[发明专利]基于应急安全生产的隐患识别方法、设备及介质在审
申请号: | 202011613793.6 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112862241A | 公开(公告)日: | 2021-05-28 |
发明(设计)人: | 罗敏静;马超 | 申请(专利权)人: | 广州智能科技发展有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F16/33;G06Q50/26 |
代理公司: | 广州哲力智享知识产权代理有限公司 44494 | 代理人: | 汤喜友 |
地址: | 510000 广东省广州市天河区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 应急 安全生产 隐患 识别 方法 设备 介质 | ||
1.基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
数据采集,分别获取事故案例库中的事故数据和隐患上报库中的隐患数据,所述事故数据包括事故类型和事故风险因子,每个所述事故类型与至少一所述事故风险因子对应;
词向量转换,根据预设标准隐患词汇将所述隐患数据进行词向量转换得到含有若干隐患词汇的已转换隐患数据;
生成事故风险因子专题库,根据所述事故类型中每个所述事故风险因子的占有比例确定每个所述事故风险因子在所述事故类型中的事故权重,将所述事故权重与所述事故风险因子、所述事故类型建立关联并存储得到事故风险因子专题库;
生成事故相似度,根据所述已转换隐患数据中的隐患词汇从所述事故风险因子专题库中筛选出对应的事故类型和所述事故权重,将所述事故权重作为所述隐患词汇与所述事故类型对应的事故相似度;
事故相似度排序,将所有所述隐患词汇对应所述事故相似度由高到低进行排序,得到与每个所述隐患词汇对应的排序序号,将所述排序序号、所述隐患词汇、所述事故相似度建立关联,得到含有所述排序序号、所述隐患词汇、所述事故相似度的事故相似度排序结果;
事故相似度排序结果推送,将所述事故相似度排序结果实时推送至监管部门管理后台。
2.如权利要求1所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:所述生成事故风险因子专题库具体为:利用预设分词模型并采用自然语言处理算法对所述事故数据进行处理,所述预设分词模型根据所述事故类型中每个所述事故风险因子的占有比例输出每个所述事故风险因子在所述事故类型中的事故权重,将所述事故权重与所述事故风险因子、所述事故类型建立关联并存储得到事故风险因子专题库。
3.如权利要求2所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:当多个所述事故类型中均含有同一所述事故风险因子时,将所述事故风险因子在对应所述事故类型中的占有比例的最高值作为所述事故风险因子的事故权重。
4.如权利要求1所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:所述隐患上报库中包含与所述隐患数据对应的企业名称,根据每个所述隐患数据中的所述隐患词汇对应的所述事故相似度和所述事故类型生成与所述企业名称对应的企业画像。
5.如权利要求1所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:在所述词向量转换之前还包括预处理,利用预设深度学习模型并根据将预设隐患特征、预设关联关系、自然语言处理算法对所述隐患数据进行预处理,得到含有若干隐患特征的隐患数据。
6.如权利要求5所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:所述词向量转换具体为:根据预设标准隐患词汇将所述隐患数据中的所述隐患特征进行词向量转换为隐患词汇,得到含有所述隐患词汇的已转换隐患数据。
7.如权利要求5所述的基于应急安全生产的隐患识别方法,其特征在于:所述预设深度学习模型为BiLSTM-CRF模型。
8.一种电子设备,其特征在于包括:处理器;
存储器;以及程序,其中所述程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-7任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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