[发明专利]风险旅客方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种风险旅客识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收输入的待识别旅客的身份信息，查询与所述身份信息对应的第一历史过关记录；根据所述第一历史过关记录计算待识别旅客的过关频率；根据所述过关频率判断所述待识别旅客是否为高频过关旅客，如果是，则获取预设规则模型；根据所述预设规则模型以及所述第一历史过关记录计算所述待识别旅客的第一统计参数，所述第一统计参数为预设时间内连续过关预设次数所用时间间隔的统计量；判断所述第一统计参数是否超过所述预设规则模型中的阈值范围，如果是，则输出所述待识别旅客为风险旅客。采用本方法能够提高识别准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种风险旅客识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

机场、口岸等出入境场所每天都会大量旅客过关，其中不乏一些走私、偷渡等不法分子。

出入境场所的安防安检人员在对旅客进行安全检查时，通常是根据自身工作经验对旅客进行察言观色来判断旅客是否存在安全风险。但是，由于每天过关的人流量很大，单单依靠安检人员的人工检查能够排查到的具有安全风险的旅客是很有限的，导致出入境场所安防检查的准确率很低，并使得许多不法分子成为漏网之鱼。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高识别准确性的风险旅客识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种风险旅客识别方法，所述方法包括：

接收输入的待识别旅客的身份信息，查询与所述身份信息对应的第一历史过关记录；

根据所述第一历史过关记录计算待识别旅客的过关频率；

根据所述过关频率判断所述待识别旅客是否为高频过关旅客，如果是，则获取预设规则模型；

根据所述预设规则模型以及所述第一历史过关记录计算所述待识别旅客的第一统计参数，所述第一统计参数为预设时间内连续过关预设次数所用时间间隔的统计量；

判断所述第一统计参数是否超过所述预设规则模型中的阈值范围，如果是，则输出所述待识别旅客为风险旅客。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

向服务器发送初始规则模型获取请求，并接收服务器返回的初始规则模型；

接收输入的与所述初始规则模型对应的配置参数；

获取与所述配置参数对应的校验规则，并通过所获取的校验规则对所述配置参数进行校验；

当所述配置参数校验成功时，则根据所述配置参数以及所述初始规则模型生成预设规则模型。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

向服务器发送初始规则模型获取请求，并接收服务器返回的初始规则模型；

获取当前地域标识，并从服务器下载与所述当前地域标识对应的第二历史过关记录，所述第二历史过关记录中携带有风险旅客标签和普通旅客标签；

获取所述第二历史过关记录中的高频旅客对应的第三历史过关记录；

根据所述初始规则模型计算所述第三历史过关记录中所述风险旅客标签对应的旅客的时间段K内连续过关n次所用时间间隔t的不同类型的第二统计参数，以及所述普通旅客标签对应的旅客的时间段K内连续过关n次所用时间间隔t的不同类型的第三统计参数；

根据所述第二统计参数和对应类型的所述第三统计参数选取时间段K、连续过关次数n的取值以及统计参数的类型；

根据所选取的统计参数的类型、时间段K、连续过关次数n的取值生成预设规则模型。