时间戳和脸部深度图像数据，进行关联后
输出
。
[0035]在一种优选实施中，所述心理矫正终端与管理服务器之间
、
所述管理服务器与数据中台之间通过预设加密算法进行网络数据传输，所述预设加密算法包括以下步骤：
[0036]设定待传输数据在一维空间中对应唯一一个加密权值向量
n
；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于，所述智慧矫正系统包括相互连接的心理数据采集子系统
、
心理评估分析子系统和数据中台；所述心理数据采集子系统应用于数据中台，心理数据采集子系统还包括心理矫正终端；所述心理评估分析子系统包括管理服务器，所述管理服务器分别与心理矫正终端与数据中台连接；所述心理数据采集子系统用于采集矫正对象的心理测评数据，所述心理数据采集子系统采用关联规则挖掘算法对心理测评数据进行挖掘，得到强关联规则；所述心理评估分析子系统的管理服务器被配置为执行如下操作：获取待评估矫正对象的心理测评数据；基于强关联规则和预设评估算法，对待评估矫正对象的心理测评数据进行评估，得到心理评估结果
。2.
根据权利要求1所述的一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于，所述心理数据采集子系统包括：数据采集模块，其用于心理矫正终端，所述数据采集模块配置有用于矫正对象的心理评估量表，所述数据采集模块通过心理矫正终端获取由矫正对象针对心理评估量表输入的心理测评数据；数据预处理模块，其用于对所述心理测评数据进行清理和集成，得到心理数据集；数据异常挖掘模块，其采用关联规则挖掘算法对心理测评数据进行数据挖掘，发现心理测评数据中存在的异常点，得到异常数据，生成异常数据集；关联规则挖掘模块，其用于将异常数据集整合到所述心理数据集中，采用
Apriori
算法对心理数据集进行关联规则挖掘，得到强关联规则
。3.
根据权利要求2所述的一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于，所述预设评估算法为基于模糊综合评判算法，所述预设评估算法具体包括：根据强关联规则建立因素集
U
，所述因素集
U
为对应强关联规则中相关的因素；建立语评集
V
，所述语评集
V
为对待评估矫正对象的评语；利用集值统计迭代法，对因素集
U
中的因素进行权重分配，得到每个因素的权重值；利用预建立的模糊综合评判模型，对待评估矫正对象的心理测评数据进行评估，得到模糊综合评判的评语结果，输出心理评估结果
。4.
根据权利要求1所述的一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于：所述心理矫正终端设置有深度摄像设备和普通摄像设备，所述心理矫正终端还被配置为在待评估矫正对象进行心理测评时，获取待评估矫正对象的脸部
RGB
图像数据和脸部深度图像数据；所述心理评估分析子系统的管理服务器被配置为执行如下操作：获取脸部
RGB
图像数据，从脸部
RGB
图像数据中提取所述待评估矫正对象的脸部表情的静态特征；获取脸部深度图像数据，从脸部深度图像数据中提取所述待评估矫正对象的脸部表情的运动特征；识别相对应的
RGB
图像数据和脸部深度图像数据；
将所述
RGB
图像数据的静态特征和相对应的脸部深度图像数据的运动特征，通过联合微调进行整合，得到识别结果；其中，所述识别结果包括待评估矫正对象具有抑郁症和待评估矫正对象不具有抑郁症
。5.
根据权利要求4所述的一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于，识别相对应的
RGB
图像数据和
3D
图像数据，具体包括以下步骤：根据普通摄像设备的采样频率，对脸部
RGB
图像数据进行时间戳写入；根据深度摄像设备的采样频率，对脸部深度图像数据进行时间戳写入；将时间戳相对应的脸部
RGB
图像数据的时间戳和脸部深度图像数据，进行关联后输出
。6.
根据权利要求1至5任意一项所述的一种基于社区矫正对象心理评估分析的智慧矫正系统，其特征在于：所述心理矫正终端与管理服务器之间
、
所述管理服务器与数据中台之间通过预设加密算法进行网络数据传输，所述预设加密算法包括以下步骤：设定待传输数据在一维空间中对应唯一一个加密权值向量
n
；采用公开密钥参量
a
和
f
，通过公开密钥参量的不同取值随机构成数据加密的混合字串集合
A(n)
＝
[(a1,f1),...,(a
i
,f
i
)]
，且满足数据加密约束条件：
a
i
≠0
，且
f1+...+f
n
‑1≠0
；
M
为传输数据的加密预读数据，执行如下的初始数据加密流程：在数据存储的多维空间内，基于数据加密约束条件，构造数据的动态加密优化集合
W
＝
[(y1,w1),...,(y
n
‑1,w
n
‑1)]
与通用摘要字符串
B
，其中，
B
包含
n
个数据对象；对字符串加密的计算公式为
b
i
＝
a
n
·
f
n
∑w
·
(y
i
+w
i
)
，其中，
...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭杰，
申请(专利权)人：广东智正科技有限公司，
类型：发明
国别省市：