申请/专利权人：罗普特科技集团股份有限公司

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726162A

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q50/26;G06F18/25;G06F18/2135;G06F18/23;G06F18/27;G06N3/0464;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请提供了一种基于多模态数据融合的社区风险等级评估方法及系统，通过采集和融合社区内来自传感器、视频监控和社交媒体等多种数据源的信息，实现了不同数据模态之间的融合与关联；通过构建基于机器学习的综合风险评估模型，将多模态数据特征与风险等级之间的关系进行学习和建模，能够有效地分析、挖掘多模态数据中的关键信息，准确评估社区风险等级，从而提供科学依据支持社会治理决策；通过实时数据采集和处理，能够实时监测社区环境、图像和人群流动等变化情况。结合风险评估模型，能够及时发现潜在的高风险事件，并提供预警信息，为社区管理者和执法部门提供有效的决策支持。

主权项：1.一种基于多模态数据融合的社区风险等级评估方法，其特征在于，包括：S1、获取社区多模态数据，对所述社区多模态数据中的每个模态数据进行预处理和特征提取；S2、将每个模态数据的特征分别进行数据融合，基于融合后的数据进行关联分析，将关联分析后的数据输入对应的机器学习模型进行计算，获取对应社区风险事件的风险概率分布；S3、结合每个社区风险事件的风险概率分布和对应权重计算社区综合风险得分，通过所述社区综合风险得分与预设的社区风险等级阈值进行比较，得到社区风险等级结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 罗普特科技集团股份有限公司 一种基于多模态数据融合的社区风险等级评估方法及系统

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