[发明专利]目标对象类别的确认方法及装置、存储介质、电子装置

权利要求书

1.一种目标对象类别的确认方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据至少包括以下之一：IMSI数据，MAC数据，人像数据，轨迹数据，话单数据；

根据所述特征数据对异常模型进行训练；

根据训练后的异常模型对待分析的目标对象进行分析，以确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征数据对异常模型进行训练，包括：

获取所述特征数据的所有特征信息，以及设置所述特征数据的置信度；

对所述所有特征信息进行归一化处理，得到归一化后的训练特征矩阵；

根据所述训练特征矩阵和置信度对所述异常训练模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据训练后的异常模型对待分析的目标对象进行分析，以确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别，包括：

根据训练后的异常模型对待分析的目标对象的特征数据进行分析，输出目标置信度；

根据所述目标置信度确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标置信度确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别，包括：

根据以下公式确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别是否属于所述目标对象类别：

Y＝A*X1+B*X2+C*X3+D*X4+E*X5，其中，A表示所述待分析的目标对象的IMSI数据所对应的值，B表示所述待分析的目标对象的MAC数据所对应的值，C表示所述待分析的目标对象的人像数据所对应的值，D表示所述待分析的目标对象的轨迹数据所对应的值，E表示所述待分析的目标对象的话单数据所对应的值X1,X2,X3,X4,X5分别为A，B，C，D，E对应的目标置信度。

5.一种目标对象类别的确认装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的特征数据，其中，所述特征数据至少包括以下之一：IMSI数据，MAC数据，人像数据，轨迹数据，话单数据；

训练模块，用于根据所述特征数据对异常模型进行训练；

确定模块，用于根据训练后的异常模型对待分析的目标对象进行分析，以确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练模块，还用于获取所述特征数据的所有特征信息，以及设置所述特征数据的置信度；对所述所有特征信息进行归一化处理，得到归一化后的训练特征矩阵；根据所述训练特征矩阵和置信度对所述异常训练模型进行训练。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于根据训练后的异常模型对待分析的目标对象的特征数据进行分析，输出目标置信度；根据所述目标置信度确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块，还用于根据以下公式确定所述待分析的目标对象是否属于目标对象类别是否属于所述目标对象类别：Y＝A*X1+B*X2+C*X3+D*X4+E*X5，其中，A表示所述待分析的目标对象的IMSI数据所对应的值，B表示所述待分析的目标对象的MAC数据所对应的值，C表示所述待分析的目标对象的人像数据所对应的值，D表示所述待分析的目标对象的轨迹数据所对应的值，E表示所述待分析的目标对象的话单数据所对应的值X1,X2,X3,X4,X5分别为A，B，C，D，E对应的目标置信度。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至4任一项中所述的方法。