[发明专利]基于人工智能的疫情排查方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述方法包括：

对包含目标用户的视频流数据进行流分析处理，得到所述目标用户对应的人脸特征数据；

根据所述人脸特征数据进行人脸识别，确定所述目标用户对应的用户行为轨迹；

基于所述用户行为轨迹，确定多个目标轨迹点；

按照预设的检索任务对所述多个目标轨迹点进行检索，确定每个所述目标轨迹点对应的目标值；并基于每个所述目标轨迹点对应的目标值，确定所述目标用户对应的轨迹风险值；

确定所述目标用户对应的用户病症，并基于预先构建的病症风险树和所述用户病症，确定所述目标用户对应的患病风险值；

将所述轨迹风险值和所述患病风险值输入预先训练完成的半监督学习模型，得到所述目标用户对应的风险标签。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述对包含目标用户的视频流数据进行流分析处理，得到所述目标用户对应的人脸特征数据包括：

对包含目标用户的视频流数据进行序列化处理，得到视频帧数据；

将所述视频帧数据缓存于可容错数据队列；

对所述可容错数据队列中的所述视频帧数据进行消费处理，得到所述目标用户对应的人脸特征数据。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述根据所述人脸特征数据进行人脸识别，确定所述目标用户对应的用户行为轨迹包括：

获取预构建的人脸识别模型，并确定所述预构建的人脸识别模型对应的识别范围；

采集所述识别范围内的用户对应的历史人脸特征数据；

基于采集到的所述历史人脸特征数据，对所述预构建的人脸识别模型进行模型训练，得到训练完成的人脸识别模型；

将所述人脸特征数据输入所述训练完成的人脸识别模型，得到所述目标用户对应的用户身份；

基于所述用户身份，确定所述目标用户对应的用户行为轨迹。

4.如权利要求1所述的基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述基于所述用户行为轨迹，确定多个目标轨迹点包括：

根据所述用户行为轨迹，确定所述用户行为轨迹对应的轨迹路线；

基于地理坐标系统，确定所述轨迹路线中的多个轨迹点，并计算每个所述轨迹点在预设时间间隔内对应的人流量；

若有一轨迹点在预设时间间隔内对应的人流量大于或等于预设人流量阈值，则将该轨迹点确定为目标轨迹点。

5.如权利要求1所述的基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述基于预先构建的病症风险树和所述用户病症，确定所述目标用户对应的患病风险值包括：

使用预设的医学词库对所述用户病症进行处理，得到多个病症词；

根据所述多个病症词遍历预先构建的病症风险树，确定每个所述病症词对应的节点；

确定每个所述节点对应的节点值及对应的节点层级；

基于所述节点层级和所述节点值，确定所述目标用户对应的患病风险值。

6.如权利要求5所述的基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述根据所述多个病症词遍历预先构建的病症风险树之前，所述方法还包括：

获取目标疾病对应的多个患者病例，并基于所述多个患者病例确定多个病症特征；

根据所述多个病症特征，确定多个第一病症词组，每个所述第一病症词组有且仅有一个病症特征；

从所述多个病症特征中任意选取两个病症特征，组成多个第二病症词组，每个所述第二病症词组中包括两个病症特征；

分别计算每个所述第一病症词组和每个所述第二病症词组的基尼指数，并基于所述基尼指数在所述第一病症词组和所述第二病症词组中，确定目标词组；

基于所述目标词组，构建所述目标疾病对应的病症风险树。