CN111091354A - 基于大数据的不动产信息处理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的不动产信息处理系统，包括：资料上传子系统，用于接收用户上传的不动产资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果；资料审核子系统，用于对用户上传的资料信息的内容信息进行识别并审核，得到审核结果；身份验证子系统，用于生成用户画像并基于所述用户画像和所述审核结果对所述第一鉴定结果进行复核，得到第二鉴定结果。可以无需人工再进行线下审核，无需再对线下提交的材料与下上填报的内容进行反复核验，只需用户线上填报信息，并通过管理系统线下提交资料，可以自动进行资料审核与校验，可以极大提高不动产信息处理例如交易或登记的效率。
Description
技术领域
本发明的实施方式涉及大数据处理领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种基于大数据的不动产信息处理系统。
背景技术
随着国家实施不动产统一登记的广泛施行，统一的不动产登记制度是市场经济的一项基础性制度，和每个人的切身利益息息相关。但是现有的不动产登记和交易中都存在着一些缺陷。
例如，不动产等级业务设计部门较多，办理资料较为复杂，每次申办业务都需要多次重复提交身份证明和相同的申办材料。以不动产登记为例，需用户提供多种交易资料，例如户口本、身份证、结婚证合同等证件，还需提供税票等卷宗。目前一些交易资料放在线上进行审核，用户通过网上递交资料进行申请，在预审通过后，还需到现场通过工作人员进行线下二次审核，因此，在登记中心业务人员有限的情况下，办理效率较低。
因此，如何实现对不动产信息的有效管理，以解决不动产信息管理效率低的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于大数据的不动产信息处理系统以解决现有技术中不动产信息管理效率低的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种不动产信息处理系统，包括：资料上传子系统，用于接收用户上传的不动产资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果；资料审核子系统，用于对用户上传的资料信息的内容信息进行识别并审核，得到审核结果；身份验证系统，用于生成用户画像并基于所述用户画像和所述审核结果对所述第一鉴定结果进行复核，得到第二鉴定结果。
可选地，所述资料上传子系统包括：资料获取模块，用于获取资料信息的图像信息；资料鉴定模块，用于通过第一人工智能模型对所述图像信息进行识别，确认所述图像信息是否为所述资料信息，所述第一人工智能模型采用大数据资料信息样本集训练得到。
可选地，所述第一人工智能模型包括分类模型；所述资料鉴定模块还用于获取所述图像信息中用于表征资料信息的有效区域，并提取所述有效区域的特征信息，将所述特征信息输入所述分类模型，得到图像分类结果。
可选地，所述资料审核子系统包括：内容识别模块，用于第二人工智能模型对所述图像信息进行识别得到所述资料信息的多项内容信息，所述第二人工智能模型采用大数据资料信息内容信息样本集训练得到；审核模块，用于将所述图像信息与用户线上填报的线上信息进行验证，得到第一验证结果；审核结果输出模块，用于基于所述验证结果生成所述审核结果。
可选地，所述审核模块，还用于利用所述多项内容信息进行交叉验证，得到第二验证结果。
可选地，所述资料审核子系统还包括：政府系统对接模块，通过政府系统平台查证所述资料信息的真实性，并获取政府系统平台反馈的所述资料信息的查证结果；所述审核结果输出模块综合所述第一验证结果、第二验证结果和所述查证结果生成审核结果。
可选地，所述审核结果包括资料信息符合预设规定；所述身份认证系统包括：用户画像生成模块，用于基于资料信息的内容信息，对所述用户数据进行数据挖掘，并生成用户大数据画像；用户特征获取模块，用于获取用户生物特征信息；认证模块，用于对比所述用户大数据画像和所述生物特征信息生成对比结果，并通过所述对比结果对所述第一鉴定结果进行复核。
可选地，不动产信息处理系统还包括：不动产信息管理子系统，用于对不动产数据进行数据挖掘，并生成不动产大数据画像；综合所述第二鉴定结果和所述不动产画像生成不动产信息处理任务。
可选地，不动产信息处理系统还包括：线上信息获取模块，用于获取用户在线上填报的线上信息。
可选地，所述资料信息包括：不动产资料、买卖双方证件资料、政府公正资料中的至少一种。
资料上传子系统，用于接收用户上传的不动产资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果，资料上传子系统可以对用户下下提交的不动产资料信息进行获取例如可以通过扫描或拍照的方式获取，并对该资料信息进行真伪鉴定，以资料信息为身份证为例，可以扫描或拍照身份证，并雁阵该资料信息是否为身份证。在确认该资料信息为身份证之后，可以通过资料审核子系统识别资料信息的内容，并对同于提交的该资料信息的内容与用户在线上填写的内容进行验证。在验证通过后，可以通过身份验证子系统对当前用户的身份进行验证，并结合资料审核子系统的审核结果和身份验证子系统的验证结果最终得到资料信息的最终审核结果，进而可以无需人工再进行线下审核，无需再对线下提交的材料与下上填报的内容进行反复核验，只需用户线上填报信息，并通过管理系统线下提交资料，可以自动进行资料审核与校验，可以极大提高不动产交易或登记的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
图1示出了本实施例的基于大数据不动产信息处理系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于大数据不动产信息处理系统。，可以对不动产的各个环节涉及到的各类资料信息进行处理，例如，可以对不动产交易或登记过程中涉及到的资料信息进行审核，本领域技术人员应当理解，不动产的交易/登记只是为了对不动产信息进行便于理解的说明，并不代表所有的实施例，另外，本实施例中所称的对资料信息进行审核也是对信息处理进行举例说明，并不代表所有的实施例。另外，本实施例中所称的不动产可以为矿藏、水流、海域，土地，房屋，森林、山岭、草原、荒地、滩涂等自然资源，野生植物资源，铁路、公路、电力设施、电信设施和油气管道等基础设施，建筑物、构筑物等。在本实施例中可以以房产为例进行说明，在本实施例中虽然以房产进行示例性的说明，并不代表本实施例所表征的只有房产，通常意义上的不动产均在本实施例的保护范围内。具体的可以参见图1，该系统可以对线上填报的信息和线下递交的信息进行核验，具体的，该系统可以包括：
资料上传子系统30，用于接收用户上传的不动产资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果，资料上传子系统30可以对用户下下提交的不动产资料信息进行获取例如可以通过扫描或拍照的方式获取，并对该资料信息进行真伪鉴定，以资料信息为身份证为例，可以扫描或拍照身份证，并验证该资料信息是否为身份证。
在确认该资料信息为身份证之后，可以通过资料审核子系统20识别资料信息的内容，并对同于提交的该资料信息的内容与用户在线上填写的内容进行验证。在验证通过后，可以通过身份验证子系统30对当前用户的身份进行验证，并结合资料审核子系统20的审核结果和身份验证子系统30的验证结果最终得到交易信息的最终审核结果，进而可以无需人工再进行线下审核，无需再对线下提交的材料与下上填报的内容进行反复核验，只需用户线上填报信息，并通过管理系统线下提交资料，可以自动进行资料审核与校验，可以极大提高不动产信息处理例如交易或登记的效率。
下面可以参见图1，对该处理系统进行详细介绍。
资料上传子系统30，用于接收用户上传的不动产资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果。具体的，该资料上传系统可以包括：资料获取模块，用于获取资料信息的图像信息；在本实施例中，资料获取模块，用于获取资料信息的图像信息；具体的，资料信息可以为户口本、身份证、结婚证合同等证件，资料获取模块可以通过拍摄图片的形式获取资料信息的图像信息。资料鉴定模块，用于通过第一人工智能识别模型对所述图像信息进行识别，确认所述图像信息是否为所述资料信息，所述第一人工智能模型采用大数据资料信息样本集训练得到。示例性的，以身份证为例，可以通过提取图像信息的特征，并将该特征信息输入已训练好的人工智能识别模型中，通过人工智能识别模型识别出图像信息是否为身份证。具体的，对于特征较为突出的资料信息，可以采用分类模型进行识别，具体的，资料鉴定模块获取所述图像信息中用于表征资料信息的有效区域，并提取所述有效区域的特征信息，将所述特征信息输入所述分类模型，得到图像分类结果。对于特征不突出的资料信息可以采用深度学习模型进行识别，例如，可以采用深度学习模型识别合同、协议或表格等资料。
以房产证为例，对资料信息的真伪验证具体的可以包括：
获取待识别房产证图片，将所述待识别房产证图片输入至预设图片分类模型以获取图片分类结果；需要说明的是，本发明方法的执行主体可以是具有图像数据处理、程序运行以及网络通信功能的计算机或终端设备(以下简称识别终端)。所述预设图片分类模型可以是预先训练好的用于对房产证图片进行分类的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)模型。
进一步地，考虑到实际应用中，完全对一个新的CNN模型进行图片分类训练需要基于大型图像数据库(例如ImageNet)来实现，这种方式无疑将会耗费大量的人力物力。因此，本实施例中可直接基于改进的Inception模型来实现图像分类。当然，本实施例中改进的Inception模型可以是根据房产证的图像特征来对Inception模型(其本质为CNN模型)进行针对性训练后得出的模型(即所述预设图片分类模型)。
可理解的是，Inception模型最后一层的输出为softmax概率值的集合，通常情况下某一图片类型对应的softmax概率值越高就表明该图片越可能属于这一图片类型。例如将房产证图片A输入至预设图片分类模型后，获得的图片分类结果为(图片类型1＝60％，图片类型2＝30％，图片类型3＝10％)，则表明房产证图片A的图片类型大概率属于图片类型1。在具体实现中，识别终端在获取到当前需要进行内容识别的房产证图片时，可将待识别房产证图片输入至预先训练好的图片分类模型中获取图片分类结果。
资料审核子系统20，用于所述资料信息的内容信息进行识别并审核，得到审核结果。具体的，资料审核子系统20可以包括：内容识别模块，用于第二人工智能模型对所述图像信息进行识别得到所述资料信息的多项内容信息，所述第二人工智能模型采用大数据资料信息内容信息样本集训练得到。审核模块，用于将所述多项内容信息与用户线上填报的线上信息进行验证，得到第一验证结果。审核结果输出模块，用于基于所述验证结果生成所述审核结果。进一步，为保证提交的资料和填报的资料均正确，在将多项内容信息与线上用户填报的线上信息进行验证之前，还可以通过利用所述多项内容信息进行交叉验证，得到第二验证结果。例如，可以通过识别证件信息得到的用户身份信息和合同信息中识别得到的合同签订人是否为同一一人。通过多项内容信息交叉验证可以保证递交的资料为正确的资料。
在本实施例中，可以通过光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)对资料中的文字进行识别，具体的，可以通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。作为可选的实施例，还可以通过图像向量识别，可以先首先训练模型能够区分字符与非字符，然后运用滑动窗口识别字符，完成字符的识别。具体的，训练一个模型来完成将文字分割成一个个字符的任务，需要的训练集由单个字符的图片和两个相连字符之间的图片来训练模型。运用滑动窗口进行字符切割，利用神经网络、支持向量机或者逻辑回归算法训练一个分类器，对字符进行分类，完成内容信息识别。
进一步，为保证用户线上填报和线下递交的资料均为正确的资料，在可选的实施例中，所述资料审核子系统20还包括：政府系统对接模块，通过政府系统平台查证所述资料的真实性，并获取政府系统平台反馈的所述资料的查证结果；所述审核结果输出模块综合所述第一验证结果、第二验证结果和所述查证结果生成审核结果。对用户线下递交的资料信息中的内容信息进行识别，并将多项内容信息交叉验证后，在与线上填报的信息进行验证，在验证通过后，对接政府系统通过政府系统查证资料信息的真实性，在三种验证结果通过后，确认资料审核通过。
身份验证子系统30，用于生成用户画像并基于所述用户画像和所述审核结果对所述第一鉴定结果进行复核，得到第二鉴定结果。具体的，在审核结果包括资料信息符合预设规定；身份验证系统再对当前资料递交人员进行验证，可以基于资料信息的内容信息，对所述用户数据进行数据挖掘，并生成用户大数据画像，并通过用户大数据画像获取用户的行为特征，具体的可以获取到用户的征信、收入水平等信息；并通过用户特征获取模块获取用户生物特征信息；例如，采集人脸特征、指纹特征、声纹特征等生物特征信息。可以通过用户生物特征确认用户身份信息，再通过认证模块，用于对比所述用户大数据画像和所述生物特征信息生成对比结果，并通过所述对比结果对所述第一鉴定结果进行复核。在获取到用户大数据画像和用户生物特征之后，再经过用户的大数据画像和身份信息对资料信息的审核结果和资料信息内容信息进行复核，可以进一步降低不动产交易或登记的风险。
为了保证买方的利益，在进行交易之前还需对不动产信息进行验证，具体的可以采用不动产信息管理子系统40，用于对不动产数据进行数据挖掘，并生成不动产大数据画像；获得了目标不动产数据信息后，构建不动产多维属性模型，实现动态实时的分级管理和信息服务，通过对不动产相关信息进行挖掘分析，得到不动产综合评价指标，将基于不动产多维属性模型的不动产综合评价指标体系定义为不动产大数据画像。举例说明，在本发明的另一实施例中，包括了一种生成不动产大数据画像的方法，可以包括：基于所述目标不动产数据信息，构建得到不动产属性模型；通过所述不动产属性模型对所述目标不动产数据信息进行分析，得到不动产综合评价指标；基于所述不动产综合评价指标生成不动产大数据画像。具体的，在不动产大数据画像中包含了数据类型和数据属性，可以根据包含的数据类型和数据属性进行不动产信息登记。其中，不动产登记信息主要包括不动产单元数据、权利人数据、权利数据、登记业务数据和其它数据。信息来源主要有不动产登记业务办理、与审批交易主管部门的数据交换以及公众查询等过程，实现了分散在各系统内的数据、第三方数据和从互联网自动采集的数据等的实时动态更新。
基于对不动产大数据画像对不动产进行综合评价，可以得到综合评价分值，在分值达到预设值后，可以认为当前不动产属于低风险不动产，综合所述第二鉴定结果和所述不动产大数据画像生成交易任务。本领域技术人员可以理解，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，被执行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，可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，包括：
资料上传子系统，用于接收用户上传的与不动产相关的资料信息，并对所述资料信息进行真伪鉴定，得到第一鉴定结果；
资料审核子系统，用于对用户上传的资料信息的内容信息进行识别并审核，得到审核结果；
身份验证子系统，用于生成用户画像并基于所述用户画像和所述审核结果对所述第一鉴定结果进行复核，得到第二鉴定结果。
2.如权利要求1所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，所述资料信息上传子系统包括：
资料信息获取模块，用于获取资料信息的图像信息；
资料信息鉴定模块，用于通过第一人工智能模型对所述图像信息进行识别，确认所述图像信息是否为所述资料信息，所述第一人工智能模型采用大数据资料信息样本集训练得到。
3.如权利要求2所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，所述第一人工智能模型包括分类模型；
所述资料信息鉴定模块还用于获取所述图像信息中用于表征资料信息的有效区域，并提取所述有效区域的特征信息，将所述特征信息输入所述分类模型，得到图像分类结果。
4.如权利要求2所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，所述资料审核子系统包括：
内容识别模块，用于第二人工智能模型对所述图像信息进行识别得到所述资料信息的多项内容信息，所述第二人工智能模型采用大数据资料信息内容信息样本集训练得到；
审核模块，用于将所述图像信息与用户线上填报的线上信息进行验证，得到第一验证结果
审核结果输出模块，用于基于所述验证结果生成所述审核结果。
5.如权利要求3所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，
所述审核模块，还用于利用所述多项内容信息进行交叉验证，得到第二验证结果。
6.如权利要求4所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，所述资料信息审核子系统还包括：
政府系统对接模块，通过政府系统平台查证所述资料信息的真实性，并获取政府系统平台反馈的所述资料信息的查证结果；
所述审核结果输出模块综合所述第一验证结果、第二验证结果和所述查证结果生成审核结果。
7.如权利要求1所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，所述审核结果包括资料信息符合预设规定；
所述身份认证系统包括：
用户画像生成模块，用于基于资料信息的内容信息，对所述用户数据进行数据挖掘，并生成用户大数据画像；
用户特征获取模块，用于获取用户生物特征信息；
认证模块，用于对比所述用户大数据画像和所述生物特征信息生成对比结果，并通过所述对比结果对所述第一鉴定结果进行复核。
8.如权利要求1所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，还包括：
不动产信息管理子系统，用于对不动产数据进行数据挖掘，并生成不动产大数据画像，并综合所述第二鉴定结果和所述不动产画像生成不动产信息处理任务。
9.如权利要求1所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，还包括：
线上信息获取模块，用于获取用户在线上填报的线上信息。
10.如权利要求1-9任一项所述的基于大数据的不动产信息处理系统，其特征在于，
所述资料信息包括：不动产证件资料、当事人证件资料、政府公正资料中的至少一种。
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