犯罪预测模型的训练方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN111598059A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010601748.2

    申请日:2020-06-28

    摘要: 本发明提供了一种犯罪预测模型的训练方法、装置及电子设备,涉及犯罪预测技术领域,包括获取目标区域在预设时间段内的历史犯罪数据;将该历史犯罪数据转化为视频流;对于视频流中的每一图像帧,提取该图像帧的时空特征信息;以该视频流中各图像帧的时空特征信息为训练集合,训练预设的神经网络,直至满足预设的训练结束条件,得到训练好的犯罪预测模型。本发明实施例通过提取历史犯罪数据在不同时间深度的时间特征,以及通过多层卷积捕捉不同距离的空间依赖得到对应的空间特征,并对二者加以融合得到时空特征信息,基于该时空特征信息对神经网络进行训练得到的犯罪预测模型,可以在更细粒度的时间和空间上进行犯罪预测,提高犯罪预测的准确性。