[发明专利]一种行动轨迹模式识别工作状态的方法在审
| 申请号： | 201910207668.6 | 申请日： | 2019-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN109947822A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 杨伟华;闵圣捷;彭京;贺晨阳;白云;李建;赵敬千;赖宇;谢伯栋;石葆梅;姜淮韬;陈浩;李成;匡璐;胡海;林里睿;严思达;谢涛;李小龙;陈才勇;龙超国;方波 | 申请（专利权）人： | 成都市公安科学技术研究所;四川省公安科研中心;中电科华云信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06Q10/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 季申清 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 轨迹数据 模式识别 行动轨迹 节点数 数据处理领域 决策树算法 工作性质 节点访问 历史轨迹 行为轨迹 出勤 员工 判定 清洗 采集 停留 | ||
1.一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于，包含如下步骤：
(a)采集员工轨迹数据，并清洗轨迹数据；
(b)根据轨迹数据提取停留时间较长的节点数、轨迹节点数、节点访问频次、轨迹总长度；
(c)通过logistics、svm、决策树算法训练历史轨迹数据；
(d)反复调优模型，并对新的轨迹数据进行识别。
2.根据权利要求1所述的一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于：上述(b)步骤分为下述子步骤：
截取特定时间段轨迹:截取固定工作时间段内轨迹数据并按照时间从小到大进行排序；
统计轨迹数据:统计轨迹中停留时间超过某个阈值的节点数，将轨迹中所有的节点数据作为访问频次，选出最大访问频次，对所有的节点、以及节点距离进行去重计算，将两两节点间的累加距离作为轨迹长度；
特征处理:根据算法需求对提取的特征进行区域缩减处理。
3.根据权利要求1所述的一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于：上述(c)步骤分为下述子步骤：
数据集分割：对历史数据集进行分割，分割成训练集与测试集；
训练模型：分别运用不同算法，并且通过交叉验证调整各个算法最优参数，在保证没有过拟合或者欠拟合的情况下对训练集进行训练；
模型评估：按照机器学习模型评估的方法评估各个模型训练的效果，选取训练效果最好的模型作为最终的模型。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于：上述轨迹数据来自已有的轨迹数据库、字段包轨迹ID、节点位置、时间、速度。
5.根据权利要求4所述的一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于：上述轨迹数据通过api接口方式取得。
6.根据权利要求4所述的一种行动轨迹模式识别工作状态的方法，其特征在于：上述轨迹数据通过爬虫方式取得。
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