一种基于融合时空轨迹的重点人员风险评估方法

摘要

本发明提供一种基于融合时空轨迹的重点人员风险评估方法，包含步骤：S1、筛选、预处理重点人员的静态信息数据，得到重点人员的静态特征；S2、融合重点人员的人像时空轨迹数据和手机三码时空轨迹数据得到融合时空轨迹数据；S3、提取融合时空轨迹数据的行为特征并进行特征衍生，得到重点人员的动态特征；S4、删选得到有效特征并进行特征编码；S5、将有效特征的特征编码输入梯度提升决策树模型，得到对应静态、动态特征的重要性评分；S6、通过重要性评分高于设定评分阈值的静态、动态特征的特征编码值训练异构深度神经网络模型；通过训练好的该异构深度神经网络模型给出重点人员的风险评分。