[发明专利]一种基于大数据的被检人员分级方法

说明书

一种基于大数据的被检人员分级方法和装置，所述方法包括如下步骤：步骤一、搜集历史数据并建立数据库；步骤二、基于所述历史数据，建立风险评估模型；步骤三、采集乘客身份行为信息，根据评估模型对相关人员的危险程度进行评估，根据评估结果对相关人员的危险程度进行划分；步骤四、根据所述划分结果对所述相关人员进行相应检测。通过本发明可以快速有效的进行人员安全检查，结合现有安检手段，有力的提高了分级检测的速度和效果。

技术领域

本发明涉及大数据信息处理领域，具体而言，涉及一种基于大数据统计的人员分级的案件方法。

背景技术

近年来，全球航空业迅速发展，旅客流量增加，全球民航安全形势严峻，突发事件时有发生，为了保证民航安全，各国机场采用个多种方式来进行安检，例如：安全检查人员可以通过核对身份证等证件来验证待查人员的身份，确认被检人员是否在公安部门的有关可疑人员列表中。还可例如，安全检查人员使用特定设备(比如安检机)，产生的放射性射线(如X射线)，扫描被检人员的行李，根据扫描图像来检查旅客所带行李中，是否含有危险品或违禁物品。还可例如，安全检查人员使用人体检查仪对可疑旅客进行身体检查，检查可疑旅客是否随身携带了金属或其他违禁物品。当遇到可疑人员时加大安检力度，会影响正常旅客的同行时间。总之，目前的安检流程繁琐，检查所用时间较长，旅客安检的体验很差。

因此，对针对上述问题，对乘客进行划分，根据不同等级采用不同的安检，以缩短安检时间，增强旅客安检体验是一个亟待解决的问题。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种用于在案件中被检人员分级的方法和装置，对被检人员实现区别化检查，以缩短安检流程，并减少检查时长。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出一种基于大数据的被检人员分级方法，其特征在于：

在步骤S101中，搜集历史数据并建立数据库。所述历史数据来自安检系统的历史安检信息或者第三方机构记录信息。

步骤S102.基于所述历史数据库，建立被检人员的风险评估模型，确定历史数据中人员的危险程度。

步骤S103.采集被检测人员的网络行为数据进行情感分析。

步骤S104.根据二次评估结果对相关人员的危险程度进行划分。

步骤S105.根据所述划分结果对所述相关人员进行相应检测。

进一步的，风险评估模型的建立包括以下步骤：

1、根据公安部数据采集处理系统收集的人员出行轨迹信息，在每种类型的出行轨迹信息中选取多个轨迹评分因子，建立每种人员类型的出行轨迹评分因子体系；

2、将出行轨迹评分因子作为风险预警模型中使用的变量。

进一步的，网络行为数据收集可包括如下步骤：

步骤一：借助互联网信息库，获取人员的微博，微信公众号，贴吧发文，使用的表情符号，回帖，评论等互联网信息；

步骤二：对步骤一收集到的数据进行处理，划分成不同的类别，如视频、音乐、游戏等；并根据类别内容和语义分析该人员的情感，并给相应的情感数据打上情绪标签；所述情绪标签为快乐、愤怒、悲痛、恐惧、惊奇、接受、狂喜、警惕、憎恨等情感。

步骤三：针对采集的目标的历史微博，以周为时间尺度对个人历史网络行为进行统计分析，分析内容包括情感指标。

步骤四；构造情感倾向函数，并通过该函数计算该人员在最近一个月的情绪变化。