[發明專利]一種被監控者異常行為分析模型的建立方法

在審

• 申請號: 201810040685.0
• 申請日: 2018-01-16
• 公開（公告）號: CN108053610A
• 公開（公告）日: 2018-05-18
• 發明（設計）人: 魏現軍;張丹;楊愛江;史修美;許長民
• 申請（專利權）人: 山東萬博科技股份有限公司
• 主分類號: G08B21/02
• 分類號: G08B21/02
• 代理公司: 濟南金迪知識產權代理有限公司 37219
• 代理人: 呂利敏

一種被監控者異常行為分析模型的建立方法，包括：采集被監控者在活動區域內的位置坐標及時間；將集體活動的時間段輸入；采集在活動區域內違規行為的類型、將違規行為前出現的異常行為對應歸類。本發明根據采集在活動區域內違規行為的類型、將違規行為前出現的異常行為對應歸類；實時采集被監控人員在活動區域內的異常行為；并對所述異常行為進行歸類，一旦對應到所述違規行為類型時，發出警戒報警。本發明是對異常行為數據進行采集、通過大數據分析建立服刑人員在活動區域內異常行為模型，實時利用。

技術領域

本發明涉及一種被監控者異常行為分析模型的建立方法，屬于智能監控分析的技術領域。

背景技術

隨著司法系統智能化，越來越多的監獄司法系統開始啟用智能監控系統對服刑人員進行有效監測其行動軌跡或利用門禁系統對其進行管控出行。但是監獄司法系統內依然會出現服刑人員出現過激行為或者違規行為，而且出現上述行為之前往往伴有異常行為或舉動。如何采集上述的異常行為并對其做有效分析、建模成為智能司法領域所面臨的新技術問題。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種被監控者異常行為分析模型的建立方法。

本發明的技術方案如下：

一種被監控者異常行為分析模型的建立方法，包括：

采集被監控者在活動區域內的位置坐標及時間；

將集體活動的時間段輸入；

采集在活動區域內違規行為的類型、將違規行為前出現的異常行為對應歸類。

根據本發明優選的，所述被監控者在活動區域內的位置坐標及時間(i,j,t),其中，所述i為被監控者在活動區域內的橫坐標；j為被監控者在活動區域內的縱坐標；t為在所述位置坐標(i,j)對應的時間，例如：am11:00。

根據本發明優選的，所述集體活動的時間段包括：監管允許的會議討論時間段T1，午休時間段T2，協同工作時間段T3；例如：T1：am09：00-am09:30；T2：am12：00-pm13:30；T3：am10：00-am10:45。

根據本發明優選的，所述違規行為的類型包括：

聚眾斗毆行為；逃離活動區行為；自殘行為；攻擊他人行為；持有違規器械行為；

將違規行為前出現的異常行為對應歸類：當被監控人員出現上述違規行為前出現以下的異常行為進行采集入庫：

被監控人員的聚集行為：并設定聚集參數警戒閾值；

被監控人員的靠近監控邊界行為:并設定靠近參數警戒閾值；

被監控人員在小范圍內長時間駐足行為：并設定所述小范圍的面積警戒閾值和駐足時間的警戒閾值。

如上述模型的建立方法的應用方法：

1)根據采集在活動區域內違規行為的類型、將違規行為前出現的異常行為對應歸類；

2)實時采集被監控人員在活動區域內的異常行為；

3)并對所述異常行為按照步驟1)進行歸類，一旦對應到所述違規行為類型時，發出警戒報警。

本發明的技術優勢在于：

本發明根據采集在活動區域內違規行為的類型、將違規行為前出現的異常行為對應歸類；實時采集被監控人員在活動區域內的異常行為；并對所述異常行為進行歸類，一旦對應到所述違規行為類型時，發出警戒報警。本發明是對異常行為數據進行采集、通過大數據分析建立服刑人員在活動區域內異常行為模型，實時利用。

附圖說明

圖1是本發明的流程圖；