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申请/专利权人：长沙云梦电子科技有限公司
摘要：本发明涉及大数据监测技术领域，公开了一种用于经营性资产租赁状态监控的方法及系统，该方法充分利用图卷积网络和多通道自动编码器能够有效提取异构网络中节点的拓扑结构特征与属性特征的优点，从而有效提高对租客原始行为特征与经营性资产租赁状态之间的关联关系的预测效果，进而可为管理人员提供一定的参考信息，以有效减少租客浪费空置和以牟利为目的的私下转租情况的发生。该方法能降低经营性资产租赁状态监控应用中的特征识别难度，并有效提升识别的精度。
主权项：1.一种用于经营性资产的租赁状态监控方法，其特征在于，包括：S1：获取待监测经营性资产的监控视频样本作为训练集，并根据经营性资产租赁状态对训练集中的视频进行分类，得到第i类视频样本集Qi；基于所述第i类视频样本集Qi通过高斯核相似性和汉明相似性建立经营性资产的租赁状态特征与租客原始行为特征的异构网络；训练得到图卷积网络，所述图卷积网络用于学习所述异构网络中节点的低维拓扑特征；S2：基于余弦相似性和随机游走构建所述异构网络中节点的属性特征；训练得到多通道自动编码器，所述多通道自动编码器用于学习所述异构网络中节点的低维属性特征；S3：融合节点的低维拓扑特征和低维属性特征得到节点的综合特征表示；S4：实时获取待监测经营性资产的新视频样本，将新视频样本分为多个小段，每小段均匀地采集一帧图像与多帧光流，从每个视频小段获取图像分支与光流分支的特征，融合所有图像分支与光流分支的特征作为新样本的租客原始行为特征；基于所述节点的综合特征表示预测当前经营性资产的租赁状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙云梦电子科技有限公司 一种用于经营性资产的租赁状态监控方法及系统
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