(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211096977.9
(22)申请日 2022.09.08
(71)申请人 枫树谷 (成 都) 科技有限责任公司
地址 610000 四川省成 都市天府新区兴隆
街道集萃路619号天府 海创园2-1栋
(72)发明人 付佳 冯灏 尹玄鲲
(74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理
有限公司 5125 6
专利代理师 李林
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 10/06(2012.01)
G06Q 50/26(2012.01)
G06F 30/20(2020.01)
(54)发明名称
一种人群安全风险分析模型的构建和使用
方法
(57)摘要
本发明公开了一种人群安全风险分析模型
的构建和使用方法, 涉及应急安全管理技术领
域, 上述构建方法包括以下步骤: 获取多模态数
据, 将上述多模态数据输入数据库, 得到与上述
数据库匹配的第一风险分析数据集 以及不与数
据库匹配的第一数据集, 根据上述第一风险分析
数据集计算风险分析结果; 将上述第一数据集输
入基于卷积神经网络的预测模型, 得到与上述预
测模型匹配的第二风险分析数据集 以及不与预
测模型匹配的第二数据集, 根据上述第二风险分
析数据集计算风险分析结果; 利用上述第一数据
集和第二数据集分别更新数据库和预测模型, 两
种风险分析叠加, 使该模型覆盖的事故案例更加
全面, 提高风险分析 结果的准确性。
权利要求书2页 说明书8页 附图1页
CN 115293458 A
2022.11.04
CN 115293458 A
1.一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特 征在于, 包括以下步骤:
获取多模态数据,
将所述多模态数据输入数据库, 得到与 所述数据库匹配的第 一风险分析数据集以及不
与数据库匹配的第一数据集, 根据所述第一 风险分析 数据集计算 风险分析 结果;
将所述第一数据集输入基于卷积神经网络的预测模型, 得到与 所述预测模型匹配的第
二风险分析数据集以及不与预测模型匹配的第二数据集, 根据所述第二风险分析数据集计
算风险分析 结果;
利用所述第一数据集和第二数据集分别更新数据库和预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 所述多
模态数据包括普通环境下的多模态数据和极端环境下的多模态数据;
获取所述极端环境下的多模态数据包括以下步骤:
利用仿真软件对典型极端环境下的人群行为进行建模和仿真, 得到极端环境下的多模
态数据。
3.根据权利要求1所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 所述多
模态数据包括事故数据和特 征数据。
4.根据权利要求3所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 根据 所
述第一风险分析 数据集计算 风险分析 结果, 包括以下步骤:
每间隔时间t查询一次第一风险分析数据集, 记录所述特征数据变化后的次数以及事
故发生的次数;
根据所述特 征数据变化后的次数以及事故 发生的次数, 计算事故 发生概率;
根据所述事故 发生概率和事故数据, 计算所述 风险分析 结果。
5.根据权利要求3所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 根据 所
述第二风险分析 数据集计算 风险分析 结果, 包括以下步骤:
在所述第一数据集中选取任意 时间段的多模态数据; 该时间段内的每一 时间点的多模
态数据作为一组数据的集合, 将该时间段的多模态数据以8:2的比例拆分成训练集和测试
集;
将所述训练集输入预测模型, 得到训练后的预测模型;
将所述测试集输入该预测模型, 得到事故发生概率; 根据所述测试集的事故发生概率
和事故数据, 计算 风险分析 结果。
6.根据权利要求1所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 利用所
述第一数据集更新数据库的详细步骤如下:
所述第一数据集作为反馈数据, 反馈 至数据库;
根据所述第一数据集生成新的数据结构, 将生成的新的数据结构保存至专家数据库
中。
7.根据权利要求1所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 利用所
述第二数据集更新预测模型的详细步骤如下:
所述第二数据集作为反馈数据, 反馈 至预测模型;
利用所述第二数据集再次训练预测模型, 得到新的预测模型。
8.根据权利要求1所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法, 其特征在于, 获取多权 利 要 求 书 1/2 页
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2模态数据后, 按时间顺序对多模态数据进行排列和存 储。
9.一种人群安全风险分析模型的使用方法, 其特征在于, 该使用方法采用如权利要求1
~8任一项所述的一种人群安全风险分析模型的构建方法构建的人群安全风险分析模型。
10.根据权利要求9所述的一种人群安全风险分析模型的使用方法, 其特征在于, 人群
安全风险预测包括以下步骤:
采集多模态数据, 将该多模态数据输入数据库, 遍历数据库;
若匹配到相应的数据 结构, 则计算事故发生概率, 根据所述事故发生概率和事故数据,
计算风险分析 结果;
若未匹配到相应的数据 结构, 则将该多模态数据存储于第 一数据集, 输入预测模型中,
计算事故 发生概率, 根据所述事故 发生概率和事故数据, 计算 风险分析 结果。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种人群安全风险分析模型的构建和使用方法
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