专利汇可以提供一种基于支持向量机的治安风险预警方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 支持向量机 的治安 风 险预警方法及系统,属于智能安防技术领域,包括:从社区 基础 数据中提取主题数据并分类,以构建多个主题库;从社区治安事件历史数据中,针对同一类型的治安事件,提取相关人员共有的身份数据和异常行为数据,并使用主题库分别表达为身份特征和异常行为特征,将治安事件类型与身份特征和异常行为特征关联到一起,形成一条预警规则;建立基于支持向量机的治安风险预警引擎,以治安事件类型为标签,以身份特征和异常行为特征为输入数据,对治安风险预警引擎进行测试验证,根据测试验证结果对模型参数进行调整,以得到满足预警准确度要求的治安风险预警引擎。本发明能够提高治安风险预警的准确度。,下面是一种基于支持向量机的治安风险预警方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于支持向量机的治安风险预警方法,其特征在于,包括:
从社区基础数据中提取主题数据,并对主题数据进行分类,由每一个类别的主题数据构成一个主题库;
从社区治安事件历史数据中,针对同一类型的治安事件,提取相关人员共有的身份数据和异常行为数据,并使用主题库中的主题数据将身份数据和异常行为数据分别表达为身份特征和异常行为特征,从而将治安事件类型与相关的身份特征和异常行为特征关联到一起,形成一条预警规则,由所有的预警规则构成预警规则集;
建立基于支持向量机的治安风险预警引擎,以预警规则中的治安事件类型为标签,以相关的身份特征和异常行为特征为输入数据,利用治安事件历史数据对所述治安风险预警引擎进行测试验证,在测试验证的过程中,根据测试验证结果对支持向量机的模型参数进行调整,从而在测试验证结束后,得到满足预警准确度要求的治安风险预警引擎。
2.如权利要求1所述的基于支持向量机的治安风险预警方法,其特征在于,所述治安风险预警引擎的超平面表达式为:a+bX+cY+KXY=0;
进行预警时,若a+bX+cY+KXY>0,则判定治安风险异常;若a+bX+cY+KXY≤0,则判定治安安全;
其中,a、b、c分别为支持向量机的模型参数;K为权重系数,用于衡量输入的身份特征与异常行为特征的关联度,K的每一个取值对应关联度的一个区间,各区间互不重叠,且区间取值范围越大,对应的K的取值越大。
3.如权利要求2所述的基于支持向量机的治安风险预警方法,其特征在于,还包括:
获取社区的实时监控视频,以提取当前监控范围内每个行人的身份特征和异常行为特征;
对于当前监控范围内的每一个行人Pi,根据其身份特征Xi和异常行为特征Yi的关联度确定相应的权重系数K的取值Ki后,以身份特征Xi和异常行为特征Yi为输入,利用经过测试验证的治安风险预警引擎进行治安风险预警,若预警结果为治安风险异常,则发出预警信息;否则,不作处理。
4.如权利要求3所述的基于支持向量机的治安风险预警方法,其特征在于,还包括:
对于行人Pi,若预警结果为治安风险异常,则将身份特征和异常行为特征组作为组合特征,从所述预警规则集中识别出与组合特征(Xi,Yi)最相似的一条或多条预警规则,并从中提取治安风险类型,将其识别为为当前治安风险事件的类型;
其中,组合特征(Xi,Yi)为身份特征Xi和异常行为特征Yi组合而成的组合特征。
5.如权利要求2所述的基于支持向量机的治安风险预警方法,其特征在于,身份特征与异常行为特征之间的关联度被预设的低阈值Thlow和高阈值Thhigh划分为三个区间[Rmin,Thlow]、(Thlow,Thhigh)和[Thhigh,Rmax],分别对应轻权重等级、中权重等级和重权重等级,三个等级对应的K的取值分别为K1、K2和K3,K1
主题库构建完成后,采用特殊值填充、回归、多重填补、期望值最大化中的一种或多种方式对主题库进行遗漏数据补齐处理。
7.一种基于支持向量机的治安风险预警系统,其特征在于,包括:主题库构建模块、预警规则构建模块以及测试验证模块;
所述主题库构建模块,用于从社区基础数据中提取主题数据,并对主题数据进行分类,由每一个类别的主题数据构成一个主题库;
所述预警规则构建模块,用于从社区治安事件历史数据中,针对同一类型的治安事件,提取相关人员共有的身份数据和异常行为数据,并使用主题库中的主题数据将身份数据和异常行为数据分别表达为身份特征和异常行为特征,从而将治安事件类型与相关的身份特征和异常行为特征关联到一起,形成一条预警规则,由所有的预警规则构成预警规则集;
所述测试验证模块,用于建立基于支持向量机的治安风险预警引擎,以预警规则中的治安事件类型为标签,以相关的身份特征和异常行为特征为输入数据,利用治安事件历史数据对所述治安风险预警引擎进行测试验证,在测试验证的过程中,根据测试验证结果对支持向量机的模型参数进行调整,从而在测试验证结束后,得到满足预警准确度要求的治安风险预警引擎。
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