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申请/专利权人：中国民用航空总局第二研究所;民航成都电子技术有限责任公司

摘要：本申请提供了机场群体性事件演化状态的确定方法、装置、设备及介质，包括：基于多个机场旅客的实时多模态行为特征向量确定出目标无向图；基于目标无向图中的边计算子群凝聚度，确定出目标无向图中之中的子群体，若子群体发生演化更新，则更新子群体的状态特征向量；基于当前时刻的子群体的状态特征向量，确定出群体性事件的实时状态特征向量序列，将群体性事件的实时状态特征向量序列输入时序循环网络，形成群体性事件的融合状态特征向量，将群体性事件的融合状态特征向量输入至机场群体性事件演化状态分类模型之中，输出当前时刻群体性事件的演化状态分类。实现了机场群体性事件演化状态的实时精准感知，提高机场对群体性事件处置的能力。

主权项：1.一种机场群体性事件演化状态的确定方法，其特征在于，所述机场群体性事件演化状态的确定方法包括：基于目标机场的多个机场旅客的实时多模态行为特征向量确定出相似度矩阵，基于所述相似度矩阵构建出多个机场旅客的实时多模态行为特征向量对应的目标无向图；其中，所述目标无向图中每一节点对应一个所述实时多模态行为特征向量；基于所述目标无向图中的边进行子群凝聚度计算，确定出所述目标无向图中之中的子群体，若所述子群体发生演化更新，则演化更新子群体的状态特征向量，并基于演化更新后的所述子群体的状态特征向量以及未发生演化更新的所述子群体的状态特征向量，确定出下一时刻群体性事件的实时状态特征向量序列；其中，子群体为所述目标无向图中的多个节点构成的集合，节点之间由边相连接的；将所述群体性事件的实时状态特征向量序列输入至预先训练好的机场群体性事件演化状态分类模型之中，输出下一时刻所述群体性事件对应的演化状态分类；其中，所述演化状态分类包括个体行为发展阶段、群体行为发展阶段以及群体性事件发展阶段；所述基于目标机场的多个机场旅客的实时多模态行为特征向量确定出相似度矩阵，基于所述相似度矩阵构建出多个机场旅客的实时多模态行为特征向量对应的目标无向图，包括：对目标机场的实时视频流中的多个机场旅客的实时行为特征向量进行提取，基于所述实时行为特征向量与多种数据源确定出所述实时多模态行为特征向量，基于多个机场旅客的实时多模态行为特征向量构建节点集合；确定出每两个所述节点之间的相似度，确定所述相似度矩阵，基于所述相似度矩阵进行初始边构建，确定出初始无向图；将所述初始无向图输入至多层感知机之中，以使所述多层感知机学习所述初始无向图中的每个所述节点的属性信息，输出属性信息增强后的所述初始无向图；对属性信息增强后的所述初始无向图进行自协方差计算，确定出多个机场旅客的实时多模态行为特征向量对应的目标无向图；基于所述目标无向图中的边进行子群凝聚度计算，确定出所述目标无向图中之中的子群体，包括：基于所述目标无向图中的各个边所对应的节点，确定出各个边所对应的关联强度；其中，定义边的动态更新过程如下： 其中，为t时刻不同机场旅客所对应的节点之间关联强度系数，则表示t时刻节点之间的实时关联度，建立边事件后，随着事件持续时间的增加，边的关联强度增加，为权重因子，f·为特征距离度量函数，、分别为t时刻不同节点u和v的个体特征，·为对某一子群（l）中u和v的个体特征之间的边（e）进行动态更新；基于所述目标无向图中的连通子图所对应的多个边的关联强度矩阵以及所述连通子图中的边的个数，确定出所述连通子图所对应的平均关联强度；其中，通过以下公式确定出连通子图所对应的平均关联强度： 其中，代表连通子图的关联强度矩阵，为中边的个数，为t时刻下连通子图所对应的平均关联强度；当所述连通子图所对应的平均关联强度以及所述连通子图中的节点的个数均超过预设值时，将所述连通子图确定为所述目标无向图中的子群体；其中，通过以下公式进行出子群凝聚度计算： 其中，表示子群体中节点的个数，当avg（gt）为子群体的凝聚度，为第i个节点的平均特征，为第j个节点的平均特征，当avg（gt）低于某阈值，则对该群进行新的聚类计算并建立新的关联关系，dist·为欧式距离函数；若所述子群体发生演化更新，则演化更新子群体的状态特征向量，并基于演化更新后的所述子群体的状态特征向量以及未发生演化更新的所述子群体的状态特征向量，确定出下一时刻群体性事件的实时状态特征向量序列，包括：确定出下一时刻所述目标无向图中存在的新增节点，并确定出加入所述新增节点之后所述目标无向图中的所述子群体是否进行演化更新；当所述目标无向图中存在所述子群体的演化更新时，基于存在演化更新的所述子群体的节点的数量确定出所述目标无向图中存在演化更新的所述子群体的凝聚度；基于演化更新的所述子群体的凝聚度确定出所述子群体的状态特征向量是否发生更新；若是，则基于关联强度对发生演化更新的所述子群体的状态特征向量进行更新；基于发生演化更新的所述子群体的状态特征向量以及未发生演化更新的所述子群体的状态特征向量，确定出下一时刻群体性事件的实时状态特征向量序列；其中，所述状态特征向量为所述子群体中多个节点所对应的平均状态特征。

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