[发明专利]一种危险预测方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种危险预测方法及装置，可以包括：获取用户的人体健康数据，位置对应的地理信息数据以及位置对应的外界环境数据；将人体健康数据，地理信息数据以及外界环境数据进行融合；通过关联分析，从融合后的数据中，提取人体健康数据，地理信息数据以及外界环境数据分别对应的特征信息；根据人体健康数据，地理信息数据以及外界环境数据分别对应的特征信息，通过潜在特征分析，确定用户在位置可能发生的危险事件。如此，能够提高危险预测的精准性。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种危险预测方法及装置。

背景技术

随着人们生活质量的逐步提升，旅游逐渐成为人们休闲娱乐的方式之一。但是，在旅途过程中不可避免地会存在安全隐患，对用户的安全造成影响。为了降低用户在旅游过程中安全遭受到影响的可能，对用户可能遭受到的危险进行预测就显得十分重要。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种危险预测方法及装置，以提高危险预测的精准性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种危险预测方法，包括：

获取用户的人体健康数据，位置对应的地理信息数据以及所述位置对应的外界环境数据；

将所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据进行融合；

通过关联分析，从融合后的数据中，提取所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息；

根据所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息，通过潜在特征分析，确定所述用户在所述位置可能发生的危险事件。

可选的，所述将所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据进行融合，包括：

通过多传感器有偏估计融合算法，将所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据进行融合。

可选的，所述通过多传感器有偏估计融合算法，将所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据进行融合，包括：

对所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据进行有偏估计，得到所述人体健康数据、所述地理信息数据、以及所述外界环境数据分别对应的有偏估计值；

通过公式：将所述人体健康数据、所述地理信息数据、以及所述外界环境数据分别对应的有偏估计值进行融合，得到融合后的数据；

其中，为融合后的数据，为有偏估计值，n为有偏估计值的个数。

可选的，所述通过关联分析，从融合后的数据中，提取所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息，包括：

通过词频-逆文本频率指数TF-IDF算法，从融合后的数据中挖掘贡献度满足预设贡献度条件的数据；

通过对满足预设贡献度条件的数据进行关联分析，提取所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息。

可选的，所述根据所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息，通过潜在特征分析，确定所述用户在所述位置可能发生的危险事件，包括：

根据所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息，通过非负矩阵分解算法，确定所述用户在所述位置可能发生的危险事件。

可选的，所述根据所述人体健康数据，所述地理信息数据以及所述外界环境数据分别对应的特征信息，通过非负矩阵分解算法，确定所述用户在所述位置可能发生的危险事件，包括：