[发明专利]提高监控准确性的方法、装置、设备和计算机可读介质在审
申请号: | 202010997979.X | 申请日: | 2020-09-21 |
公开(公告)号: | CN112149899A | 公开(公告)日: | 2020-12-29 |
发明(设计)人: | 邱诚;黄冬梅;温锴明 | 申请(专利权)人: | 建信金融科技有限责任公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/16;G06K9/62;G06N20/10 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 郭晗;赵迪 |
地址: | 200120 上海市自由*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 提高 监控 准确性 方法 装置 设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种提高监控准确性的方法,其特征在于,包括:
将监控对象所在地理位置,所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离,作为监控参数;
将监控对象所在地理位置,所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离中一种或二种,输入第一预测子模型,得到第一预测结果,所述第一预测子模型是基于XGBoost模型建立的;
将所述监控参数,输入第二预测子模型,得到第二预测结果,所述第二预测子模型是基于XGBoost模型建立的;
将所述监控参数,输入第三预测子模型,得到第三预测结果,所述第三预测子模型是基于随机森林模型建立的;
将所述第一预测结果、所述第二预测结果、所述第三预测结果和所述监控参数,输入第四预测子模型,所述第四预测子模型基于XGBoost模型建立的;
按照所述第四预测子模型的输出结果和所述监控参数的实际结果,训练所述第一预测子模型、所述第二预测子模型、所述第三预测子模型和所述第四预测子模型,得到监控模型,所述监控模型包括训练得到的第一预测子模型、训练得到的第二预测子模型、训练得到的第三预测子模型和训练得到的第四预测子模型;
采用所述监控模型进行监控。
2.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述将监控对象所在地理位置,所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离,作为监控参数之前,还包括:
将监控对象所在的行政区,作为所述监控对象所在地理位置。
3.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述将监控对象所在地理位置,所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离,作为监控参数之前,还包括:
将监控对象所在的行政区的小区,作为所述监控对象所在地理位置。
4.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控对象所在地理位置包括行政区、楼层、建筑面积和朝向。
5.根据权利要求4所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控对象所在地理位置还包括以下一种或多种,所述监控对象的客厅面积、所述客厅朝向、所述监控对象的房间数量、所述房间的面积、所述房间的朝向、所述监控对象的厨房面积、所述厨房的朝向、所述监控对象的卫生间朝向。
6.根据权利要求4或5所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述方法还包括:
利用所述监控对象的建筑时间,确定所述监控对象所在地理位置的缺少值。
7.根据权利要求4或5所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述方法还包括:
采用均值、众数填补法或回归模型,确定所述监控对象所在地理位置的缺少值。
8.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控对象附近场所信息包括以下一种或多种,幼儿园信息、小学信息、中学信息、商店信息、银行、派出所和诊所信息。
9.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控对象附近场所信息包括多个信息的情况下,所述地理位置与所述附近场所的距离是所述地理位置与多个附近场所距离的平均值。
10.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述将监控对象所在地理位置,所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离,作为监控参数之前,还包括:
定位所述监控对象所在地理位置后,确定所述监控对象附近场所信息,以及所述地理位置与所述附近场所的距离。
11.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控参数以独热编码方式进行编码。
12.根据权利要求1所述提高监控准确性的方法,其特征在于,所述监控参数以均值编码方式进行编码。
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