CN114708626A - 一种重点人员行为识别与预警的方法 - Google Patents
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Abstract
一种重点人员行为识别与预警的方法，包括：采集重点人员的基础信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；基于分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。本发明通过将手机定位信息与重点人员出行轨迹绑定，实时掌握重点人员的点位信息。通过实时监控判断重点人员每次外出行为是否存在异常，并结合历史轨迹分析，历史行为分析预测是否会有不法行为发生，进而给予精确打击。
Description
技术领域
本发明涉及的是安防领域，特别涉及一种重点人员行为识别与预警的方法。
背景技术
随着信息化社会的不断建设，定位重点人员的手段越来越多样，然而，现有技术除开传统监控与采集设备提供的定位数据，没有其他定位数据，现阶段人们居家旅行必会携带的手机成为了另一个来源可靠的信息源，手机上具备的 GPS功能,手机自身的IMSI码,IMEI码,以及授予了定位权限的各种应用程序, 都能实时地反映出重点人员当前所在的位置。
通过这些定位数据，我们不仅能勾勒出重点人员每日的出行路线，搭配各种监控设施，我们还能实时的监控重点人员出行的状态。通过历史定位信息，我们还能大致确认重点人员的出行轨迹。并将历史行为信息作为分析依据分析重点人员的实时行为，达到快速捕捉重点人员的可疑出行行为，及时发出告警信息，并给予审查。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种重点人员行为识别与预警的方法。
为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
一种重点人员行为识别与预警的方法，包括：
S100.采集重点人员的基础信息，基础信息至少包括：手机定位信息，人员基础信息，实时抓拍信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；
S200.通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；
S300.获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；
S400.基于S300分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。
进一步地，手机定位信息至少包括：GPS定位信息、IMEI定位信息、 IMSI定位信息、MAC定位信息、手机程序定位信息。
进一步地，人员基础信息至少包括：人员的涉案信息、人员的人口基本信息、人员的车辆基本库信息。
进一步地，抓拍数据至少包括：人像抓拍信息和车辆抓拍信息。
进一步地，基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息的方法为：
S101.对位置数据进行预处理，筛选删除掉不符合实际情况的定位点，通过相邻两个定位点间直线距离和时间间隔计算处该段速度，速度大于某个阙值时舍弃调不符合实际显实现的点位，聚合多种定位方式数据，确认重点人员基础的行为路线；
S102.停留点检测与环绕点检测，在定位信息上，将停留点或近距离环绕点设置为该重点人员的驻留点；
S103.根据实际需求，设定不同时间阙值筛选不同程度的驻留点；
S104.结合map-matching算法匹配实时地图信息，将匹配率最高的目标点记录为重点人员的驻留点。
进一步地，S200中，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为的方法为：当重点人员定位点位开始移动时，通过定点信息实时匹配其经过的监控设施，当检测到目标人脸时，自动将抓拍的图片信息和抓拍的时间位置信息一并传入处理***，处理***采用人脸算法，计算出人脸的特征值，智能检测识别该人员是否具有异常出行行为，其中，异常出行行为至少包括遮挡容貌行为和躲避摄像行为。
进一步地,S300的具体方法包括：
对于S200检查出的异常出行行为，若历史轨迹分析再次确认异常，则实时发出预警；
对于S200检查出的异常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若不符合历史轨迹分析，标记为新轨迹行为，进入S400进行分析。
进一步地,符合历史轨迹分析，表示符合重点人员以往出行时间，并同时符合历史出行轨迹。
进一步地,S400的具体方法为：
对于符合S300历史轨迹分析的异常出行行为，对实时出行行为做同行人分析，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警，如不存在，添加至异常行为库进行人工二次判断,；
对于符合S300历史轨迹分析的正常行为，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警；
对于不符合S300历史轨迹分析新轨迹行为，对实时行为做同行人分析，如存在异常，则发出预警。
进一步地,还包括：S500.对历史轨迹库进行完善，将不存在异常的新轨迹行为与正常行为存储入历史轨迹信息库。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明公开的一种重点人员行为识别与预警的方法，包括：采集重点人员的基础信息，基础信息至少包括：手机定位信息，人员基础信息，实时抓拍信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；基于分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。本发明通过将手机定位信息与重点人员出行轨迹绑定，实时掌握重点人员的点位信息。通过实时监控判断重点人员每次外出行为是否存在异常，并结合历史轨迹分析，历史行为分析预测是否会有不法行为发生，进而给予精确打击。对于部分仅仅是行为可疑的重点人员，可结合人工审核进行二次判断，达到全面覆盖，精确打击的效果。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例1中，一种重点人员行为识别与预警的方法的流程图；
图2为本发明实施例1中，一种重点人员行为识别与预警的方法的逻辑图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种重点人员行为识别与预警的方法。
实施例1
一种重点人员行为识别与预警的方法，如图1和2，包括：
S100.采集重点人员的基础信息，基础信息至少包括：手机定位信息，人员基础信息，实时抓拍信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；
具体的，如表一，在本实施例中，手机定位信息至少包括：GPS定位信息、IMEI定位信息、IMSI定位信息、MAC定位信息、手机程序定位信息。具体的，GPS定位信息代表手机自带GPS定位信息，IMEI定位信息代表通过每个手机自带的唯一IMEI码定位，IMSI定位信息代表通过多个基站定位手机卡所在位置；MAC定位信息代表通过数据传输映射到m ac地址的不同IP定位；手机程序定位信息代表部分程序拥有定位手机位置信息的权限。
在本实施例中，人员基础信息至少包括：人员的涉案信息、人员的人口基本信息和人员的车辆基本库信息。具体的，如表一，涉案信息代表基础平台内的案件相关人员信息(通过案件类别筛选重点人员信息)，人口基本信息包括常住人口、暂住人口的户籍信息、人脸图像、联系方式等；车辆基本库代表车辆所有人、车辆号牌种类、车辆号牌号码等。抓拍数据至少包括：人像抓拍信息和车辆抓拍信息。其中，人像抓拍信息代表人脸抓拍数据，车辆抓拍信息代表车辆抓拍数据、泛卡口数据等。
表一
在本实施例中，基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息的方法为：
S101.对位置数据进行预处理，筛选删除掉不符合实际情况的定位点，通过相邻两个定位点间直线距离和时间间隔计算处该段速度，速度大于预设阙值时舍弃掉不符合实际显实现的点位，聚合多种定位方式数据，确认重点人员基础的行为路线；
S102.停留点检测与环绕点检测，在定位信息上，将停留点或近距离环绕点设置为该重点人员的驻留点；
S103.根据实际需求，设定不同时间阙值筛选不同程度的驻留点；
S104.结合map-matching算法匹配实时地图信息，将匹配率最高的目标点记录为重点人员的驻留点。
S200.通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；
在本实施例的S200中，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为的方法为：当重点人员定位点位开始移动时，通过定点信息实时匹配其经过的监控设施，当检测到目标人脸时，自动将抓拍的图片信息和抓拍的时间位置信息一并传入处理***，处理***采用人脸算法，计算出人脸的特征值，智能检测识别该人员是否具有异常出行行为，其中，异常出行行为至少包括遮挡容貌行为和躲避摄像行为。其中，遮挡容貌行为，包括遮挡眼睛(戴墨镜)；遮挡头部(戴帽子)；遮挡面部(戴口罩等)。躲避摄像行为，多个往常能正常捕捉到目标行为的监控设备未能捕捉到该重点人员，以及捕捉到目标行为的监控设备被目标人员多次直视等异常行为。
S300.获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；
具体的，本实施例中S300的具体方法包括：
对于S200检查出的异常出行行为，若历史轨迹分析，再次确认异常，则实时发出预警；
对于S200检查出的异常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若不符合历史轨迹分析，标记为新轨迹行为，进入S400进行分析。
具体的，历史轨迹分析的方法为:
对于拍摄到的目标人物的监控设备,查询该监控设备的历史信息库内是否存在历史出行行为,如果存在,则保留历史图片信息以及出行信息,并标记为历史出行点；当对于该次出行,多个监控设备同时在历史信息库内查询到出行信息,并满足某个阙值(如8个监控设备以上),则将此次出行标记为符合历史出行轨迹行为.若拍摄到的多个监控设备均不存在历史出行信息,则将此次出行标记为新轨迹行为。
S400.基于S300分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。
在本实施例中，S400的具体方法为：
对于符合S300历史轨迹分析的异常出行行为，对实时出行行为做同行人分析，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警，如不存在，添加至异常行为库进行人工二次判断；
对于符合S300历史轨迹分析的正常行为，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警；
对于不符合S300历史轨迹分析新轨迹行为，对实时行为做同行人分析，如存在异常，则发出预警。
具体的，同行人分析方法包括:针对拍摄到的人像数据或车辆抓拍数据,对同行人进行人脸识别.如该人员同为重点人员,则引发异常,如不存在,则不引发异常。重点人员聚集分析方法包括:对于某个监控设备,拍摄到该重点人员出行的同时,同时段内拍摄到多名其他重点人员出入,则判断存在异常，发出预警。
在一些优选实施例中，一种重点人员行为识别与预警的方法，还包括：S500. 对历史轨迹库进行完善，将不存在异常的新轨迹行为信息数据与正常行为信息数据存储入历史轨迹信息库。
本实施例公开的一种重点人员行为识别与预警的方法，包括：采集重点人员的基础信息，基础信息至少包括：手机定位信息，人员基础信息，实时抓拍信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；基于分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。本发明通过将手机定位信息与重点人员出行轨迹绑定，实时掌握重点人员的点位信息。通过实时监控判断重点人员每次外出行为是否存在异常，并结合历史轨迹分析，历史行为分析预测是否会有不法行为发生，进而给予精确打击。对于部分仅仅是行为可疑的重点人员，可结合人工审核进行二次判断，达到全面覆盖，精确打击的效果。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个***所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC 中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。
对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
Claims (10)
1.一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，包括：
S100.采集重点人员的基础信息，基础信息至少包括：手机定位信息，人员基础信息，实时抓拍信息；并基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息；
S200.通过重点人员实时轨迹信息，对重点人员实时行为进行分析，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为；
S300.获取重点人员历史轨迹，结合历史轨迹和当前正常出行行为或异常出行行为进行进一步分析；
S400.基于S300分析结果，并做同行人分析与重点人员聚集分析，对重点人员行为进行预警。
2.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，手机定位信息至少包括：GPS定位信息、IMEI定位信息、IMSI定位信息、MAC定位信息、手机程序定位信息。
3.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，人员基础信息至少包括：人员的涉案信息、人员的人口基本信息和人员的车辆基本库信息。
4.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，抓拍数据至少包括：人像抓拍信息和车辆抓拍信息。
5.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，基于基础信息获取重点人员实时轨迹信息的方法为：
S101.对位置数据进行预处理，筛选删除掉不符合实际情况的定位点，通过相邻两个定位点间直线距离和时间间隔计算处该段速度，速度大于预设阙值时舍弃掉不符合实际显实现的点位，聚合多种定位方式数据，确认重点人员基础的行为路线；
S102.停留点检测与环绕点检测，在定位信息上，将停留点或近距离环绕点设置为该重点人员的驻留点；
S103.根据实际需求，设定不同时间阙值筛选不同程度的驻留点；
S104.结合map-matching算法匹配实时地图信息，将匹配率最高的目标点记录为重点人员的驻留点。
6.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于，S200中，判断重点人员当前实时行为是正常出行行为或异常出行行为的方法为：当重点人员定位点位开始移动时，通过定点信息实时匹配其经过的监控设施，当检测到目标人脸时，自动将抓拍的图片信息和抓拍的时间位置信息一并传入处理***，处理***采用人脸算法，计算出人脸的特征值，智能检测识别该人员是否具有异常出行行为，其中，异常出行行为至少包括遮挡容貌行为和躲避摄像行为。
7.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于,S300的具体方法包括：
对于S200检查出的异常出行行为，若历史轨迹分析，再次确认异常，则实时发出预警；
对于S200检查出的异常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若符合历史轨迹分析，则进入S400进行分析；
对于S200检查出的正常出行行为，若不符合历史轨迹分析，标记为新轨迹行为，进入S400进行分析。
8.如权利要求7所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于,符合历史轨迹分析，表示符合重点人员以往出行时间，并同时符合历史出行轨迹。
9.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于,S400的具体方法为：
对于符合S300历史轨迹分析的异常出行行为，对实时出行行为做同行人分析，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警，如不存在，添加至异常行为库进行人工二次判断；
对于符合S300历史轨迹分析的正常行为，对历史轨迹行为做同行人分析与重点人员聚集分析，如存在异常，则发出预警；
对于不符合S300历史轨迹分析新轨迹行为，对实时行为做同行人分析，如存在异常，则发出预警。
10.如权利要求1所述的一种重点人员行为识别与预警的方法，其特征在于,还包括：S500.对历史轨迹库进行完善，将不存在异常的新轨迹行为信息数据与正常行为信息数据存储入历史轨迹信息库。
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2021
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