公开(公告)号：CN118428732A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410572808.0

申请日：2024-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 管昉立 ,  关泽林 ,  张建辉

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/24 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种多模态数据融合的盗窃犯罪风险评估方法，包括如下步骤：步骤1、获取待预测区域的地理信息数据集；步骤2、构建并训练多模态数据融合的盗窃犯罪风险评估模型；步骤3、将地理信息数据集作为输入得到感知特征、视觉特征、空间特征和盗窃风险指标，将上述特征进行数据更新得到多模态数据；步骤4、将来自不同数据源的多模态数据通过多模态特征融合模块融合成多模态特征矩阵；步骤5、将多模态特征矩阵作为自变量矩阵，将量化后的盗窃风险指标作为因变量通过回归预测模块进行预测。该方法设计局部区域加权回归算法来建模区域盗窃犯罪风险因子和建成环境特征，实现低成本、较高精度的区域盗窃犯罪风险评估。