[发明专利]区域风险等级的评估方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种区域风险等级的评估方法、装置、计算机设备及存储介质，可提高区域风险评估准确度。包括：对待进行区域风险评估的目标区域数据进行初始化处理，得到各个预设维度的指标数据，指标数据包括类别特征下的第一指标数据和连续特征下的第二指标数据；基于多模态异构算法训练得到符合预设训练标准的风险评级模型，风险评级模型包括用于第一指标数据识别的类别特征风险评级子模型，和用于第二指标数据识别的连续特征风险评级子模型；将第一指标数据和第二指标数据分别输入类别特征风险评级子模型和连续特征风险评级子模型，得到目标区域属于不同预设风险等级的预测概率；将对应预测概率最高的预设风险等级确定为目标区域的风险评估等级。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及到一种区域风险等级的评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能的迅速发展，“智慧”一词，不再仅仅用来形容人类，还可以形容一座城市或一个国家。从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，以及城市的运营和管理方式，这些都将在人工智能支撑下走向“智慧化”，智慧城市的风险监控网络，是预防城市风险的重要建设，未来城市将承载越来越多的人口，为保证城市安全，建设城市风险监控网络是重中之重。城市风险事故的发生不是一个孤立的事件，而是一系列事件相继发生的结果。从自然环境、社会环境、人的缺点、人的不安全行为到物的不安全状态、事故、伤害，环环相扣。

现有技术中，对于区域风险尚无完整可靠的风险评估方法，且风险评估较为抽象，相关部门难以准确把握风险评估的适用情况，进而导致区域风险等级评估的效率较低，准确度不高。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种区域风险等级的评估方法、装置、计算机设备及存储介质，可用于解决目前在进行区域风险评估时，导致区域风险等级评估的效率较低，准确度不高的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种区域风险等级的评估方法，该方法包括：

对待进行区域风险评估的目标区域数据进行初始化处理，得到各个预设维度的指标数据，所述指标数据至少包括类别特征下的第一指标数据以及连续特征下的第二指标数据；

基于多模态异构算法训练得到符合预设训练标准的风险评级模型，所述风险评级模型包括适用于所述第一指标数据识别的类别特征风险评级子模型，以及适用于所述第二指标数据识别的连续特征风险评级子模型；

将所述第一指标数据和所述第二指标数据分别输入所述类别特征风险评级子模型和所述连续特征风险评级子模型中，得到目标区域属于不同预设风险等级的预测概率；

将对应所述预测概率最高的预设风险等级确定为所述目标区域的风险评估等级。

根据本申请的另一个方面，提供了一种区域风险等级的评估装置，该装置包括：

处理模块，用于对待进行区域风险评估的目标区域数据进行初始化处理，得到各个预设维度的指标数据，所述指标数据至少包括类别特征下的第一指标数据以及连续特征下的第二指标数据；

训练模块，用于基于多模态异构算法训练得到符合预设训练标准的风险评级模型，所述风险评级模型包括适用于所述第一指标数据识别的类别特征风险评级子模型，以及适用于所述第二指标数据识别的连续特征风险评级子模型；

输入模块，用于将所述第一指标数据和所述第二指标数据分别输入所述类别特征风险评级子模型和所述连续特征风险评级子模型中，得到目标区域属于不同预设风险等级的预测概率；

确定模块，用于将对应所述预测概率最高的预设风险等级确定为所述目标区域的风险评估等级。

根据本申请的又一个方面，提供了一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述区域风险等级的评估方法。