一种基于融合时空轨迹的重点人员风险评估方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010905650.6
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/26;G06F16/29;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2020-09-01
申请人：
上海海事大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于融合时空轨迹的重点人员风险评估方法
申请号	CN202010905650.6	申请日期	2020-09-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-17	公开/公告号	CN111950937A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;6;;;G;0;6;F;1;6;/;2;9;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	上海海事大学	申请人地址	上海市浦东新区临港新城海港大道1550号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海海事大学	当前权利人	上海海事大学
发明人	郑志骏;韩德志
代理机构	上海元好知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明提供一种基于融合时空轨迹的重点人员风险评估方法，包含步骤S1、筛选、预处理重点人员的静态信息数据，得到重点人员的静态特征；S2、融合重点人员的人像时空轨迹数据和手机三码时空轨迹数据得到融合时空轨迹数据；S3、提取融合时空轨迹数据的行为特征并进行特征衍生，得到重点人员的动态特征；S4、删选得到有效特征并进行特征编码；S5、将有效特征的特征编码输入梯度提升决策树模型，得到对应静态、动态特征的重要性评分；S6、通过重要性评分高于设定评分阈值的静态、动态特征的特征编码值训练异构深度神经网络模型；通过训练好的该异构深度神经网络模型给出重点人员的风险评分。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供