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申请/专利权人：深圳平安智慧医健科技有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的疫情排查方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：对包含目标用户的视频流数据进行流分析处理，得到目标用户对应的人脸特征数据；根据人脸特征数据进行人脸识别，确定目标用户对应的用户行为轨迹；基于用户行为轨迹，确定多个目标轨迹点；对所述多个目标轨迹点进行检索，确定每个目标轨迹点对应的目标值；并基于每个目标轨迹点对应的目标值，确定目标用户对应的轨迹风险值；确定目标用户对应的用户病症，并基于病症风险树和用户病症，确定目标用户对应的患病风险值；将轨迹风险值和患病风险值输入半监督学习模型，得到目标用户对应的风险标签。本申请提高了疫情排查的效率。
主权项：1.一种基于人工智能的疫情排查方法，其特征在于，所述方法包括：对包含目标用户的视频流数据进行流分析处理，得到所述目标用户对应的人脸特征数据；根据所述人脸特征数据进行人脸识别，确定所述目标用户对应的用户行为轨迹，包括：获取预构建的人脸识别模型，并基于所述预构建的人脸识别模型对应的应用场景确定所述预构建的人脸识别模型对应的识别范围；采集所述识别范围内的用户对应的历史人脸特征数据；基于采集到的所述历史人脸特征数据，对所述预构建的人脸识别模型进行模型训练，得到训练完成的人脸识别模型；将所述人脸特征数据输入所述训练完成的人脸识别模型，得到所述目标用户对应的用户身份；基于所述用户身份，确定所述目标用户对应的用户行为轨迹；基于所述用户行为轨迹，确定多个目标轨迹点；按照预设的检索任务对所述多个目标轨迹点进行检索，确定每个所述目标轨迹点对应的目标值；并基于每个所述目标轨迹点对应的目标值，确定所述目标用户对应的轨迹风险值；确定所述目标用户对应的用户病症，并基于预先构建的病症风险树和所述用户病症，确定所述目标用户对应的患病风险值；将所述轨迹风险值和所述患病风险值输入预先训练完成的半监督学习模型，得到所述目标用户对应的风险标签。
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百度查询： 深圳平安智慧医健科技有限公司 基于人工智能的疫情排查方法、装置、电子设备及介质
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