[发明专利]一种基于知识图谱和无人机的公益诉讼取证方法及设备

权利要求书

1.一种基于知识图谱和无人机的公益诉讼取证方法，包括：

根据所述公益诉讼案件的取证飞行目的地和取证任务，基于预先构建的无人机取证飞行知识图谱进行匹配与推理计算，以确定能够执行所述取证任务的目标无人机；

生成并输出用于调度所述目标无人机执行所述取证任务的无人机调度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于接收到所述目标无人机在执行所述取证任务后获取的环境样本的异常检测结果，将所述异常检测结果与预先构建的污染源知识图谱进行关联，以获得基于所述环境样本的污染源推断结果；

将所述异常检测结果和所述污染源知识图谱与所述目标无人机在执行所述取证任务后上传的航拍图像数据相关联地保存，作为所述公益诉讼案件的证据信息。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于接收到所述目标无人机在执行所述取证任务后上传的航拍图像数据，基于所述航拍图像数据，利用实景建模工具生成并显示取证现场的三维模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，

所述取证飞行目的地是通过从接收到的举报信息中提取取证地点信息而确定的；

所述取证任务是通过对所述举报信息进行环境问题的多标签分类而确定的。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，从所述举报信息中提取所述取证地点信息包括：

通过命名实体识别NER模型，利用序列标注方法，从所述举报信息中提取地名类的命名实体作为所述取证地点信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，对所述举报信息进行环境问题的多标签分类包括：

通过多标签分类模型，确定所述举报信息中的环境问题所属的类别，

其中，所述多标签分类模型使用Sigmoid函数作为输出层的激活函数，并使用二分类的交叉熵损失函数作为损失函数。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，

所述无人机取证飞行知识图谱包括无人机-飞行员匹配知识图谱；

所述方法还包括：将所确定的所述目标无人机的标识符与所述无人机-飞行员匹配知识图谱进行匹配，以确定能够操控所述目标无人机执行所述取证任务的目标飞行员；

其中，所述无人机调度信息指示所述目标无人机和所述目标飞行员。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，基于所述无人机取证飞行知识图谱进行匹配与推理计算以确定所述目标无人机包括：

将所述取证任务的类别标签与所述无人机取证飞行知识图谱进行匹配，以确定所述取证任务需要的无人机型号和配件；

在所述无人机取证飞行知识图谱中搜索与所述无人机型号和所述配件匹配的无人机，以确定无人机候选集；

从所述无人机取证飞行知识图谱中提取所述无人机候选集中各个候选无人机的飞行范围和所在地；

基于所述取证飞行目的地以及所述各个候选无人机的飞行范围和所在地进行推理计算，以从所述无人机候选集中确定所述目标无人机。

9.一种基于知识图谱的无人机公益诉讼取证装置，包括：

确定模块，被配置为：根据所述公益诉讼案件的取证飞行目的地和取证任务，基于预先构建的无人机取证飞行知识图谱进行匹配与推理计算，以确定能够执行所述取证任务的目标无人机；

调度信息生成模块，被配置为：生成并输出用于调度由所述确定模块确定的所述目标无人机执行所述取证任务的无人机调度信息。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的方法。