【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能領(lǐng)域領(lǐng)域，尤其涉及一種行為算法研判模型系統(tǒng)。。
技術(shù)介紹
1、現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外行業(yè)的常規(guī)
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
：
2、1、視頻處理技術(shù)：包括視頻編碼、解碼、傳輸、存儲(chǔ)等，是處理視頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。
3、2、圖像處理技術(shù)：涉及圖像的預(yù)處理、特征提取、邊緣檢測(cè)等，為行為識(shí)別提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
4、當(dāng)前常規(guī)技術(shù)的缺點(diǎn)主要包括：
5、1、技術(shù)進(jìn)步速度慢：近年來(lái)，技術(shù)進(jìn)步的速度放緩，使得開(kāi)發(fā)者無(wú)法同步于行業(yè)的發(fā)展，影響創(chuàng)新氛圍及發(fā)展前景。
6、2、缺乏統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：很多技術(shù)相關(guān)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范尚未出臺(tái)，導(dǎo)致部分技術(shù)出現(xiàn)分歧，對(duì)行業(yè)活動(dòng)及投資活動(dòng)造成了不利影響。
7、3、行業(yè)監(jiān)管不力：由于行業(yè)監(jiān)管機(jī)制不完善、政府監(jiān)管力度不足，使得行業(yè)出現(xiàn)內(nèi)部混亂、技術(shù)分歧、價(jià)格不定等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了行業(yè)的發(fā)展。
8、4、外部環(huán)境影響大：技術(shù)受外部環(huán)境的影響較大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況的不斷變化、外部因素的干擾等因素使得技術(shù)發(fā)展受限，部分技術(shù)變得過(guò)時(shí)。
9、5、安全性低：一些技術(shù)存在安全風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)對(duì)用戶的信息、隱私、數(shù)據(jù)造成嚴(yán)重?fù)p害，同時(shí)還會(huì)給用戶帶來(lái)財(cái)物損失。
10、6、難以跨界應(yīng)用：技術(shù)的跨界應(yīng)用難度大，很多技術(shù)不易跨區(qū)域、跨行業(yè)應(yīng)用，因而行業(yè)之間資源的共享和合作難度加大，影響了行業(yè)的發(fā)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。
2、為此，本申請(qǐng)的一個(gè)目的在于提出
3、為達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)第一方面實(shí)施例提出了一種行為算法研判模型系統(tǒng)，所述行為算法研判模型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、特征工程模塊、模型加載模塊、算法研判模塊和反饋模塊，其中，
4、數(shù)據(jù)收集模塊用于收集與行為分析相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，為整個(gè)分析流程提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，
5、數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，
6、特征工程模塊用于從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取出對(duì)行為研判有用的特征，
7、模型加載模塊用于根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)特性和業(yè)務(wù)需求加載預(yù)先訓(xùn)練好的行為研判模型和/或根據(jù)所選算法初始化一個(gè)新的模型，
8、研判模塊用于將特征工程模塊提取的特征輸入值模型加載模塊所選的模型中，模型根據(jù)其學(xué)習(xí)到的知識(shí)對(duì)輸入的特征進(jìn)行處理并輸出研判結(jié)果，
9、反饋模塊用于根據(jù)研判結(jié)果采取相應(yīng)的安全措施、向用戶發(fā)送警告通知等，同時(shí)，收集用戶對(duì)結(jié)果的反饋用于后續(xù)模型的優(yōu)化和改進(jìn)。
10、在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)收集模塊中收集與行為分析相關(guān)的原始數(shù)據(jù)的包括下列步驟：
11、s101：從監(jiān)控系統(tǒng)獲取攝像頭捕捉的視頻，
12、s102：從社交媒體平臺(tái)獲取用戶發(fā)布的文本、圖片和視頻，
13、s103：從系統(tǒng)日志和應(yīng)用日志中獲取日志數(shù)據(jù)中用戶的行為軌跡，
14、其中，用戶的行為軌跡指的是用戶在使用系統(tǒng)或應(yīng)用過(guò)程中生成的登錄、瀏覽、點(diǎn)擊、提交和/購(gòu)買(mǎi)的活動(dòng)記錄，且登錄、瀏覽、點(diǎn)擊、提交、購(gòu)買(mǎi)為日志行為種類，原始數(shù)據(jù)包括視頻、文本、圖片和行為軌跡。
15、在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)處理模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
16、s201：數(shù)據(jù)清洗：
17、視頻數(shù)據(jù)：去除模糊幀、過(guò)暗或帶噪聲的幀，刪除重復(fù)片段，保留清晰度較高的視頻內(nèi)容，
18、文本數(shù)據(jù)：去除冗余字符和標(biāo)記，刪除無(wú)關(guān)內(nèi)容，清理重復(fù)的文本記錄，確保文本數(shù)據(jù)清晰簡(jiǎn)潔，
19、圖片數(shù)據(jù)：剔除模糊或重復(fù)的圖片，去除圖片中的干擾噪聲，確保圖片清晰度和數(shù)據(jù)質(zhì)量，
20、行為軌跡數(shù)據(jù)：刪除系統(tǒng)日志中的冗余或無(wú)關(guān)記錄，去除異常操作記錄，保留用戶的實(shí)際行為路徑數(shù)據(jù)；
21、s202：數(shù)據(jù)整理：
22、視頻數(shù)據(jù)：按時(shí)間順序整理視頻幀，確保視頻內(nèi)容連續(xù)，并按場(chǎng)景或行為類型分類保存
23、文本數(shù)據(jù)：按內(nèi)容類型和時(shí)間對(duì)文本進(jìn)行排序和分類，確保內(nèi)容在不同數(shù)據(jù)來(lái)源之間格式統(tǒng)一。
24、圖片數(shù)據(jù)：按拍攝時(shí)間、地點(diǎn)或內(nèi)容分類，確保圖片信息結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，
25、行為軌跡數(shù)據(jù)：按用戶id、操作時(shí)間和操作內(nèi)容對(duì)行為軌跡記錄排序；
26、s203：缺失值處理：
27、視頻數(shù)據(jù)：對(duì)丟幀或缺失的幀使用相鄰幀插值補(bǔ)充，或復(fù)制相鄰幀以填補(bǔ)空白，確保視頻的連續(xù)性。
28、文本數(shù)據(jù)：填充缺失的字段，如無(wú)關(guān)或缺失的內(nèi)容可用空值標(biāo)記，以確保數(shù)據(jù)完整。
29、圖片數(shù)據(jù)：用相似圖片替代缺失圖片或標(biāo)記為空，確保圖像數(shù)據(jù)連續(xù)完整。
30、行為軌跡數(shù)據(jù)：使用插值或默認(rèn)值填充缺失行為點(diǎn)，確保行為軌跡數(shù)據(jù)的連續(xù)性。
31、s204：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：
32、視頻數(shù)據(jù)：將視頻逐幀轉(zhuǎn)換為圖像序列，生成灰度圖或邊緣圖，
33、文本數(shù)據(jù)：基于python的nlp庫(kù)的nltk、spacy、keras、scikit-learn，通過(guò)填充、截?cái)唷⒒蚴褂锰囟ǖ南蛄炕椒▽⑽谋緲?biāo)準(zhǔn)化為相同的長(zhǎng)度，
34、圖片數(shù)據(jù)：將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖或特征矩陣，
35、行為軌跡數(shù)據(jù)：將不同日志中的行為事件編號(hào)后，按預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)提取用戶行為軌跡，將每個(gè)行為替換為相應(yīng)編號(hào)，并按時(shí)間順序組合成時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
36、在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，特征包括視頻圖片數(shù)據(jù)的邊緣信息、角點(diǎn)、紋理特征，文本數(shù)據(jù)的tf-idf向量，以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的行為的出現(xiàn)頻率，
37、所述特征工程模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
38、s301：特征提取，
39、視頻和圖片數(shù)據(jù)：使用canny、sobel等邊緣檢測(cè)算法提取圖像中的邊緣信息，使用harris角點(diǎn)檢測(cè)和/或fast方法識(shí)別圖像中的角點(diǎn)，通過(guò)灰度共生矩陣計(jì)算圖像的紋本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，行為算法研判模型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、特征工程模塊、模型加載模塊、算法研判模塊和反饋模塊，其中，
2.如權(quán)利要求1所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集模塊中收集與行為分析相關(guān)的原始數(shù)據(jù)的包括下列步驟：
3.如權(quán)利要求2所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)處理模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
4.如權(quán)利要求3所述的行為，特征包括視頻圖片數(shù)據(jù)的邊緣信息、角點(diǎn)、紋理特征，文本數(shù)據(jù)的TF-IDF向量，以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的行為的出現(xiàn)頻率，
5.如權(quán)利要求4所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，模型加載模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
6.如權(quán)利要求5所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，所述算法研判模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
7.如權(quán)利要求6所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，所述反饋模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1到7任一項(xiàng)所述模塊的步驟。<...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，行為算法研判模型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、特征工程模塊、模型加載模塊、算法研判模塊和反饋模塊，其中，
2.如權(quán)利要求1所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集模塊中收集與行為分析相關(guān)的原始數(shù)據(jù)的包括下列步驟：
3.如權(quán)利要求2所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)處理模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
4.如權(quán)利要求3所述的行為，特征包括視頻圖片數(shù)據(jù)的邊緣信息、角點(diǎn)、紋理特征，文本數(shù)據(jù)的tf-idf向量，以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的行為的出現(xiàn)頻率，
5.如權(quán)利要求4所述的行為算法研判模型系統(tǒng)，其特征在于，模型加載模塊實(shí)現(xiàn)下列步驟：
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳杰，彭成，李驍賢，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：蘇州市吳江區(qū)公安局，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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