[发明专利]一种目标对象的异常概率分析方法及相关装置

权利要求书

1.一种目标对象的异常概率分析方法，其特征在于，包括：

获取目标事件所涉及目标场景中，目标数据采集设备及其采集到的目标对象；其中，所述目标对象出入所述目标场景的频次满足预设的出入频次条件；

基于所述目标对象关联的行为特征数据，确定所述目标对象的特征标签集合；其中，所述特征标签集合包含的每个特征标签值表征：相应行为特征维度上，所述目标对象为异常目标对象的子概率；

基于所述特征标签集合包含的各个特征标签值，获得所述目标对象为所述异常目标对象的异常概率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标事件所涉及目标场景中，数据采集设备及其采集到的目标对象，包括：

从候选数据采集设备集群中，筛选出与所述目标事件所涉及目标场景的场景位置信息，满足预设的位置偏差条件的目标数据采集设备；

从预设的历史对象数据库中，获取对应所述目标事件的发生时间段设置的时间范围内，所述目标数据采集设备采集到的目标对象。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象关联的行为特征数据，确定所述目标对象的特征标签集合，包括：

基于预设的异常行为特征分析规则，对所述目标对象的行为特征数据进行分析，确定所述行为特征数据归属的各个行为特征区间；

分别确定对应所述各个行为特征区间设置的特征标签值，并基于获得的各个特征标签值，确定所述目标对象的特征标签集合。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征标签集合包含的各个特征标签值，获得所述目标对象为所述异常目标对象的异常概率，包括：

分别确定对应所述各个特征标签值各自的标签类型设置的特征权重；

基于所述各个特征标签值及其各自对应的特征权重，获得所述目标对象为所述异常目标对象的异常概率。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别确定对应所述各个特征标签值各自的标签类型设置的特征权重，包括：

从预设的系统数据库中，筛选出满足预设的事件侦破条件的历史事件及其对应的实际目标对象；

基于所述实际目标对象关联的行为特征数据，以及预设的概率预测模型，确定各个标签类型各自对应的特征权重。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标事件所涉及目标场景中，存在多个所述目标数据采集设备采集到的目标对象，则对多个目标对象的异常概率进行排序，获得所述多个目标对象各自的概率排列顺序；

基于获得的多个概率排列顺序，从所述多个目标对象中，筛选出满足预设的异常概率条件的至少一个目标对象；

将所述至少一个目标对象添加至预设的目标对象集合中，并将所述目标对象集合作为所述目标事件的候选实际对象集合。

7.一种目标对象的异常概率分析装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标事件所涉及目标场景中，目标数据采集设备及其采集到的目标对象；其中，所述目标对象出入所述目标场景的频次满足预设的出入频次条件；

确定模块，用于基于所述目标对象关联的行为特征数据，确定所述目标对象的特征标签集合；其中，所述特征标签集合包含的每个特征标签值表征：相应行为特征维度上，所述目标对象为异常目标对象的子概率；

处理模块，用于基于所述特征标签集合包含的各个特征标签值，获得所述目标对象为所述异常目标对象的异常概率。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，在所述获取目标事件所涉及目标场景中，数据采集设备及其采集到的目标对象时，所述获取模块具体用于：

从候选数据采集设备集群中，筛选出与所述目标事件所涉及目标场景的场景位置信息，满足预设的位置偏差条件的目标数据采集设备；

从预设的历史对象数据库中，获取对应所述目标事件的发生时间段设置的时间范围内，所述目标数据采集设备采集到的目标对象。