[发明专利]处警方法、系统、车载设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种处警方法、系统、车载设备及计算机可读存储介质，涉及安防技术领域。所述处警方法包括以下步骤：获取下发的实时警情信息；根据所述实时警情信息的警情特征，确定预设数据库中与所述警情特征匹配的候选历史处警信息；对所述实时警情信息和各所述候选历史处警信息进行相似度计算，根据计算结果筛选出与所述实时警情信息关联的目标处警信息。本发明提高了警务人员的处警效率。

技术领域

本发明涉及安防技术领域，尤其涉及一种处警方法、系统、车载设备及可读存储介质。

背景技术

人们在生活或工作等场所，可能会遭遇突发状况或产生纠纷，需要进行报警进行解决。而接警中心在接到报警电话后，生成并下发对应的警情信息，警务人员再进行处警操作。但是在日常生活中，而有些情况下，同一事件可能通过一两次调解依旧无法顺利解决，再过一段时间后又会产生冲突。而接警中心对于警情信息的派发通常是采用就近原则，即将警情信息派发至离警情位置较近的警务人员。因此，导致处理同一事件后续情况的警务人员与之前的警务人员并不相同，警务人员则需要花费较长事件询问报警人，以确定以往纠纷内容，了解具体警情，从而降低了警务人员的处警效率。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种处警方法，旨在解决处理同一事件后续情况的警务人员与之前的警务人员不同，降低了警务人员的处警效率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种处警方法，所述处警方法包括：

获取下发的实时警情信息；

根据所述实时警情信息的警情特征，确定预设数据库中与所述警情特征匹配的候选历史处警信息；

对所述实时警情信息和各所述候选历史处警信息进行相似度计算，根据计算结果筛选出与所述实时警情信息关联的目标处警信息。

可选地，所述警情特征包括警情发生地址和警情类型，所述根据所述实时警情信息的警情特征，确定预设数据库中与所述警情特征匹配的候选历史处警信息的步骤，包括：

根据所述实时警情信息的警情类型，从所述预设数据库中筛选出与所述警情类型对应的初选历史处警信息，其中所述初选历史处警信息还包括历史警情位置；

根据所述警情发生地址，确定所述初选历史处警信息中所述历史警情位置在所述警情发生位置的预设范围内的第一候选历史处警信息，并将所述第一候选历史处警信息作为与所述警情特征匹配的候选历史处警信息。

可选地，所述警情特征还包括警情涉及人员，所述初选历史处警信息还包括历史涉及人员，所述根据所述实时警情信息的警情类型，从所述预设数据库中筛选出与所述警情类型对应的初选历史处警信息的步骤之后，还包括：

根据所述警情涉及人员，确定所述初选历史处警信息中的历史涉及人员包含所述警情涉及人员的第二候选历史处警信息，并将所述第二候选历史处警信息作为与所述警情特征匹配的候选历史处警信息。

可选地，所述对所述实时警情信息和各所述候选历史处警信息进行相似度计算，根据计算结果筛选出与所述实时警情信息关联的目标处警信息的步骤，包括：

基于预设数量的检索算法，计算各所述候选历史处警信息与所述实时警情信息的匹配率；

根据各所述检索算法的预设权值，对各所述候选历史处警信息的匹配率进行加权平均，得到各所述候选历史处警信息的相似度；

将所述相似度超过预设相似度阈值的候选历史处警信息作为与所述实时警情信息关联的目标处警信息。

可选地，所述检索算法包括：卷积神经网络算法、编辑距离短文本相似算法、词频逆向文件频率算法、词向量算法、循环神经网络算法。