[发明专利]人员危险度预测方法、装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种人员危险度预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该人员危险度预测方法，首先获取待预测人员的待预测信息，然后，基于预先建立的危险度预测模型，根据所述待预测信息进行危险度预测，得到所述待预测人员的危险度数值，如此，提高了识别违法人员的危险度的效率，降低了识别违法人员危险度的难度。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种人员危险度预测方法、装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术

运用互联网进行违法活动的模式日渐突出，由于公安人员办案时追踪环节多，追踪难度大，利用互联网进行违法活动，已然成为不法分子的最新发展趋势。目前，可以通过人脸识别、声纹识别提高可疑人员的追踪筛选效率。但是公安业务中对于违法人员的危险度判别往往都是基于公安人员的业务知识或者报案人员提供的线索信息，只是简单的依靠人工方式进行，效率低，难度大。如何提高识别违法人员的危险度的效率，降低识别违法人员的危险度的难度，是当前亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种人员危险度预测方法、装置、电子设备和可读存储介质，以解决上述问题。

本发明的实施例可以这样实现：

第一方面，实施例提供一种人员危险度预测方法，所述方法包括：

获取待预测人员的待预测信息；

基于预先建立的危险度预测模型，根据所述待预测信息进行危险度预测，得到所述待预测人员的危险度数值。

在可选的实施方式中，所述危险度预测模型通过以下步骤建立：

获取至少一个历史标识人员的人员信息及至少一个普通人员的人员信息，对各所述人员信息进行预处理；

将预处理后的各人员信息按照预设比例划分为人员信息训练集和人员信息测试集；

基于所述人员信息训练集和所述人员信息测试集，建立危险度预测模型。

在可选的实施方式中，所述获取至少一个历史标识人员的人员信息及至少一个普通人员的人员信息，对各所述人员信息进行预处理的步骤包括：

获取至少一个历史标识人员的人员信息及至少一个普通人员的人员信息，根据预设的异常数据检测法对各所述人员信息进行异常数据检测；

根据异常数据检测结果，对各所述人员信息进行剔除或填补处理；

基于预设的标准化方法，对进行剔除或填补处理后的各所述人员信息进行标准化处理。

在可选的实施方式中，所述根据异常数据检测结果，对各所述人员信息进行剔除或填补处理的步骤包括：

针对每个人员信息，若检测得到该人员信息中存在异常的样本数据的数量大于第一预设阈值，则剔除该存在异常的样本数据，否则，对该存在异常的样本数据进行填补处理。

在可选的实施方式中，所述人员信息中包括身份证号码和手机号码，所述对该存在异常的样本数据进行填补处理的步骤之后，所述方法还包括：

检测填补处理后的各人员信息中包括的身份证号码是否符合第一预设规范，若不符合，则剔除所述身份证号码；

检测填补处理后的各人员信息中包括的手机号码是否符合第二预设规范，若不符合，则剔除所述手机号码。

在可选的实施方式中，所述对该存在异常的样本数据进行填补处理的步骤包括：

使用该存在异常的样本数据的均值、中位数或第一预设数值对该存在异常的样本数据进行填补。

在可选的实施方式中，所述基于所述人员信息训练集和所述人员信息测试集，建立危险度预测模型的步骤包括：