[发明专利]人物轨迹行为分析预估方法和装置

权利要求书

1.一种人物轨迹行为分析预估方法，其特征在于，包括：

实时获取各个终端采集的人物行为数据；

根据所述行为数据提取数据标签；所述数据标签包括基础标签和行为标签；所述基础标签表征人物的静态属性；所述行为标签表征人物的动态属性；

根据所述数据标签构建不同维度的标签矩阵；所述标签矩阵表征人物在同一维度产生的行为数据的关联；

根据所述标签矩阵生成标签模型；所述标签模型表征不同维度的所述人物行为数据之间的关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为数据提取数据标签的步骤，包括：

获取人物行为涉及到的各类实体的基本类型及固有属性；

基于所述基本类型及固有属性、所述人物行为数据提取所述数据标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据标签构建不同维度的标签矩阵的步骤，包括：

获取不同维度上各种类型的所述数据标签之间的关联关系；

基于所述关联关系，在每个维度上的对所述数据标签构建一个所述标签矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述标签矩阵生成标签模型的步骤，包括：

提取所述标签矩阵之间的关联关系；

基于神经网络根据所述关联关系建立标签模型。

5.一种人物轨迹行为分析预估方法，其特征在于，包括：

获取各个终端采集的人物行为数据；

通过标签模型计算人物行为数据在不同维度的关联关系，并分析预估人物行为；所述标签模型包括不同维度的所述人物行为数据；所述人物行为表征不同维度产生的人物行为数据的关联。

6.一种人物轨迹行为分析预估装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于实时获取各个终端采集的人物行为数据；

第一处理模块，用于根据所述行为数据提取数据标签；所述数据标签包括基础标签和行为标签；所述基础标签表征人物的静态属性；所述行为标签表征人物的动态属性；

以及还用于根据所述数据标签构建不同维度的标签矩阵；所述标签矩阵表征人物在同一维度产生的行为数据的关联；

以及还用于根据所述标签矩阵生成标签模型；所述标签模型表征不同维度的所述人物行为数据之间的关联关系。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一获取模块，还用于获取人物行为涉及到的各类实体的基本类型及固有属性；

所述第一处理模块，还用于基于所述基本类型及固有属性、所述人物行为数据提取所述数据标签。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一获取模块，还用于获取不同维度上各种类型的所述数据标签之间的关联关系；

所述第一处理模块，还用于基于所述关联关系，在每个维度上的对所述数据标签构建一个所述标签矩阵。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述第一处理模块，还用于提取所述标签矩阵之间的关联关系；

以及还用于基于神经网络根据所述关联关系建立标签模型；

以及还用于当所述标签模型分析预估出威胁社会安全的高危行为时，发出高危行为预警。

10.一种人物轨迹行为分析预估装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取各个终端采集的人物行为数据；

第一处理模块，用于通过标签模型计算人物行为数据在不同维度的关联关系，并分析预估人物行为；所述标签模型包括不同维度的所述人物行为数据；所述人物行为表征不同维度产生的人物行为数据的关联。