[发明专利]基于人工智能的投放点抽样方法、装置、终端设备及介质

说明书

本申请适用于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的投放点抽样方法、装置、终端设备及介质。该方法获取待抽样N个投放点中每个投放点对应的标准项数据和抽样项数据，将标准项中每一项对应的N个数据均分别与抽样项中每一项对应的N个数据进行相关系数分析，确定分类垃圾桶数量项对应的第一组系数和调查问卷得分项对应的第二组系数，确定第一项数和第二项数中的最大值对应的抽样项为目标抽样项，调整目标抽样项在预设抽样模型中的权重，使用调整后的预设抽样模型确定抽样投放点，依据相关性分析抽样项与投放点标准项的关系，进而对抽样模型中抽样项的权重进行调整，使得抽样模型的客观性增加，从而可以有效地提高抽样的准确性。

技术领域

本申请属于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的投放点抽样方法、装置、终端设备及介质。

背景技术

目前，为了保证各地垃圾投放点的垃圾规范投放，需要在众多的垃圾投放点中抽取一定数量的垃圾投放点作为抽查目标，进行垃圾投放情况抽查，从而在节约人力成本的情况下高效准确地实现对投放点的监管。传统的垃圾投放点抽查方法是直接在全部的垃圾投放点内进行随机抽查，这种抽查方式在使用时具有较大的随机性，且若只抽查一次，所得到的结果较为片面，因此，如何客观地对各地点的垃圾投放点进行抽样调查成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人工智能的投放点抽样方法、装置、终端设备及介质，以解决现有技术对垃圾投放点抽样调查的客观性较差，导致抽样不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的投放点抽样方法，所述投放点抽样方法包括：

获取待抽样N个投放点中每个投放点对应的标准项数据和抽样项数据，所述标准项包括总垃圾桶数量项、距离各投放点的第一距离项以及距离投放者的第二距离项中的至少一项，所述抽样项包括分类垃圾桶数量项和调查问卷得分项，N为大于零的整数；

将所述标准项中每一项对应的N个数据均分别与所述抽样项中每一项对应的N个数据进行相关系数分析，确定所述分类垃圾桶数量项对应的第一组系数和所述调查问卷得分项对应的第二组系数；

确定第一项数和第二项数中的最大值对应的抽样项为目标抽样项，所述第一项数为所述第一组系数中大于系数阈值的系数的项数和，所述第二项数为所述第二组系数中大于系数阈值的系数的项数和；

调整所述目标抽样项在预设抽样模型中的权重，使用调整后的预设抽样模型对每个投放点的抽样项数据进行计算，确定抽样投放点。

第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的投放点抽样装置，所述投放点抽样装置包括：

数据获取模块，用于获取待抽样N个投放点中每个投放点对应的标准项数据和抽样项数据，所述标准项包括总垃圾桶数量项、距离各投放点的第一距离项以及距离投放者的第二距离项中的至少一项，所述抽样项包括分类垃圾桶数量项和调查问卷得分项，N为大于零的整数；

数据分析模块，用于将所述标准项中每一项对应的N个数据均分别与所述抽样项中每一项对应的N个数据进行相关系数分析，确定所述分类垃圾桶数量项对应的第一组系数和所述调查问卷得分项对应的第二组系数；

第一目标确定模块，用于确定第一项数和第二项数中的最大值对应的抽样项为目标抽样项，所述第一项数为所述第一组系数中大于系数阈值的系数的项数和，所述第二项数为所述第二组系数中大于系数阈值的系数的项数和；

投放点确定模块，用于调整所述目标抽样项在预设抽样模型中的权重，使用调整后的预设抽样模型对每个投放点的抽样项数据进行计算，确定抽样投放点。

第三方面，本申请实施例提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的投放点抽样方法。