[发明专利]一种嫌疑人推荐方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202010045688.0 | 申请日: | 2020-01-15 |
公开(公告)号: | CN111598753A | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | 孙德毅 | 申请(专利权)人: | 北京明略软件系统有限公司 |
主分类号: | G06Q50/26 | 分类号: | G06Q50/26;G06F16/9536;G06K9/62 |
代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 100000 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 嫌疑人 推荐 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种嫌疑人推荐方法,其特征在于,包括:
获取待推荐刑事案件的特征信息;
在预设案件特征库中,根据所述特征信息匹配出所述待推荐刑事案件对应的至少一个目标刑事案件;其中,所述预设案件特征库中存储有多个刑事案件以及每一刑事案件对应的特征信息;
将所述目标刑事案件与所述待推荐刑事案件进行关联,得到所述待推荐刑事案件对应的串并案;
根据所述串并案的特征信息,确定出待推荐刑事案件对应的目标嫌疑人。
2.根据权利要求1所述的嫌疑人推荐方法,其特征在于,所述在预设案件特征库中,根据所述特征信息匹配出所述待推荐刑事案件对应的至少一个目标刑事案件,包括:
计算所述待推荐刑事案件的特征信息与所述预设案件特征库中每一待匹配刑事案件对应的特征信息之间的相似度;
根据多个待匹配刑事案件对应的相似度,从多个待匹配刑事案件中确定出待推荐刑事案件对应的目标刑事案件。
3.根据权利要求1所述的嫌疑人推荐方法,其特征在于,所述获取待推荐刑事案件的特征信息,包括:
获取待推荐刑事案件的文本信息;
利用预设特征识别模型对所述文本信息进行特征提取,得到所述待推荐刑事案件的特征信息;
其中,所述预设特征识别模型为通过将多个样本文本信息以及每一样本文本信息对应的样本特征信息作为输入,对神经网络进行训练得到的。
4.根据权利要求1所述的嫌疑人推荐方法,其特征在于,所述根据所述串并案的特征信息,确定出待推荐刑事案件对应的目标嫌疑人,包括:
根据所述串并案的特征信息,确定出待推荐刑事案件对应的多个初始嫌疑人以及每一初始嫌疑人对应的身份信息;
获取所述串并案的时间信息和空间信息,所述时间信息用于表征所述串并案发生的时间,所述空间信息用于表征所述串并案发生的地点;
根据身份信息、所述串并案的时间信息和空间信息,从预设嫌疑人轨迹库中确定出多个待匹配嫌疑人和待匹配嫌疑人对应的轨迹信息;所述预设嫌疑人轨迹库存储有多个嫌疑人的身份信息以及与每一嫌疑人对应的轨迹信息;
根据所述空间信息和多个待匹配嫌疑人对应的轨迹信息,确定出待推荐刑事案件对应的目标嫌疑人。
5.根据权利要求4所述的嫌疑人推荐方法,其特征在于,所述根据身份信息、所述串并案的时间信息和空间信息,从预设嫌疑人轨迹库中确定出多个待匹配嫌疑人和待匹配嫌疑人对应的轨迹信息,包括:
根据串并案的空间信息,确定出串并案对应的待排查区域以及待排查区域内的轨迹采样点;
根据所述轨迹采样点、所述时间信息和初始嫌疑人对应的身份信息,在嫌疑人轨迹库中确定多个待匹配嫌疑人以及每一待匹配嫌疑人对应的轨迹信息。
6.根据权利要求4所述的嫌疑人推荐方法,其特征在于,所述根据所述空间信息和多个待匹配嫌疑人对应的轨迹信息,确定出待推荐刑事案件对应的目标嫌疑人,包括:
计算每一待匹配嫌疑人对应的轨迹信息与串并案的空间信息之间的距离;
选择距离最小的预设数目的待匹配嫌疑人,作为待推荐刑事案件对应的目标嫌疑人。
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