[发明专利]一种基于机器学习的智能审讯方法、设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于机器学习的智能审讯方法、设备及介质，涉及图形数据读取领域，方法包括：获取审讯对象的静态信息；将静态信息作为输入，通过预先训练的机器学习模型输出匹配的审讯策略，并确定审讯策略包括的多个审讯阶段，以及每个审讯阶段匹配的审讯方案；通过审讯策略对审讯对象进行审讯，并在审讯过程中，采集审讯对象的面部信息；根据面部信息，确定审讯策略当前对应的审讯阶段，并采用审讯阶段匹配的审讯方案，对审讯对象进行审讯。预先获取的静态信息，为审讯对象选取最匹配的审讯策略。在审讯过程中，基于审讯对象动态的面部信息，对审讯过程进行实时修正，以动静态信息结合的方式，提高审讯的效率和成功率。

技术领域

本申请涉及图形数据读取领域，具体涉及一种基于机器学习的智能审讯方法、设备及介质。

背景技术

在审讯场景中，目前常见的审讯实践是依赖于审讯人员的工作经验以及个体的感知能力，根据审讯对象的生理状态，例如，疲惫、精力充沛、平和等，以及审讯对象的心理状态，例如，警觉、紧张、冲动、平和、焦虑等，有针对性地调整审讯策略，从而促进审讯对象做出供述决策。

常见的审讯改进技术路径主要包括以下三种：其一，设计审讯椅、审讯桌以及安装智能审讯装置的配件装备。然而该种方式只能对设备进行改进，难以与审讯过程进行关联。其二，利用人工智能自然语言处理技术等前沿技术，进行自动转写和记录。然而该种方式只进行转写记录，也并未对审讯过程产生影响。其三，基于人工智能图像识别技术、语音识别技术，对审讯对象的生理活动进行监测并推断其心理活动，由此为审讯人员提供辅助支持的装备。然而该种方式只采集是否说谎等心理指标，导致信息量和参考性不足。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提出了一种基于机器学习的智能审讯方法，包括：

获取审讯对象的静态信息，所述静态信息用于形容所述审讯对象的身份信息中的多个维度；

将所述静态信息作为输入，通过预先训练的机器学习模型输出匹配的审讯策略，并确定所述审讯策略包括的多个审讯阶段，以及每个审讯阶段匹配的审讯方案；

通过所述审讯策略对所述审讯对象进行审讯，并在审讯过程中，采集所述审讯对象的面部信息；

根据所述面部信息，确定所述审讯策略当前对应的审讯阶段，并采用所述审讯阶段匹配的审讯方案，对所述审讯对象进行审讯。

另一方面，本申请还提出了一种基于机器学习的智能审讯设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如：

获取审讯对象的静态信息，所述静态信息用于形容所述审讯对象的身份信息中的多个维度；

将所述静态信息作为输入，通过预先训练的机器学习模型输出匹配的审讯策略，并确定所述审讯策略包括的多个审讯阶段，以及每个审讯阶段匹配的审讯方案；

通过所述审讯策略对所述审讯对象进行审讯，并在审讯过程中，采集所述审讯对象的面部信息；

根据所述面部信息，确定所述审讯策略当前对应的审讯阶段，并采用所述审讯阶段匹配的审讯方案，对所述审讯对象进行审讯。

另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：

获取审讯对象的静态信息，所述静态信息用于形容所述审讯对象的身份信息中的多个维度；

将所述静态信息作为输入，通过预先训练的机器学习模型输出匹配的审讯策略，并确定所述审讯策略包括的多个审讯阶段，以及每个审讯阶段匹配的审讯方案；

通过所述审讯策略对所述审讯对象进行审讯，并在审讯过程中，采集所述审讯对象的面部信息；

根据所述面部信息，确定所述审讯策略当前对应的审讯阶段，并采用所述审讯阶段匹配的审讯方案，对所述审讯对象进行审讯。