信息预警方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种信息预警方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.当前全国电梯数量较多。然而，发明人发现，虽然各地市的电梯安全相关管理办法都提到了要在困人报警30分钟内抵达现场进行救援，但是这种做法每次都是被动的应对事故，不能有效的预防电梯困人。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种信息预警方法、装置、计算机设备及存储介质，可以自动化智能化预测出存在困人风险的电梯并进行相关预警，从而有效预防电梯困人。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种信息预警方法，包括：
5.获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的；所述目标月为所述目标时间对应的月；
6.获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息；
7.调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果；
8.在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
9.可选的，所述方法还包括：
10.获取多部电梯中每部电梯在至少一个时间中每个时间的信息集合，所述信息集合至少包括困人救援信息，所述困人救援信息是根据在所述时间对应月之前出具的至少一个困人工单获得的；
11.根据所述每部电梯在所述每个时间对应月出具的至少一个困人工单确定所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果；
12.获取所述每部电梯在所述每个时间的截面信息，所述截面信息至少包括所述时间对应月的行政区划人口信息和所述时间对应月的行政区划经济信息；
13.根据所述每部电梯在所述每个时间的信息集合、所述每部电梯在所述每个时间的截面信息、所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果构建训练样本集；
14.利用所述训练样本集训练初始的支持向量机svm模型，得到训练后的svm 模型以作为所述电梯困人预测模型。
15.可选的，所述方法还包括：
16.确定所述目标电梯的历史困人事故数据，所述历史困人事故数据包括所述目标电
梯每次发生困人事故的事故时间和事故类型；
17.统计所述历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型；
18.针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，所述事故防控策略用于进行事故防控处理。
19.可选的，所述针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，包括：
20.当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；
21.根据所述事故视频识别所述电梯卡门事故的类型；
22.根据所述电梯卡门事故的类型生成对应的事故防控策略。
23.可选的，所述针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，包括：
24.当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；
25.根据所述事故视频确定造成所述电梯卡门事故的人群；
26.根据所述人群生成对应的事故防控策略。
27.可选的，所述针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，包括：
28.当所述出现次数最多的事故类型为电梯跳踩事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯跳踩事故的事故视频；
29.从所述事故视频提取造成所述电梯跳踩事故的儿童的人脸信息，并根据所述人脸信息获取所述儿童的个人信息；
30.将所述儿童的个人信息更新至重点关注对象列表。
31.可选的，所述方法还包括：
32.根据所述目标电梯在所述目标月出具的困人工单确定所述目标电梯在所述目标月的困人结果；
33.根据所述目标电梯在所述目标时间的信息集合、所述目标电梯在所述目标时间的截面信息、所述目标电梯在所述目标月的困人结果优化所述电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。
34.第二方面，本技术实施例提供了一种信息预警装置，包括：
35.获取模块，用于获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的；所述目标月为所述目标时间对应的月；
36.所述获取模块，还用于获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息；
37.预测模块，用于调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果；
38.预警模块，用于在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
39.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程
序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如第一方面所述的方法。
40.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如第一方面所述的方法
41.综上所述，计算机设备可以获取目标电梯在目标时间的目标信息集合以及在目标时间的目标截面信息，并调用电梯困人预测模型根据目标信息集合以及目标截面信息进行困人风险预测，得到目标电梯在目标月的困人风险预测结果，在根据困人风险预测结果确定目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出关于目标电梯的预警信息，采用上述过程，可以自动化智能化预测出存在困人风险的电梯并进行相关预警，从而有效预防电梯困人。
附图说明
42.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1是本技术实施例提供的一种信息预警方法的流程示意图；
44.图2是本技术再一实施例提供的一种信息预警方法的流程示意图；
45.图3是本技术实施例提供的一种信息预警装置的结构示意图；
46.图4是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
47.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
48.请参阅图1，为本技术实施例公开了一种信息预警方法的流程示意图。该方法可以应用于计算机设备。计算机设备可以为用户终端或服务器。用户终端可以为台式电脑等等。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，但并不局限于此。具体地，该方法可以包括以下步骤：
49.s101、获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的。
50.其中，目标时间可以是目标截面时间。本技术实施例所指的截面时间指进行信息统计的时间。此处的目标截面时间为进行信息统计的目标时间。目标月可以是目标截面月。目标月为所述目标时间对应的月。例如，目标时间为20xx 年6月1日，目标月为6月。目标困人救援信息指目标信息集合包括的困人救援信息。困人工单可以是从电梯应急处置服务平台，如96333平台获取的。困人救援信息包括：电梯救援识别码、最近一次困人信息、累计困人信息、救援信息。最近一次困人信息可以包括：困人日期、最近一次困人后使用天数。累计困人信息可以包括：累计困人次数、累计困人人数。其中，救援信息可以包括：工单类型、接
警时间、到达现场时长、现场救援时长、救援级别。在一个实施例中，救援信息还可以包括：电梯错误码、事故原因、事故等级、其它救援工单数据。其中，本技术实施例所指的最近一次指以信息统计的时间为截止时间往前统计的最近一次。
51.在一个实施例中，目标信息集合还可以包括基本信息。其中，基本信息可以包括制造信息、安装改造信息。其中，制造信息可以从制造单位对应的电子设备获取或可以通过其它方式获取。制造信息可以包括：制造单位信息。制造单位信息可以包括：制造单位名称、制造单位统一社会信用代码、制造单位主体类型、制造单位成立日期、制造单位注册资本、制造单位行政区划、电梯制造许可证号、电梯制造许可证发证日期、制造单位制造电梯时的企业信用评级。在一个实施例中，制造信息还可以包括设备信息。其中，设备信息可以包括：设备注册代码、出厂编号、设备种类、设备类别、设备品种、设备型号、层数、站数、额定荷载、额定速度、制造日期、出厂日期、出产国别。其中，安装改造信息可以从安装单位(具有安装改造修理许可)对应的电子设备获取或还可以通过其它方式获取。安装改造信息可以包括：安装日期、安装单位名称、安装单位统一社会信用代码、安装单位主体类型、安装单位成立日期、安装单位注册资本、安装单位行政区划、电梯安装许可证号、电梯安装许可证发证日期、安装单位安装时的企业信用评级。其中，本技术实施例提及的行政区划指划分至的行政区域。
52.在一个实施例中，目标信息集合还可以包括第一使用信息。其中，第一使用信息可以包括保险信息。其中，保险信息可以从保险公司对应的电子设备获取或还可以通过其它方式获取。保险信息可以包括：保险信息、赔付信息、承保单位信息。其中，保险信息可以包括：最近一次投保日期、累计投保次数、累计投保费用。赔付信息可以包括：最近一次赔付日期、累积赔付次数、累计赔付金额。承保单位信息可以包括：最近承保单位名称、承保单位统一社会信用代码、承保单位主体类型、承保单位成立日期、承保单位注册资本、承保单位行政区划、累计不同承保单位数量、承保单位承保时的企业信用评级。在一个实施例中，第一使用信息还可以包括以下至少一项：监督管理信息、相关单位处罚信息、投诉举报信息、使用登记信息、校验检测信息、维修保养信息、。
53.在一个实施例中，监督管理信息可以从使用单位对应的电子设备获取或可以通过其它方式获取。监督管理信息可以包括：最近一次制造安装质量监督的抽查信息。抽查日期、最近一次制造安装质量监督抽查后使用天数、累计制造安装质量监督抽查次数、最近一次维保质量监督抽查日期、最近一次维保质量监督抽查后使用天数、累计维保质量监督抽查次数、累计维保质量监督抽查不合格次数、最近一次载荷试验监督抽查日期、最近一次载荷试验监督抽查后使用天数、累计载荷试验监督抽查次数、累计载荷试验监督抽查不合格次数、最近一次使用安全管理状况监督抽查日期、最近一次使用安全管理状况监督抽查后使用天数、累计使用安全管理状况监督抽查次数、累计使用安全管理状况监督抽查不合格次数、最近一次监察日期、最近一次监察后使用天数、最近一次监察单位名称、最近一次监察单位统一社会信用代码、累计监察次数、累计监察不合格次数、电梯最近一次隐患报告日期、电梯最近一次隐患类型、电梯最近一次隐患描述、电梯累计隐患报告次数。
54.在一个实施例中，相关单位处罚信息：使用单位最近一次处罚日期、使用单位最近一次处罚使用天数、使用单位累计处罚次数、维保单位最近一次处罚日期、维保单位最近一次处罚使用天数、维保单位累计处罚次数。
55.在一个实施例中，投诉举报信息：使用单位最近一次被投诉举报的信息、使用单位累计被投诉举报的次数、维保单位最近一次被投诉举报的信息、维保单位累计被投诉举报的信息、电梯最近一次被投诉举报的信息以及电梯本身累计被投诉举报次数。使用单位最近一次被投诉举报的信息可以包括使用单位最近一次被投诉举报日期、使用单位最近一次被投诉举报后使用天数。使用单位累计被投诉举报的信息可以包括使用单位累计被投诉举报的次数。维保单位最近一次被投诉举报的信息可以包括：维保单位最近一次被投诉举报日期、维保单位最近一次被投诉举报后使用天数。维保单位累计被投诉举报的信息可以包括维保单位累计被投诉举报的次数。电梯最近一次被投诉举报的信息可以包括电梯最近一次被投诉举报日期、电梯本身最近一次被投诉举报后使用天数。电梯本身累计被投诉举报的信息可以包括电梯本身累计被投诉举报次数。
56.在一个实施例中，使用登记信息可以从特种设备使用登记中心的平台或从使用单位对应的电子设备获取或可以通过其它方式获取。使用登记信息可以包括：使用登记证号、发证机构、发证日期、使用单位内部编号、投入使用日期、使用天数、使用地址、使用地址经度、使用地址维度、使用地址行政区划、使用场所、使用单位名称、使用单位统一社会信用代码、使用单位主体类型、使用单位成立日期、使用单位注册资本、使用单位行政区划、使用单位行业门类、使用单位在对应月的企业信用评级、使用单位最近一年风险预警次数。使用单位在对应月的企业信用评级可以是使用单位在对应截面月的企业信息等级。
57.在一个实施例中，检验检测信息可以从对应地区的特种设备安全校验研究院对应的电子设备获取或可以通过其它方式获取。校验检测信息可以包括：特检院设备编号、监督检验合格日期、监督检验后使用天数、监督检验单位名称、监督检验单位统一社会信用代码、最近一次定期检验日期、最近一次定期检验后使用天数、最近一次定期检验单位名称、最近一次定期检验单位统一社会信用代码、累计定期检验次数。
58.在一个实施例中，维修保养信息可以从维保单位对应的电子设备获取或可以通过其它方式获取。维修保养信息可以包括：最近一次半月保日期、最近一次半月保后使用天数、累计半月保次数、最近一次半月保人员名称、最近一次半月保人员身份证号、最近一次半月保人员证书号、最近一次半月保人员证书发证日期、最近一次季保日期、最近一次季保后使用天数、累计季保次数、最近一次季保人员名称、最近一次季保人员身份证号、最近一次季保人员证书号、最近一次季保人员证书发证日期、最近一次半年保日期、最近一次半年保后使用天数、累计半年保次数、最近一次半年保人员名称、最近一次半年保人员身份证号、最近一次半年保人员证书号、最近一次半年保人员证书发证日期、最近一次年保日期、最近一次年保后使用天数、累计年保次数、最近一次年保人员名称、最近一次年保人员身份证号、最近一次年保人员证书号、最近一次年保人员证书发证日期、维保单位名称、维保单位统一社会信用代码、维保单位主体类型、维保单位成立日期、维保单位注册资本、维保单位行政区划、电梯维保许可证号、电梯维保许可证发证日期、维保单位电梯维保服务质量指数、维保单位最近一次维保时的企业信用评级、维保单位最近一年风险预警次数。
59.s102、获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息。
60.其中，截面信息用于反映电梯在对应时间截面的状态。例如，目标截面信息可以用于反映电梯在目标时间的状态。
61.在一个实施例中，目标截面信息还可以包括：困人数量、目标年(目标时间对应年)、目标月、目标日(目标时间对应日)、目标月的天气信息、第二使用信息。天气信息可以包括平均日高温、平均日低温、平均日降水量、平均日风速、平均日风向。行政区划人口信息可以包括行政区划人口数量和行政区划人口密度。目标月的行政区划经济信息可以包括目标月行政区划国内生产总值(gross domestic product，gdp)。第二使用信息可以包括最近一个月使用人数、最近一个月开门次数、最近一个月上行次数、最近一个月下行次数。
62.s103、调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果。
63.其中，困人风险预测结果可以用于指示是否存在困人风险或可以用于指示困人风险值。
64.在一个实施例中，电梯困人预测模型通过如下方法得到：电子设备获取每部电梯在至少一个时间中每个时间的信息集合，信息集合至少包括困人救援信息，困人救援信息是根据在时间对应月之前出具的至少一个困人工单获得的；电子设备根据每部电梯在每个时间对应月出具的至少一个困人工单确定每部电梯在每个时间对应月的困人结果。困人结果可以包括是否困人的结果。所述的至少一个时间可以为至少一个截面时间。截面时间指进行信息统计的时间。所述时间对应月可以是时间对应截面月。在一个实施例中，困人结果还可以包括困人数量。电子设备获取每部电梯在每个时间的截面信息，截面信息至少包括时间对应月的行政区划人口信息和时间对应月的行政区划经济信息。电子设备根据每部电梯在每个时间的信息集合、每部电梯在每个时间的截面信息、每部电梯在每个时间对应月的困人结果构建训练样本集；利用训练样本集训练初始的支持向量机(support vector machines，svm)模型，得到训练后的svm模型以作为电梯困人预测模型。
65.在一个实施例中，训练样本集可以包括第一数量个正样本和第二数量个负样本，第一数量和第二数量之和等于训练样本集的样本数量。一个样本包括一部电梯在一个时间的信息集合、这个电梯在这个时间的截面信息、这个电梯在这个时间对应月的困人结果。当这个电梯在这个时间对应月的困人结果为困人时，这个样本为负样本，当这个电梯在这个时间对应月的困人结果为没有困人时，这个样本为正样本。在一个实施例中，计算机设备还可以利用每部电梯在每个时间的信息集合以及每部电梯在每个时间的截面信息构建验证样本集。其中，验证样本集可以包括第三数量个正样本和第四数量个负样本，第三数量和第四数量之和等于验证样本集的样本数量。其中，训练样本集的样本数量与验证样本集的样本数量的比值可以为7：3。
66.在一个实施例中，计算机设备还可以利用验证样本集对训练后的支持向量机svm模型进行验证，得到验证结果，并在验证结果不满足预设条件时，调整训练后的svm模型的正则化参数，得到调整了正则化参数的svm模型，并使用训练样本集重新训练调整了正则化参数的svm模型，直到得到能够获取满足预设条件的验证结果的svm模型，以作为训练后的svm模型-。需要说明的是，模型算法的选取要适配于数据本身的性质(举个例子线性不可分的数据，就不适合采用线性模型)，本技术实施例之所以选择采用svm算法是密切结合了电梯相关数据的特质与预测效果的考量。
67.s104、在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
68.其中，困人风险预测结果可以包括指示是否困人的结果和/或困人风险数值。其中，存在困人风险的目标电梯可以包括困人风险预测结果指示困人的电梯，或还可以包括困人风险数值大于预设值的电梯，或还可以包括困人风险数值在多部电梯中排在前第一数量位的电梯，困人风险数值由大到小排序。
69.在一个实施例中，本技术实施例还可以采用上述步骤s101-步骤s103对多部电梯进行困人风险预测，并获得对多部电梯中每部电梯的困人风险预测结果，当困人预测结果包括困人风险数值时，计算机设备可以按照困人风险数值由高到低对多部电梯进行排序，并确定排在前第二数量位的电梯，并向排在前第二数量位的电梯中每个电梯对应的使用单位发起预警，困人风险数值由大到小排序。
70.在一个实施例中，计算机设备还可以获取目标电梯在目标月出具的困人工单，并根据目标电梯在目标月出具的困人工单确定目标电梯在目标月的困人结果，从而根据目标电梯在目标时间的信息集合、目标电梯在目标时间的截面信息、目标电梯在目标月的困人结果优化电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。
71.在一个实施例中，计算机设备还可以在根据每部电梯在目标月出具的困人工单确定每部电梯在目标月的困人结果后，从多部电梯中确定出对应的困人结果与困人风险预测结果不一致的第一目标电梯(指困人结果与困人风险预测结果不一致的电梯)，并将第一目标电梯在目标时间的信息集合、第一目标电梯在目标时间的截面信息、第一目标电梯在目标月的困人结果优化电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。采用上述过程优化电梯困人模型，可以提升困人风险预测的准确度。在一个实施例中，计算机设备还可以在根据每部电梯在目标月出具的困人工单确定每部电梯在目标月的困人结果后，从多部电梯中确定出对应的困人结果与困人风险预测结果一致的第二目标电梯(指困人结果与困人风险预测结果一致的电梯)，并将第二目标电梯在目标时间的信息集合、第二目标电梯在目标时间的截面信息、第二目标电梯在目标月的困人结果优化电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。采用上述过程优化电梯困人模型，可以提升困人风险预测的准确度。
72.需要说明的是，本技术实施例的处理过程建立了截面的概念来纳入时间维度的影响，即单台电梯会受到不同时间截面之前的状态和行为影响，并随着时间的推移而发生改变。处理算法包括多个相对时间周期字段的计算。本技术实施例所述的信息预警方法，采用了支持向量机的机器学习算法，对多部电梯多种维度的属性信息及行为数据进行分析挖掘，并关联所有电梯困人历史工单数据，建立了支持向量机模型，也就是电梯困人风险预测模型，可以在每月对电梯困人风险做出预测，使得电梯相关单位能提前检查、维保、准备救援，以降低困人事故数或减少救援时间，避免乘客的健康、财产、时间损失，提高安全感。在实际的应用场景中，计算机设备可以在每月月初对电梯在该月之前的一些数据进行统计，得到电梯在每月月初的信息集合以及截面信息，然后通过调用电梯困人预测模型根据信息集合以及截面信息进行困人风险预测，得到电梯在该月的困人风险预测结果，从而根据困人风险预测结确定存在困人风险的电梯，输出关于该存在困人风险的电梯的预警信息。本技术实施例提及的电梯困人风险预测模型主要好处有：1、能主动预测出电梯困人风险传统的电梯监管工作只能在困人发生后启动应急救援工作，而该模型能够每月运行提前预测出高风险的电梯，帮助监管部门、使用单位、维保单位提前做好检测、维保、救援准备，可以以
减少困人事故数或缩短救援时间，避免乘客的健康、财产、时间损失，提高安全感、获得感。2、模型充分考虑的电梯监管多维度的属性该模型学习过程中考虑了电梯监管多维度的属性，如制造、安装、使用信息等属性信息，也包括了各种检测、保养、困人等行为的历史数据，从而能够全面准确的预测电梯困人的风险。3、准确率可以自适应提高。并且随着时间的推移，新的困人工单数据自动地被添加进训练数据，则该模型可以持续更新学习生成更符合事实的支持向量机模型，自适应的提高准确率。
73.可见，图1所示的实施例中，计算机设备可以获取目标电梯在目标时间的目标信息集合以及在目标时间的目标截面信息，并调用电梯困人预测模型根据目标信息集合以及目标截面信息进行困人风险预测，得到目标电梯在目标月的困人风险预测结果，在根据困人风险预测结果确定目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出关于目标电梯的预警信息，采用上述过程，可以自动化智能化预测出存在困人风险的电梯并进行相关预警，从而有效预防电梯困人。
74.请参阅图2，为本技术再一实施例提供的一种信息预警方法的流程示意图。该方法可以应用于计算机设备。具体地，该方法可以包括以下步骤：
75.s201、获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的。
76.s202、获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息。
77.s203、调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果。
78.s204、在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
79.其中，步骤s201-步骤s204可以参见图1实施例中的步骤s101-步骤s104，本技术实施例在此不做赘述。
80.s205、确定所述目标电梯的历史困人事故数据，所述历史困人事故数据包括所述目标电梯每次发生困人事故的事故时间和事故类型。
81.s206、统计所述历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型。
82.s207、针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，所述事故防控策略用于进行事故防控处理。
83.在步骤s205-步骤s207中，计算机设备可以确定目标电梯的历史困人事故数据，并根据历史困人事故数据统计历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型，从而针对出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略。其中，事故防控策略可以用于进行事故防控处理。上述过程针对频繁发生的某种事故确定对应的事故防控策略以及时的进行事故防控，降低电梯困人的风险。
84.在一个实施例中，计算机设备针对出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略的方式可以为：计算机设备当出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频，并根据事故视频识别电梯卡门事故的类型；根据电梯卡门事故的类型生成对应的事故防控策略。在一个实施例中，计算机设备可以调用电
梯卡门事故类型识别模型以根据事故视频识别电梯卡门事故的类型。电梯卡门事故类型识别模型可以是利用多个样本视频以及每个样本视频对应的电梯卡门事故的类型标签对初始的第一深度学习神经网络进行训练后得到的。电梯卡门事故的类型可以为以下中的一项：杂物卡门(比如垃圾卡门)、物体撞门(比如自行车撞门)、搬运卡门(比如装修人员搬运时堵门)。本技术实施例可以通过上述过程导致电梯卡门的人为因素进行识别，并根据识别结果采取相应措施来进行事故防控。在一个实施例中，事故防控策略，可以是生成电梯卡门事故的类型对应的注意事项。在一个实施例中，事故防控策略还可以是将注意事项发送至目标电梯所在楼栋对应物业管理人员对应的设备上。
85.在一个实施例中，计算机设备可以当出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频，并根据事故视频确定造成电梯卡门事故的人群，从而根据人群生成对应的事故防控策略。在一个实施例中，计算机设备可以调用电梯卡门事故人群识别模型以根据每次发生电梯卡门事故的事故视频识别每次导致电梯卡门事故的人，从每次发生电梯卡门事故的事故视频中提取每次导致电梯卡门事故的人的特征，根据每次导致电梯卡门事故的人的特征对多个导致电梯卡门事故的人进行聚类，得到至少一个人群。在一个实施例中，电梯卡门事故人群识别模型可以是利用多个样本视频以及每个样本视频对应的导致电梯卡门事故的人群标签对初始的第二深度学习神经网络进行训练后得到的。在一个实施例中，计算机设备可以识别电梯卡门事故的类型以及导致电梯卡门事故的人群，并针对电梯卡门事故的类型以及导致电梯卡门事故的人群分别生成对应的事故防控策略。
86.在一个实施例中，计算机设备针对出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略的方式可以为：计算机设备当出现次数最多的事故类型为电梯跳踩事故时，获取目标电梯每次发生电梯跳踩事故的事故视频，并从事故视频提取造成电梯跳踩事故的儿童的人脸信息，并根据人脸信息获取儿童的个人信息，从而将儿童的个人信息更新至重点关注对象列表。其中，儿童的个人信息可以包括儿童的姓名、年龄、家庭住址等信息。在一个实施例中，可以将二重点关注对象列表发送至目标电梯所在楼栋的物业管理人员对应的设备。
87.在一个实施例中，除了可以统计历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型，还可以统计历史困人事故数据中目标时间范围出现次数最多的事故类型 (比如最近三个月)，从而针对出现次数最多的事故类型以及目标时间范围出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略。由于会对电梯进行维护以及进行其它处理，因此结合出现次数最多的事故类型以及目标时间范围出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，不仅可以根据历史发生较为频繁的电梯困人事故进行总体的防控，还可以根据近段时间发生较为频繁的事故进行差异化防控，其在整体的防控效果上更佳。
88.可见，图2所示的实施例中，计算机设备还可以确定所述目标电梯的历史困人事故数据，并统计所述历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型，从而针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，上述过程可以有效的对电梯困人事故进行防控，降低电梯困人的风险。
89.请参阅图3，为本技术实施例提供的一种信息预警装置的结构示意图。该装置可以应用于计算机设备。具体地，该装置可以包括：
90.获取模块301，用于获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合
至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的；所述目标月为所述时间目标时间对应的月；所述目标时间为进行信息统计的目标时间。
91.获取模块301，还用于获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息。
92.预测模块302，用于调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果。
93.预警模块303，用于在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
94.在一种可选的实施方式中，该装置还可以包括训练模块304。
95.在一种可选的实施方式中，训练模块304，用于获取多部电梯中每部电梯在至少一个截面时间中每个时间的信息集合，所述信息集合至少包括困人救援信息，所述困人救援信息是根据在所述时间对应月之前出具的至少一个困人工单获得的；根据所述每部电梯在所述每个时间对应月出具的至少一个困人工单确定所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果；获取所述每部电梯在所述每个时间的截面信息，所述截面信息至少包括所述时间对应月的行政区划人口信息和所述时间对应月的行政区划经济信息；根据所述每部电梯在所述每个时间的信息集合、所述每部电梯在所述每个时间的截面信息、所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果构建训练样本集；利用所述训练样本集训练初始的支持向量机svm模型，得到训练后的svm模型以作为所述电梯困人预测模型。
96.在一种可选的实施方式中，该装置还可以包括事故防控模块305。
97.在一种可选的实施方式中，事故防控模块305，用于确定所述目标电梯的历史困人事故数据，所述历史困人事故数据包括所述目标电梯每次发生困人事故的事故时间和事故类型；统计所述历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型；针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，所述事故防控策略用于进行事故防控处理。
98.在一种可选的实施方式中，事故防控模块305针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略具体为当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；根据所述事故视频识别所述电梯卡门事故的类型；根据所述电梯卡门事故的类型生成对应的事故防控策略。
99.在一种可选的实施方式中，事故防控模块305针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略具体为当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；根据所述事故视频确定造成所述电梯卡门事故的人群；根据所述人群生成对应的事故防控策略。
100.在一种可选的实施方式中，事故防控模块305针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略具体为当所述出现次数最多的事故类型为电梯跳踩事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯跳踩事故的事故视频；从所述事故视频提取造成所述电梯跳踩事故的儿童的人脸信息，并根据所述人脸信息获取所述儿童的个人信息；将所述儿童的个人信息更新至重点关注对象列表。
101.在一种可选的实施方式中，该装置还可以包括优化模块306。
102.在一种可选的实施方式中，优化模块306，用于根据所述目标电梯在所述目标月出
具的困人工单确定所述目标电梯在所述目标月的困人结果；根据所述目标电梯在所述目标时间的信息集合、所述目标电梯在所述目标时间的截面信息、所述目标电梯在所述目标月的困人结果优化所述电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。
103.可见，图3所示的实施例中，信息预警装置可以获取目标电梯在目标时间的目标信息集合以及在目标时间的目标截面信息，并调用电梯困人预测模型根据目标信息集合以及目标截面信息进行困人风险预测，得到目标电梯在目标月的困人风险预测结果，在根据困人风险预测结果确定目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出关于目标电梯的预警信息，采用上述过程，可以自动化智能化预测出存在困人风险的电梯并进行相关预警，从而有效预防电梯困人。
104.请参阅图4，为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。本实施例中所描述的计算机设备可以包括：一个或多个处理器1000和存储器2000。处理器1000和存储器2000可以通过总线等方式连接。
105.处理器1000可以是中央处理模块(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列 (field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
106.存储器2000可以是高速ram存储器，也可为非不稳定的存储器 (non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器2000用于存储一组程序代码，处理器1000可以调用存储器2000中存储的程序代码。具体地：
107.处理器1000，用于获取目标电梯在目标时间的目标信息集合，所述目标信息集合至少包括目标困人救援信息，所述目标困人救援信息是根据在目标月之前出具的至少一个困人工单获得的；所述目标月为所述时间目标时间对应的月；获取所述目标电梯在所述目标时间的目标截面信息，所述目标截面信息至少包括所述目标月的行政区划人口信息和所述目标月的行政区划经济信息；调用电梯困人预测模型根据所述目标信息集合以及所述目标截面信息进行困人风险预测，得到所述目标电梯在所述目标月的困人风险预测结果；在根据所述困人风险预测结果确定所述目标电梯存在困人风险时，通过目标设备输出预警信息，所述预警信息包括所述目标电梯的标识信息。
108.在一个实施例中，处理器1000，还用于获取多部电梯中每部电梯在至少一个时间中每个时间的信息集合，所述信息集合至少包括困人救援信息，所述困人救援信息是根据在所述时间对应月之前出具的至少一个困人工单获得的；根据所述每部电梯在所述每个时间对应月出具的至少一个困人工单确定所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果；获取所述每部电梯在所述每个时间的截面信息，所述截面信息至少包括所述时间对应月的行政区划人口信息和所述时间对应月的行政区划经济信息；根据所述每部电梯在所述每个时间的信息集合、所述每部电梯在所述每个时间的截面信息、所述每部电梯在所述每个时间对应月的困人结果构建训练样本集；利用所述训练样本集训练初始的支持向量机svm模型，得到训练后的svm模型以作为所述电梯困人预测模型。
109.在一个实施例中，处理器1000，还用于确定所述目标电梯的历史困人事故数据，所
述历史困人事故数据包括所述目标电梯每次发生困人事故的事故时间和事故类型；统计所述历史困人事故数据中出现次数最多的事故类型；针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略，所述事故防控策略用于进行事故防控处理。
110.在一个实施例中，在针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略时，处理器1000，具体用于当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；根据所述事故视频识别所述电梯卡门事故的类型；根据所述电梯卡门事故的类型生成对应的事故防控策略。
111.在一个实施例中，在针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略时，处理器1000，具体用于当所述出现次数最多的事故类型为电梯卡门事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯卡门事故的事故视频；根据所述事故视频确定造成所述电梯卡门事故的人群；根据所述人群生成对应的事故防控策略。
112.在一个实施例中，在针对所述出现次数最多的事故类型生成对应的事故防控策略时，处理器1000，具体用于当所述出现次数最多的事故类型为电梯跳踩事故时，获取所述目标电梯每次发生电梯跳踩事故的事故视频；从所述事故视频提取造成所述电梯跳踩事故的儿童的人脸信息，并根据所述人脸信息获取所述儿童的个人信息；将所述儿童的个人信息更新至重点关注对象列表。
113.在一个实施例中，处理器1000，还用于根据所述目标电梯在所述目标月出具的困人工单确定所述目标电梯在所述目标月的困人结果；根据所述目标电梯在所述目标时间的信息集合、所述目标电梯在所述目标时间的截面信息、所述目标电梯在所述目标月的困人结果优化所述电梯困人预测模型，得到优化后的电梯困人预测模型。
114.具体实现中，本技术实施例中所描述的处理器1000可执行图1实施例、图2实施例所描述的实现方式，也可执行本技术实施例所描述的实现方式，在此不再赘述。
115.在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采样硬件的形式实现，也可以采样软件功能模块的形式实现。
116.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的计算机可读存储介质可为易失性的或非易失性的。例如，该计算机存储介质可以为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom) 或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。所述的计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
117.其中，本技术所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
118.以上所揭露的仅为本技术一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权
利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本技术权利要求所作的等同变化，仍属于本技术所涵盖的范围。