(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111631795.2 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 郑州学安网络科技有限公司 地址 450000 河南省郑州市高新 技术产业 开发区冬青街55号郑州高新 企业加速 产业园D7-10 栋楼 (72)发明人 郭海涛　朱建永　李俊琪　孙成成　 李洪坤　张晓东　王志敏　宋伟　 王文娟　段光杰　 (74)专利代理 机构 深圳中一联合知识产权代理 有限公司 4 4414 专利代理师 张菁华 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06N 3/02(2006.01) G06Q 50/20(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 事件预警方法、 装置、 设备、 存储介质和计算 机产品 (57)摘要 本申请公开了一种事件预警方法、 装置、 设 备、 存储介质和计算机产品， 属于人工智能技术 领域。 包括： 获取风险预测模型； 从第二环 境采集 多个影响因素的数据值， 得到多个第一数据值； 根据多个影响因素在第一环境中所能达到的最 大值及在第二环境中所能达到的最大值之间的 差异， 对多个第一数据值进行处理， 得到多个第 二数据值； 将多个第二数据值输入风险预测模 型， 获得第二环境发生目标事件的概率； 根据该 概率进行目标事件的预警。 本申请中多个第二数 据值可适用于风险预测模型的输入， 如此风险预 测模型可在输入多个第二数据值时对第二环境 发生目标事件的概率进行准确预测， 根据该概率 可对目标事件进行预警， 从而可有效预防目标事 件的发生。 权利要求书3页 说明书16页 附图2页 CN 114492937 A 2022.05.13 CN 114492937 A 1.一种事 件预警方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取风险预测模型， 所述风险预测模型用于预测目标事件发生的概率， 所述目标事件 具有多个影响因素， 所述风险预测模型是根据多组指定数据值训练得到的， 所述多组指定 数据值中的每组指定数据值为在第一环境发生所述目标事件时从所述第一环境采集的所 述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 或者为在所述第一环境未发生所述目标事件时 从所述第一环境采集的所述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 所述第一环境为发生 过所述目标事 件的环境； 获取所述多个影响因素中每个影响因素在所述第一环境中所能达到的最大值以及在 第二环境中所能达 到的最大值， 所述第二环境 为需要进行所述目标事 件的预警的环境； 从所述第二环境采集所述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 得到多个第 一数据 值； 根据所述多个影响因素中每个影响因素在所述第一环境中所能达到的最大值与在所 述第二环境中所能达到的最大值之 间的差异， 对所述多个第一数据值中的每个第一数据值 进行处理， 得到多个第二数据值； 将所述多个第 二数据值输入所述风险预测模型， 获得所述第 二环境发生所述目标事件 的概率； 根据所述第二环境发生所述目标事 件的概率进行所述目标事 件的预警。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取风险预测模型之前， 还 包括： 获取多个训练样本， 所述多个训练样本中的每个训练样本包括输入数据和样本标记， 所述每个训练样本中的输入数据为一组指 定数据值， 所述每个训练样本中的样本标记为所 述一组指 定数据值对应的目标概率， 所述目标概率为 发生所述目标事件的概率； 其中， 当所 述一组指 定数据值是在所述第一环境 发生所述目标事件时采集的时， 所述一组指 定数据值 对应的目标概率大于或等于第一概率阈值； 当所述一组指 定数据值是在所述第一环境未发 生所述目标事件时采集的时， 所述一组指 定数据值对应的目标概率小于或等于第二概率阈 值， 所述第二 概率阈值小于所述第一 概率阈值； 使用所述多个训练样本对神经网络模型进行训练， 得到所述 风险预测模型。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述多个影响因素中每个影响因素 在所述第一环境中所能达到的最大值与在所述第二环境中所能达到的最大值之 间的差异， 对所述多个第一数据值中的每 个第一数据值进行处 理， 得到多个第二数据值， 包括： 对于所述多个影响因素中的每一个影响因素， 将所述一个影响因素在所述第 一环境中 所能达到的最大值除以所述一个影响因素在所述第二环境中所能达到的最大值， 得到所述 一个影响因素对应的目标比值； 将所述一个影响因素对应的目标比值乘以所述一个影响因素的一个第 一数据值， 得到 所述一个影响因素的一个第二数据值。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在获取到所述风险预测模型后且尚未开始使用所述风险预测模型进行预测的预设时 间段内， 或者在开始使用所述风险预测模型进行预测后的每个检测周期内， 采集多组第一 目标数据值， 所述多组第一目标数据值中的每组第一目标数据值包括在所述第二环境发生 所述目标事件时从所述第二环境采集的所述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 或者权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114492937 A 2包括在所述第二环境未发生所述目标事件时从所述第二环境采集的所述多个影响因素中 每个影响因素的数据值； 根据所述多组第一目标 数据值对所述 风险预测模型进行训练。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述多组第 一目标数据值对所述风 险预测模型进行训练， 包括： 根据所述多个影响因素中每个影响因素在所述第一环境中所能达到的最大值与在所 述第二环境中所能达到的最大值之 间的差异， 对所述多组第一目标数据值中每组第一目标 数据值进行处 理， 得到与所述多组第一目标 数据值一一对应的多组第二目标 数据值； 对于所述多组第 一目标数据值中的每一组第 一目标数据值， 若所述一组第 一目标数据 值是在所述第二环境 发生所述目标事件时采集的， 则设置所述一组第一目标数据值对应的 目标概率大于或等于第一概率阈值， 所述 目标概率为发生所述 目标事件的概率； 若所述一 组第一目标数据值是在所述第二环境未发生所述目标事件时采集的， 则设置所述一组第一 目标数据值对应的目标概率小于或等于第二概率阈值， 所述第二概率阈值小于所述第一概 率阈值； 将所述一组第一目标数据值对应的一组第二目标数据值作为一个目标样本中的输入 数据， 将所述一组第一 目标数据值对应的目标概率作为所述一个目标样本中的样本标记， 以得到所述 一个目标样本； 使用得到的多个目标样本对所述 风险预测模型进行训练。 6.如权利要求1 ‑5任一所述的方法， 其特征在于， 所述目标事件为踩踏事件， 所述多个 影响因素包括人 数、 环境湿度、 环境照度、 楼层、 逆行 人数、 人流移动速度中的至少两个。 7.一种事 件预警装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一获取模块， 用于获取风险预测模型， 所述风险预测模型用于预测目标事件发生的 概率， 所述 目标事件具有多个影响因素， 所述风险预测模型是根据多组指定数据值训练得 到的， 所述多组指 定数据值中的每组指定数据值为在第一环境发生所述目标事件时从所述 第一环境采集的所述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 或者为在所述第一环境未发 生所述目标事件时从所述第一环境采集的所述多个影响因素中每个影响因素的数据值， 所 述第一环境 为发生过 所述目标事 件的环境； 第二获取模块， 用于获取所述多个影响因素中每个影响因素在所述第 一环境中所能达 到的最大值以及在第二环境中所能达到的最大值， 所述第二环境为需要进 行所述目标事件 的预警的环境； 第一采集模块， 用于从所述第二环境采集所述多个影响因素中每个影响因素的数据 值， 得到多个第一数据值； 处理模块， 用于根据 所述多个影响因素中每个影响因素在所述第 一环境中所能达到的 最大值与在所述第二环境中所能达到的最大值之间的差异， 对所述多个第一数据值中的每 个第一数据值进行处 理， 得到多个第二数据值； 输入模块， 用于将所述多个第二数据值输入所述风险预测模型， 获得所述第二环境发 生所述目标事 件的概率； 预警模块， 用于根据所述第二环境发生所述目标事件的概率进行所述目标事件的预 警。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114492937 A 3