本發(fā)明涉及社區(qū)監(jiān)控領域，尤其是一種多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著社會的快速發(fā)展，社區(qū)管理面臨著愈加復雜的人群監(jiān)控任務，尤其是針對失業(yè)人員、困難家庭、流動人口、嚴重精神障礙患者、社區(qū)矯正人員、刑滿釋放人員及涉毒人員等重點人群的監(jiān)測和管理。目前，社區(qū)重點人群的監(jiān)控主要依賴于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)或簡單的政務數(shù)據(jù)統(tǒng)計，但這種單一數(shù)據(jù)源的方法存在嚴重的局限性。

2、首先，傳統(tǒng)監(jiān)控方法無法全面反映重點人群的行為特征與潛在風險，且缺乏對互聯(lián)網(wǎng)信息的有效利用，難以捕捉社區(qū)外部對重點人群的關注與討論。其次，現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)智能化程度低，無法自動識別異常事件，需要大量人力干預。盡管部分社區(qū)嘗試數(shù)據(jù)融合技術，但仍停留在簡單的數(shù)據(jù)疊加階段，未能實現(xiàn)深度分析和動態(tài)監(jiān)控。更為關鍵的是，現(xiàn)有方法缺乏對重點人群行為的動態(tài)追蹤機制，未充分利用大語言模型的分析能力，難以應對復雜的社區(qū)管理挑戰(zhàn)。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在提供一種基于多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術中數(shù)據(jù)來源單一、智能化程度低及缺乏動態(tài)反饋等問題，突破傳統(tǒng)監(jiān)控技術的局限，實現(xiàn)對重點人群的精準識別與動態(tài)管理，顯著提升監(jiān)控智能化水平與決策可靠性。

2、按照本發(fā)明所提供的設計方案，一方面提供一種多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，包括：

3、通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控，獲取社交媒體、論壇及新聞網(wǎng)站的與社區(qū)相關的文本數(shù)據(jù)，對采集的文本數(shù)據(jù)進行清洗、分詞、去除停用詞及詞干提取預處理，生成預處理后的文本序列；

4、將預處理后的文本序列輸入大語言模型生成上下文相關的高維詞向量表示，通過聚類算法對詞向量進行聚類分析，識別、標記偏離正常行為模式的異常事件，并提取異常事件的關鍵信息；

5、通過政務網(wǎng)平臺獲取社區(qū)相關的投訴、建議及事件數(shù)據(jù)，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘算法將政務數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)識別的異常事件信息進行關聯(lián)分析，篩選出與異常事件相關的支持度與置信度高于預設閾值的投訴和建議數(shù)據(jù)；

6、基于時空熱力圖分析方法計算異常事件的時空密度分布，標記事件密度高于預設閾值的高風險區(qū)域及其對應的事件類型和相關人員信息，篩選出涉及重點人群線索；

7、通過視聯(lián)網(wǎng)智能攝像頭及傳感器網(wǎng)絡，利用目標檢測模型對標記的相關人員進行行為特征捕捉和活動軌跡分析，生成包含行為特征與軌跡的監(jiān)控報告，驗證和補充重點人群信息；

8、將互聯(lián)網(wǎng)文本分析結(jié)果、政務數(shù)據(jù)關聯(lián)分析結(jié)果和監(jiān)控報告推送至社區(qū)網(wǎng)格員終端指導現(xiàn)場核驗，并根據(jù)核驗反饋結(jié)果通過反饋循環(huán)公式動態(tài)更新監(jiān)控策略，實現(xiàn)監(jiān)控目標的逐級收斂與精準識別。

9、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集通過爬蟲技術實現(xiàn)，并采用正則表達式對原始數(shù)據(jù)進行清洗，去除html標簽及廣告內(nèi)容。

10、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述大語言模型為基于transformer架構的預訓練模型，生成詞向量的過程表示為：

11、

12、其中，為預處理后的文本序列，為輸出的上下文相關詞向量。

13、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述聚類算法為k-means算法，其目標函數(shù)表示為：

14、

15、其中，為聚類類別數(shù)，為聚類質(zhì)心。

16、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述關聯(lián)規(guī)則挖掘采用apriori算法，置信度計算表示為：

17、

18、其中，、為項目數(shù)據(jù)項集，所述支持度閾值為0.1，置信度閾值為0.5。

19、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述時空熱力圖分析方法，計算事件密度表示為：

20、

21、其中,表示時間維度，表示空間維度，為平滑參數(shù)。

22、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述行為驗證通過yolov5模型實現(xiàn)，其輸出為：

23、

24、其中,表示輸入圖像。

25、作為本發(fā)明多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，進一步地，所述反饋循環(huán)公式為：

26、

27、其中，表示反饋權重矩陣，為當前監(jiān)控狀態(tài)，表示網(wǎng)格員走訪獲取的新信息。

28、再一方面，本發(fā)明提供一種面向多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述方法，包括：

29、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過爬蟲技術獲取社交媒體、論壇及新聞網(wǎng)站的社區(qū)相關文本數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、分詞及詞干提取預處理；

30、文本分析與異常檢測模塊，包括大語言模型和聚類算法單元，用于生成高維詞向量并識別偏離正常行為模式的異常事件；

31、政務數(shù)據(jù)關聯(lián)模塊，用于接入政務平臺數(shù)據(jù)，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘算法將政務數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)異常事件信息關聯(lián)，篩選支持度與置信度高于預設閾值的投訴和建議數(shù)據(jù)；

32、時空熱力圖分析模塊，用于計算異常事件的時空密度分布，標記高風險區(qū)域及關聯(lián)人員信息；

33、視聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控模塊，包括部署于社區(qū)的智能攝像頭及目標檢測模型，用于捕捉相關人員的行為特征及活動軌跡，生成監(jiān)控報告；

34、網(wǎng)格員核驗與反饋模塊，用于接收互聯(lián)網(wǎng)分析結(jié)果、政務關聯(lián)結(jié)果及監(jiān)控報告，支持現(xiàn)場核驗并通過反饋循環(huán)公式動態(tài)更新監(jiān)控策略；

35、數(shù)據(jù)存儲與處理服務器，用于存儲多源數(shù)據(jù)并執(zhí)行各模塊的數(shù)據(jù)融合與計算任務。

36、本發(fā)明的有益效果是：

37、本發(fā)明提出的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法及系統(tǒng)，在社區(qū)治理智能化領域?qū)崿F(xiàn)了多項技術創(chuàng)新，具有顯著的應用價值。在數(shù)據(jù)整合層面，創(chuàng)新性地構建了互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)、政務平臺數(shù)據(jù)和視聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控數(shù)據(jù)的三維融合架構，通過多源異構數(shù)據(jù)的交叉驗證與互補，有效解決了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)孤島問題，使重點人群的行為特征分析更加全面準確。在信息處理機制上，設計了從數(shù)據(jù)采集、文本分析、政務關聯(lián)到視聯(lián)網(wǎng)驗證的逐級收斂遞進式處理流程，通過四層處理篩選步驟，實現(xiàn)了監(jiān)控信息的智能收斂，顯著提高了監(jiān)控精準度。

38、在智能化應用方面，系統(tǒng)深度整合了自然語言處理與計算機視覺技術，通過大語言模型的語義理解能力與目標檢測技術的協(xié)同應用，能夠高效識別文本和圖像中的異常行為模式，大幅提升了異常事件發(fā)現(xiàn)的時效性。同時，方案構建了完整的動態(tài)優(yōu)化機制，通過網(wǎng)格員實地核查與算法模型的持續(xù)交互，實現(xiàn)了監(jiān)控策略的自適應調(diào)整，形成“機器智能+人工經(jīng)驗”的協(xié)同優(yōu)化閉環(huán)。不僅提升了社區(qū)治理的現(xiàn)代化水平，也為智慧城市建設提供了可復用的技術方案，具有廣闊的應用前景。

技術特征：

1.一種多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集通過爬蟲技術實現(xiàn)，并采用正則表達式對原始數(shù)據(jù)進行清洗，去除html標簽及廣告內(nèi)容。

3.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述大語言模型為基于transformer架構的預訓練模型，生成詞向量的過程表示為：

4.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述聚類算法為k-means算法，其目標函數(shù)表示為：

5.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述關聯(lián)規(guī)則挖掘采用apriori算法，置信度計算表示為：

6.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述時空熱力圖分析方法，計算事件密度表示為：

7.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述行為驗證通過yolov5模型實現(xiàn)，其輸出為：

8.根據(jù)權利要求1所述的多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法，其特征在于，所述反饋循環(huán)公式為：

9.一種多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，用于實現(xiàn)權利要求1-8任意一項所述方法，包括：

技術總結(jié)
本發(fā)明涉及社區(qū)監(jiān)控技術領域，公開了一種多域數(shù)據(jù)融合逐級收斂的社區(qū)重點人群監(jiān)控方法及系統(tǒng)。通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊獲取社交媒體、論壇及新聞網(wǎng)站的文本數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后輸入大語言模型生成高維詞向量，利用聚類算法識別異常事件；通過政務數(shù)據(jù)關聯(lián)模塊挖掘異常事件與政務投訴數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則；基于時空熱力圖分析模塊標記高風險區(qū)域及關聯(lián)人員信息；通過視聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控模塊捕捉相關人員行為特征及活動軌跡；最后將分析結(jié)果推送至網(wǎng)格員終端進行核驗，并動態(tài)更新監(jiān)控策略。系統(tǒng)包括互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、文本分析、政務關聯(lián)、時空熱力圖分析、視聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控及網(wǎng)格員核驗模塊。實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)融合與智能分析，顯著提升了社區(qū)重點人群監(jiān)控的精準性和時效性。

技術研發(fā)人員：李鵬,李麗,貴恒,閆之華,孫家星,賈天成,鄭瑞,李昊南
受保護的技術使用者：河南嵩山實驗室產(chǎn)業(yè)研究院有限公司洛陽分公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15