[发明专利]业务处理方法、装置、存储介质与电子设备

说明书

本公开提供了一种基于GIS图像的业务处理方法、装置、计算机可读存储介质与电子设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：从待处理业务中提取第一类信息与第二类信息，第一类信息包括时间信息与地理位置信息，第二类信息包括时间与地理位置以外的信息；根据第一类信息获取待处理业务对应的GIS图像；将第二类信息转换为特征向量；利用预先训练的机器学习模型处理GIS图像与特征向量，得到待处理业务的处理结果。本公开可以基于业务数据中的地理位置信息挖掘出更多的数据价值，突破单一业务数据的局限性，实现高质量的业务处理。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于GIS(Geographic InformationSystem，地理信息系统)图像的业务处理方法、基于GIS图像的业务处理装置、计算机可读存储介质与电子设备。

背景技术

目前有很多面向用户(或消费者)的业务是基于地理位置信息而实现的，例如：保险公司提供的车险理赔业务需要确定车险事故发生的地理位置，互联网公司提供的LBS服务(Location Based Service，基于位置的服务)需要确定用户的实时位置等。

在现有的业务处理方法中，上述地理位置信息仅是作为一类常规的业务数据而使用，其数据价值并未得到充分的体现，导致业务处理存在一定的局限性，影响业务处理的结果。例如：在车险理赔中，需要识别车险理赔案件是否为欺诈案件，现有的做法是获得案件发生的地理位置后，通过勘察员的实地勘察从案发现场发现蛛丝马迹，进而评估案件属于欺诈的可能性，该过程并未对地理信息数据进行充分的利用，评估结果依赖于勘察员的主观判断，准确性无法保证。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开提供了一种基于GIS图像的业务处理方法、基于GIS图像的业务处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，进而至少在一定程度上克服现有的业务处理方法存在局限性的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种基于GIS图像的业务处理方法，包括：从待处理业务中提取第一类信息与第二类信息，所述第一类信息包括时间信息与地理位置信息，所述第二类信息包括时间与地理位置以外的信息；根据所述第一类信息获取所述待处理业务对应的GIS图像；将所述第二类信息转换为特征向量；利用预先训练的机器学习模型处理所述GIS图像与所述特征向量，得到所述待处理业务的处理结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述机器学习模型为神经网络模型，包括卷积网络模型、特征提取模型和分类模型，其中，利用预先训练的机器学习模型处理所述GIS图像与所述特征向量，得到所述待处理业务的处理结果，包括：将所述GIS图像输入至所述卷积网络模型，得到第一中间向量；将所述特征向量输入至所述特征提取模型，得到第二中间向量；将所述第一中间向量与所述第二中间向量输入至所述分类模型，得到完整中间向量，并根据所述完整中间向量输出所述待处理业务的处理结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述卷积网络模型包括：第一输入层，用于输入所述GIS图像；卷积层，用于对输入的所述GIS图像进行卷积处理，得到卷积图像；池化层，用于对所述卷积图像进行池化处理，得到池化图像；第一全连接层，用于对所述池化图像进行全连接处理，得到所述第一中间向量；所述特征提取模型包括：第二输入层，用于输入所述特征向量；第二全连接层，用于对所述特征向量进行全连接处理，得到所述第二中间向量；所述分类模型包括：接层，用于将所述第一中间向量与所述第二中间向量拼接为所述完整中间向量；第三全连接层，用于对所述完整中间向量进行全连接处理；输出层，用于输出所述待处理业务的处理结果。