[发明专利]非正常行为预警方法、装置、数据处理设备及存储介质

权利要求书

1.一种非正常行为预警方法，其特征在于，应用于数据处理设备，所述方法包括：

获取历史非正常行为人员的非正常行为样本数据；

将所述非正常行为样本数据输入到机器学习模型；

基于预设损失函数，调整所述机器学习模型的权值，直到所述预设损失函数的误差小于预设误差阈值，继而获得各预设类型的行为对应的权值；

获取目标人员的预设类型的行为对应的行为频率；

根据各所述预设类型的行为对应的权值，计算各所述行为频率的加权求和结果；

将所述加权求和结果与预设非正常行为阈值进行比较；

若该加权求和结果大于所述预设非正常行为阈值，则该目标人员存在非正常行为嫌疑，对相关人员进行提醒。

2.根据权利要求1所述的非正常行为预警方法，其特征在于，所述预设类型的行为包括出行轨迹数据、车辆轨迹数据、通信记录数据、监控视频数据、非正常行为人员关系人员数据。

3.根据权利要求1所述的非正常行为预警方法，其特征在于，所述获取所述非正常行为样本数据的步骤包括：

获取所述历史非正常行为人员的历史行为数据；

根据所述预设类型的行为以及各所述预设类型的行为对应的第一频率阈值对所述历史行为数据进行筛选，获得所述非正常行为样本数据。

4.根据权利要求3所述的非正常行为预警方法，其特征在于，所述数据处理设备配置有数据库，所述方法还包括：

将所述非正常行为样本数据存储到所述数据库中。

5.根据权利要求1所述的非正常行为预警方法，其特征在于，所述获取目标人员的预设类型的行为对应的行为频率之前还包括步骤：

获取历史非正常行为人员在预设时间段内各所述预设类型的行为对应的行为频率；

针对每个历史非正常行为人员，将各所述行为频率与各所述预设类型的行为对应第二频率阈值分别进行比较；

若各所述行为频率中的任意一个大于对应的第二频率阈值，则将该历史非正常行为人员作为所述目标人员。

6.一种非正常行为预警装置，其特征在于，应用于数据处理设备，所述非正常行为预警装置包括样本获取模块、数据输入模块以及模型训练模块、行为频率获取模块、加权求和模块、阈值比较模块以及行为提醒模块；

所述样本获取模块用于获取历史非正常行为人员的非正常行为样本数据；

所述数据输入模块用于将所述非正常行为样本数据输入到机器学习模型；

所述模型训练模块用于基于预设损失函数，调整所述机器学习模型的权值，直到所述预设损失函数的误差小于预设误差阈值，继而获得各预设类型的行为对应的权值；

所述行为频率获取模块用于获取目标人员的预设类型的行为对应的行为频率；

所述加权求和模块用于根据各所述预设类型的行为对应的权值，计算各所述行为频率的加权求和结果，所述权值由非正常行为样本数据经机器学习模型进行训练获得；

所述阈值比较模块用于将所述加权求和结果与预设非正常行为阈值进行比较；

所述行为提醒模块用于若该加权求和结果大于所述预设非正常行为阈值，则该目标人员存在非正常行为嫌疑，对相关人员进行提醒。

7.一种数据处理设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令，以实现如权利要求1-5任一项所述的非正常行为预警方法。

8.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，以实现如权利要求1-5任一项所述的非正常行为预警方法。