CN115273370B - 一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法,属于人员检测与数据分析技术领域。***包括在仓储区域的不同预定范围内移动的多个巡逻机器人；每个巡逻机器人配置视觉扫描装置、语音交互装置以及信息广播装置。当基于多个视觉扫描装置获得的多个视觉扫描信息确定存在外来人员入侵的可能性时，语音交互装置用于发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示进入仓储区域的对应预定范围的疑似外来人员输入身份认证信息。本发明采用不同预定范围内移动的多个巡逻机器人获得的人员的活动轨迹的一致性判定潜在入侵的外来人员，尤其适合于包括多个不同预定区域的大型仓库区域的外来人员入侵监测。

Description

一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法
技术领域
本发明属于人员检测与数据分析技术领域，尤其涉及一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法。
背景技术
大型仓储区域涉及众多的人员流动，并且包含频繁的物资进出流程，因此，需要执行严格的安全防范制度，以避免异常人员进入或者物资丢失。
一般的安全防范制度包括进出登记制度，这类手段需要人工执行，尤其是在包含多个出入口的大型仓储环境下，每个出入口均需要配置人力资源，提升了人力成本；随着信息化技术的发展，基于RFID、基于图像识别、基于AI识别等技术逐渐引入到区域监测中。
公开号为CN107403210A的中国发明专利“基于RFID的警用办案区管理***”提出利用警用定位RFID手环存储犯罪嫌疑人的身份信息，再结合定位基站检测犯罪嫌疑人的运动轨迹；控制主机根据犯罪嫌疑人的运动轨迹，判断犯罪嫌疑人的运动轨迹是否符合设定的轨迹，若不符合，智能告警终端告警；
公开号为CN113780088A的中国发明专利“基于深度学习工业巡逻机器人针对人员入侵实时检测算法”提出的检测方法通过配合后台***持续的校验并发现外来人员是否有权利在机房内进行工作，持续发现可疑人员并引导外来人员进行身份验证，以确保机房硬件设备及软件和数据安全，解决了无人值守保护机房稳定运行的功能。
然而，在包含多个不同活动区域的大型仓储环境下，为了确保物资和人员的快速流动，通常不宜在每个出入口或者每个活动区域都人为设置安全防范措施，以免影响物流效率和正常的人员沟通。上述现有技术提出的定位RFID手环或者引导外来人员进行身份验证也没有考虑到人员检测与数据分析二者结合的重要性。
在这类环境下，如何快速识别出明显不属于（不熟悉）当前仓储环节的外来人员入侵并提供相应措施，成为包含多个不同活动区域的大型仓储环境实际需要解决的关键问题之一。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法。
本发明的技术方案能够基于不同区域配置的巡逻采集的人员活动轨迹序列数据，快速识别出是否存在轨迹明显异常的疑似外来人员，从而自动化的判定是否需要进一步采取警示或者认证措施。
在本发明的第一个方面，提供一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法，所述***包括在所述仓储区域的不同预定范围内移动的多个巡逻机器人。
每个所述巡逻机器人配置视觉扫描装置、语音交互装置以及信息广播装置；
第一巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
第一巡逻机器人通过所述信息广播装置将所述第一视觉扫描信息进行广播，使得多个第二巡逻机器人接收所述第一视觉扫描信息；
所述第一巡逻机器人在所述第一预定范围内移动；
所述多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；
所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻；
所述多个第二巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得多个第二视觉扫描信息；
所述第一视觉扫描信息和所述第二视觉扫描信息均包括人员的静态信息和动态信息，所述静态信息包括身高、性别、面部信息和衣着信息；所述动态信息包括步态、步速。
进一步的，所述第一视觉扫描信息的动态信息还包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；
所述第二视觉扫描信息的动态信息还包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
基于第一视觉扫描信息和多个第二视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性；
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示进入所述仓储区域的对应预定范围的疑似外来人员输入身份认证信息。
具体的，当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述疑似外来人员当前所在预定范围的巡逻机器人靠近所述疑似外来人员，并通过所述语音交互装置用于发出语音交互信息，提示所述疑似外来人员输入身份认证信息。
身份认证信息包括输入认证密码、语音认证、人脸识别认证、工卡认证中的任意一种或者其任意组合；
作为更具体的改进技术手段，所述基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性，具体包括：
基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在同一个目标人员；
如果存在同一个目标人员，则确定该目标人员当前的活动轨迹；
基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性。
更具体的，所述基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性，具体包括：
若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大；
当所述相似度低于预定值时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息。
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹组成。
在本发明的第二个方面，基于第一个方面所述的***，还提出一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法，所述方法包括步骤S710-S770，各个步骤具体实现如下：
S710：第一巡逻机器人对进入第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
S720：第二巡逻机器人对进入第二预定范围的人员执行视觉扫描，获得第二视觉扫描信息；
S730：第一巡逻机器人和第二巡逻机器人通过广播共享所述第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息；
S740：基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在同一个目标人员；
如果存在，则进入步骤S750；
否则，返回步骤S710；
S750：确定该目标人员的活动轨迹；
S760：基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性；
S770：当所述可能性大于预设概率值时，发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示所述目标人员输入身份认证信息。
其中，多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻。
所述步骤S750包括：若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大。
所述第一视觉扫描信息包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；
所述第二视觉扫描信息包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹按照活动时间先后连接而成。
本发明的技术方案，通过在所述仓储区域的不同预定范围内配置移动的多个巡逻机器人，尤其适合于包含多个不同活动区域的大型仓储环境。由于巡逻机器人在各自预定范围内执行自主移动式人员扫描，不影响正常的物流互动和人员跨区域交流；同时，不同区域的巡逻机器人实时共享各自区域的扫描信息，使得每个区域的巡逻机器人能够基于多区域共享扫描信息确定是否存在同一个人员并由此组成形成其活动轨迹，进而基于活动轨迹确定该人员是否存在明显的异常，基于异常的程度确定该人员属于外来人员入侵的可能性，当可能性大于阈值时，则进一步要求输入认证信息以避免误判，当存在误判时，进一步的改进实施例还包括更新预先存储的标准活动轨迹库，实现输入-输出端的闭环全自动自适应学习反馈，从而全方面的实现了基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测。
本发明的更多实施例和改进效果将结合附图和具体实施例进一步介绍。
附图说明
图1是本发明一个实施例的一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法包括的多个巡逻机器人示意图；
图2是一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法使用的巡逻机器人的内部模块组成图；
图3是一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法的工作原理示意图；
图4是本发明一个实施例的一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法的步骤流程示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
图1是本发明一个实施例的一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法包括的多个巡逻机器人示意图。
所述***包括在所述仓储区域的不同预定范围内移动的多个巡逻机器人。
在图1中，为了方便描述，示出了所述仓储区域的三个不同预定范围A、B、C以及在预定范围A、B、C内自主移动的巡逻机器人RA、RB、RC；
可以理解的是，在实际实现中，所述仓储区域可以包括更多的不同预定范围和更多的自主巡逻机器人，图1所述实施例仅仅是示意性的，不构成对本发明保护范围的限制。
在本发明的各个实施例中，巡逻机器人RA、RB、RC均为可自主移动的目标追踪机器人。具体的，巡逻机器人均配置人员追踪装置，其可以自动追踪当前巡逻范围内的每一个活体（人），并采集其相应的扫描信息。
更具体的，参见图2，图2是图1所述一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法使用的巡逻机器人的内部模块组成图；
在图2中，示出每个所述巡逻机器人配置视觉扫描装置、语音交互装置以及信息广播装置。
视觉扫描装置用于对进入预定范围的人员执行视觉扫描，获得视觉扫描信息；
视觉扫描信息包括人员的静态信息和动态信息，所述静态信息包括身高、性别、面部信息和衣着信息；所述动态信息包括步态、步速、途径点。
更具体的，当人员离开当前预定范围后，当前巡逻机器人即可形成人员在该当前预定范围的活动轨迹。
信息广播装置将所述视觉扫描信息进行广播，使得多个巡逻机器人相互共享所有视觉扫描信息；
基于共享的视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性；
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示进入所述仓储区域的对应预定范围的疑似外来人员输入身份认证信息。
身份认证信息包括输入认证密码、语音认证、人脸识别认证、工卡认证中的任意一种或者其任意组合。
图3是图1所述的一种一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***与方法的工作原理示意图，具体如下：
第一巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
第一巡逻机器人通过所述信息广播装置将所述第一视觉扫描信息进行广播，使得多个第二巡逻机器人接收所述第一视觉扫描信息；
所述第一巡逻机器人在所述第一预定范围内移动；
所述多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；
所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻；
所述多个第二巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得多个第二视觉扫描信息；
基于第一视觉扫描信息和多个第二视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性；
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息。
可以理解的是，图3实施例中，所述第一巡逻机器人、第二巡逻机器人指代的“第一”、“第二”并不具有特定的顺序限定作用，其可以是在所述仓储区域的不同预定范围内移动的多个巡逻机器人中任意两个或者多个不同的巡逻机器人。
本领域技术人员可以直接毫无疑义的知晓，本发明的外来人员入侵智能扫描提示，可以由上述任意一个巡逻机器人发出，因为每一个巡逻机器人都可以基于自身检测到的某个疑似外来人员的轨迹、以及共享的其他所有巡逻机器人有关该同一个疑似外来人员的轨迹，组成该同一个疑似外来人员在过去时段内的整体轨迹，从而确定是否存在入侵的可能性，进而发出语音提示。
至于最终由哪一个预定范围的巡逻机器人发出语音提示，则取决于当前是由哪一个预定区域的巡逻机器人判定出异常并且该异常外来人员正处于该巡逻机器人的预定活动范围。
为了更好的介绍上述原理，返回到附图1，以附图1包含的所述仓储区域的三个不同预定范围A、B、C以及在预定范围A、B、C内自主移动的巡逻机器人RA、RB、RC为例，假设当前存在某个疑似外来人员P，该疑似外来人员从预定范围A开始活动，然后从预定范围A移动到预定范围C，最后移动到预定范围B；
当该疑似外来人员P进入预定范围A后，巡逻机器人RA即可以开始对该疑似外来人员P执行视觉扫描，获得多种视觉扫描信息；
可以理解，预定范围A内除该疑似外来人员P外，还存在其他正常工作人员Q；
当前巡逻机器人RA此时并不能区分疑似外来人员P或者正常工作人员Q，因此，将自动获得包含疑似外来人员P以及正常工作人员Q的视觉扫描信息；
作为一个具体的实施例，视觉扫描信息包括人员的静态信息和动态信息，所述静态信息包括身高、性别、面部信息、衣着信息之一或者任意组合；所述动态信息包括步态、步速、途径点之一或者任意组合。
在理想情况下，如果基于当前已有的静态信息和/或动态信息，和已有的标准工作人员数据库进行比对，就能识别出疑似外来人员P，
例如，面部识别通常较为精准，正常工作人员在当前预定范围A内的活动轨迹（途径点）也具有相对规律的路线，如果符合这两条，则不是疑似外来人员，而是正常工作人员；
否则，如果两条都不符合，则为疑似外来人员的可能性较高；
但是，由于包含频繁的物资进出和人员流动，实际执行过程中并不能确保每次都能够精确地捕捉到上述所有静态信息或者动态信息，例如，由于遮挡的关系，可能面部识别无法捕捉。
因此，此时无法做出准确识别判定，需要进一步观察。
此时，图3所述“第一巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息”，在图1中场景中，就是：
第一巡逻机器人RA通过视觉扫描装置用于对进入第一预定范围A的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
优选的，这里的获得的第一视觉扫描信息可以是排除了明显不属于外来人员的视觉扫描信息，以降低后续数据共享和识别负载；
当第一巡逻机器人RA通过视觉扫描装置识别到有人员离开第一预定范围A时，第一巡逻机器人RA通过所述信息广播装置将所述第一视觉扫描信息进行广播，使得多个第二巡逻机器人接收所述第一视觉扫描信息；
例如，此时，第二预定范围C内的第二巡逻机器人RC对通过视觉扫描装置用于对进入第二预定范围C的人员执行视觉扫描，获得第二视觉扫描信息。
此时，第二预定范围C内的第二巡逻机器人RC既获得了第二视觉扫描信息，又共享到得到了第一视觉扫描信息；
在此基础上，第二巡逻机器人RC基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，就可以确定是否存在同一个目标人员；
显然，如果第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息包含相同或者相似的某组对应的静态信息和动态信息，则可以确定存在同一个目标人员；
如果存在同一个目标人员，则确定该目标人员当前的活动轨迹；
基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性。
具体的，若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大；
当所述相似度低于预定值时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息。
可以理解，外来入侵人员可以遮挡面部、可以伪装工装、步态等，但是，其进入不熟悉的厂区仓储环境后，大多不熟悉环境，不清楚不同厂区活动范围的标准路径，因此通常表现为反复徘徊、驻足观望、来回反复等特征，而正常工作人员的活动轨迹则较为固定具有一定规律性。
因此，若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大。
当然，以上判定仍有可能存在误差，因此，作为进一步的改进，当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述疑似外来人员当前所在预定范围的巡逻机器人靠近所述疑似外来人员，并通过所述语音交互装置用于发出语音交互信息，提示所述疑似外来人员输入身份认证信息。
如果疑似外来人员未能输入正确的身份认证信息，则判定为外来人员入侵，应当采取相应的警报措施；
否则，结束当次疑似外来人员识别，并将该疑似外来人员已有的活动轨迹添加到预先存储的标准活动轨迹数据库中。
可以看到，当存在误判时，进一步的改进实施例还包括更新预先存储的标准活动轨迹库，实现输入-输出端的闭环全自动自适应学习反馈，从而全方面地实现了仓储区域外来人员入侵的智能扫描提示。
可以理解的是，上述过程依然可以延续到图1的预定范围B和巡逻机器人RB上，即重复上述过程，本发明对此不作具体展开。
作为更具体的实现方式，上述过程可以通过计算机程序指令自动化实现。
具体的，所述第一视觉扫描信息包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；所述第二视觉扫描信息包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹按照活动时间先后连接而成。
第一活动轨迹包括在预定范围A内按时间先后形成的多个途径点
Figure 757610DEST_PATH_IMAGE001
,n >1;
第二活动轨迹包括在预定范围B内时间先后形成的多个途径点
Figure 409172DEST_PATH_IMAGE002
,m> 1;
则该目标人员当前的活动轨迹包括
Figure 625127DEST_PATH_IMAGE003
；
标准活动轨迹包括时间先后形成的多个途径点
Figure 692440DEST_PATH_IMAGE004
，p>4;
可以理解的是，目标人员当前的活动轨迹
Figure 241233DEST_PATH_IMAGE003
指的是该目标 人员在预定范围A、预定范围B内的实际活动轨迹；
标准活动轨迹则是指，在预定范围A、预定范围B内，正常人员在正常活动时间处于正常活动模式时形成的轨迹；
举例来说，假设预定范围A为办公区域，预定范围B为就餐区域，则在通常的就餐时 间段（例如11：00—13：00），正常人员的途径点应当为{办公室工位、办公室出口、办公室去 往食堂的途径点、食堂入口、食堂就餐位}，构成标准活动轨迹；其中
Figure 1379DEST_PATH_IMAGE005
为属于 标准活动轨迹中的途径点；由于预定范围A、预定范围B各自必然存在出口和入口以及内部 区域位置，因此每个标准活动轨迹至少包含四个途径点，即p>4。
也就是时间先后形成的多个途径点
Figure 737254DEST_PATH_IMAGE004
为正常人员在正常活动时间处于 正常活动模式时途径的地点{办公室工位、办公室出口、办公室去往食堂的途径点、食堂入 口、食堂就餐位}；
显然，如果该目标人员不是正常人员，则该目标人员（由于不熟悉环境）在该时段 的活动轨迹
Figure 378232DEST_PATH_IMAGE003
就不一定与上述地点相同或者类似，甚至相差甚远。
该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度S可以按照如下方式计算：
Figure 719214DEST_PATH_IMAGE007
其中，|X-Y|表示计算两个途径点X和Y之间的距离，例如
Figure 446999DEST_PATH_IMAGE008
表示途径点A1和Z1 之间的距离，其他以此类推。
Figure 670170DEST_PATH_IMAGE009
则表示标准活动轨迹的途径点
Figure 79285DEST_PATH_IMAGE004
属于预定范围A内的第一途 径点和最后一个途径点的距离；
Figure 337091DEST_PATH_IMAGE010
则表示标准活动轨迹的途径点
Figure 937575DEST_PATH_IMAGE004
属于预定范围B内的第一途 径点和最后一个途径点的距离；
Figure 913621DEST_PATH_IMAGE011
则标准活动轨迹的途径点
Figure 860848DEST_PATH_IMAGE004
属于预定范围A内的多个相邻途 径点之间的距离之和；
Figure 442002DEST_PATH_IMAGE012
则标准活动轨迹的途径点
Figure 511590DEST_PATH_IMAGE004
属于预定范围B内的多个相邻途 径点之间的距离之和；
以一个具体的例子为例，解释上述参数：
假设标准活动轨迹包括时间先后形成的多个途径点
Figure 411150DEST_PATH_IMAGE013
，其中，
Figure 958806DEST_PATH_IMAGE014
属于预定范围A,
Figure 191204DEST_PATH_IMAGE015
属于预定范围B；
则
Figure 634955DEST_PATH_IMAGE016
显然，上述相似度计算公式，着重考虑了每一段轨迹的起点、终点吻合度的同时，还添加起点-终点的连接吻合度以及整个路径长度以及分段路径长度的吻合度作为权重分支，在实际判定中，这种综合考虑的相似度计算方式准确性较高，符合包括包含多个不同活动区域的大型仓储环境的客观行走规律。
当然，本领域技术人员还可以采用其他相似度计算公式，例如，直接计算该目标人员当前的活动轨迹线路图与已有对应的标准活动轨迹线路图的曲线相似度，在一定程度上也可以实现本发明的技术方案，但是其相似度判定效果可能存在较大误差，因为仅仅考虑整体相似性而未考虑局部的变化。
但是，在得知本发明的上述技术构思的基础上，采用这种考虑整体相似性的相似度计算方式，也应当属于本发明的保护范围。
本发明提出的上述相似度计算公式，是本发明更优选的实施例方式之一，具有更好的效果，但是本发明的保护范围以权利要求记载的内容为准。
在上述实施例的基础上，上述方法的具体实现流程可以参见图4，图4示出本发明一个实施例的一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法的步骤流程示意图。
图4示出所述方法包括步骤S710-S770的循环流程，具体包括：
S710：第一巡逻机器人对进入第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
S720：第二巡逻机器人对进入第二预定范围的人员执行视觉扫描，获得第二视觉扫描信息；
S730：第一巡逻机器人和第二巡逻机器人通过广播共享所述第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息；
S740：基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在同一个目标人员；
如果存在，则进入步骤S750；
否则，返回步骤S710；
S750：确定该目标人员的活动轨迹；
S760：基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性；
S770：当所述可能性大于预设概率值时，发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示所述目标人员输入身份认证信息。
当所述可能性低于预设概率值时，返回步骤S770，并且将该目标人员当前的活动轨迹添加到预先存储的标准活动轨迹数据库中。
可以看到，当存在误判时，进一步的改进实施例还包括更新预先存储的标准活动轨迹库，实现输入-输出端的闭环全自动自适应学习反馈，从而全方面的实现了基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测。
图4的方法实施例的原理与前述图1-图3的实施例对应相同，
优选的，多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻。
所述步骤S750包括：若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大。
所述第一视觉扫描信息包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；
所述第二视觉扫描信息包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹按照活动时间先后连接而成。
可以看到，通过在所述仓储区域的不同预定范围内配置移动的多个巡逻机器人，本发明尤其适合于包含多个不同活动区域的大型仓储环境。由于巡逻机器人在各自预定范围内执行自主移动式人员扫描，不影响正常的物流互动和人员跨区域交流；同时，不同区域的巡逻机器人实时共享各自区域的扫描信息，使得每个区域的巡逻机器人能够基于多区域共享扫描信息确定是否存在同一个人员并由此组成形成其活动轨迹，进而基于活动轨迹确定该人员是否存在明显的异常，基于异常的程度确定该人员属于外来人员入侵的可能性，当可能性大于阈值时，则进一步要求输入认证信息避免误判，当存在误判时，进一步的改进实施例还包括更新预先存储的标准活动轨迹库，实现输入-输出端的闭环全自动自适应学习反馈，从而全方面的实现了基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测。
需要注意的是，本发明的每个实施例均可以单独解决部分技术问题，其组合可以解决全部技术问题，但是并不要求每一个单独的实施例都解决所有技术问题并达到所有技术效果。
本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分以及具体实施例部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。

Claims (8)

1.一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***，所述***包括在仓储区域的不同预定范围内移动的多个巡逻机器人，
其特征在于：
每个巡逻机器人配置视觉扫描装置、语音交互装置以及信息广播装置；
第一巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
第一巡逻机器人通过所述信息广播装置将所述第一视觉扫描信息进行广播，使得多个第二巡逻机器人接收所述第一视觉扫描信息；
所述第一巡逻机器人在所述第一预定范围内移动；
所述多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；
所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻；
所述多个第二巡逻机器人通过所述视觉扫描装置用于对进入所述仓储区域的第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得多个第二视觉扫描信息；
基于第一视觉扫描信息和多个第二视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性；
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示进入所述仓储区域的对应预定范围的疑似外来人员输入身份认证信息；
所述基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在外来人员入侵的可能性，具体包括：
基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在同一个目标人员；
如果存在同一个目标人员，则确定该目标人员当前的活动轨迹；
基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性；
若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大。
2.如权利要求1所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***，其特征在于：
所述第一视觉扫描信息和所述第二视觉扫描信息均包括人员的静态信息和动态信息，所述静态信息包括身高、性别、面部信息和衣着信息；所述动态信息包括步态、步速。
3.如权利要求1所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***，其特征在于：
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述语音交互装置用于发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示进入所述仓储区域的对应预定范围的目标人员输入身份认证信息，具体包括：
当确定存在外来人员入侵的可能性时，所述疑似外来人员当前所在预定范围的巡逻机器人靠近所述疑似外来人员，并通过所述语音交互装置用于发出语音交互信息，提示所述疑似外来人员输入身份认证信息。
4.如权利要求1所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***，其特征在于：
所述基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性，还包括：
若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大；
当所述相似度低于预定值时，所述语音交互装置发出语音交互信息。
5.如权利要求1所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的人员实时监测***，其特征在于：
所述第一视觉扫描信息包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；
所述第二视觉扫描信息包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹组成。
6.一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S710：第一巡逻机器人对进入第一预定范围的人员执行视觉扫描，获得第一视觉扫描信息；
S720：第二巡逻机器人对进入第二预定范围的人员执行视觉扫描，获得第二视觉扫描信息；
S730：第一巡逻机器人和第二巡逻机器人通过广播共享所述第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息；
S740：基于第一视觉扫描信息和第二视觉扫描信息，确定是否存在同一个目标人员；
如果存在，则进入步骤S750；
否则，返回步骤S710；
S750：确定该目标人员的活动轨迹；
S760：基于该目标人员当前的活动轨迹，确定该目标人员为外来人员入侵的可能性；若该目标人员当前的活动轨迹与预先存储的标准活动轨迹的相似度越低，则该目标人员为外来人员入侵的可能性越大；
S770：当所述可能性大于预设概率值时，发出语音交互信息，所述语音交互信息用于提示所述目标人员输入身份认证信息。
7.如权利要求6所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法，其特征在于，
多个第二巡逻机器人在多个不同的第二预定范围内移动；
所述多个第二预定范围与所述第一预定范围相邻。
8.如权利要求6所述的一种基于视觉扫描与轨迹识别的全周期人员实时监测方法，其特征在于，
所述第一视觉扫描信息包括人员在所述第一预定范围的第一活动轨迹；
所述第二视觉扫描信息包括人员在所述第二预定范围的第二活动轨迹；
该目标人员当前的活动轨迹由所述目标人员对应的第一活动轨迹和多个第二活动轨迹按照活动时间先后顺序连接而成。
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