[發(fā)明專利]適用于固定群體的行為預(yù)測方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811374961.3
• 申請日: 2018-11-19
• 公開（公告）號: CN109492595B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳陽;卓榮慶
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江傳媒學(xué)院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 杭州裕陽聯(lián)合專利代理有限公司 33289
• 代理人: 姚宇吉

1.一種適用于固定群體的行為預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：

將行為采集裝置獲取的行為對象的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)庫中的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到所述行為對象的身份信息；

基于預(yù)設(shè)圖像數(shù)據(jù)庫對圖像采集裝置獲取的所述行為對象的面部圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行對面部特征匹配，根據(jù)所述面部特征匹配的結(jié)果確定所述身份信息與所述行為對象之間的對應(yīng)關(guān)系；

當(dāng)所述對應(yīng)關(guān)系指示所述行為對象與所述身份信息匹配時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對所獲取的所述行為對象的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行行為預(yù)測，得到所述行為對象下一時(shí)刻的行為數(shù)據(jù)；

基于所述行為對象的對象信息，判斷所預(yù)測的所述行為對象下一時(shí)刻的行為數(shù)據(jù)是否屬于所述對象信息對應(yīng)的異常行為數(shù)據(jù)，所述對象信息指示所述行為對象的對象屬性；

當(dāng)所述判斷的結(jié)果為是時(shí)，輸出異常告警信息，所述異常告警信息攜帶所述行為對象的身份信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于行為采集裝置采集固定群體中各成員的行為數(shù)據(jù)組成行為數(shù)據(jù)庫。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

采用預(yù)設(shè)學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練針對所述行為數(shù)據(jù)庫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)行為對象輸入的身份標(biāo)識，確定所述行為對象的身份信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述行為采集裝置包括至少兩個(gè)行為采集設(shè)備，所述至少兩個(gè)行為采集設(shè)備從至少兩個(gè)角度采集所述行為對象的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)和/或?qū)崟r(shí)行為數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取至少兩個(gè)行為采集設(shè)備所采集的所述行為對象的至少兩實(shí)時(shí)角度行為數(shù)據(jù)；

采用數(shù)據(jù)融合算法對所述至少兩實(shí)時(shí)角度行為數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析生成所述行為對象的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)預(yù)測到同一區(qū)域內(nèi)存在至少兩個(gè)行為對象下一時(shí)刻的行為數(shù)據(jù)為異常行為數(shù)據(jù)時(shí)，輸出緊急告警信息，所述緊急告警信息攜帶所述至少兩個(gè)行為對象的身份信息。

8.一種適用于固定群體的行為預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

信息獲取模塊，用于將行為采集裝置獲取的行為對象的當(dāng)前行為數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)庫中的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到所述行為對象的身份信息；

關(guān)系確定模塊，用于基于預(yù)設(shè)圖像數(shù)據(jù)庫對圖像采集裝置獲取的所述行為對象的面部圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行對面部特征匹配，根據(jù)所述面部特征匹配的結(jié)果確定所述身份信息與所述行為對象之間的對應(yīng)關(guān)系；

行為預(yù)測模塊，用于當(dāng)所述對應(yīng)關(guān)系指示所述行為對象與所述身份信息匹配時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對所獲取的所述行為對象的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行行為預(yù)測，得到所述行為對象下一時(shí)刻的行為數(shù)據(jù)；

異常行為判斷模塊，用于基于所述行為對象的對象信息，判斷所預(yù)測的所述行為對象下一時(shí)刻的行為數(shù)據(jù)是否屬于所述對象信息對應(yīng)的異常行為數(shù)據(jù)，所述對象信息指示所述行為對象的對象屬性；

當(dāng)所述判斷的結(jié)果為是時(shí)，輸出異常告警信息，所述異常告警信息攜帶所述行為對象的身份信息。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

數(shù)據(jù)庫采集模塊，用于基于行為采集裝置采集固定群體中各成員的行為數(shù)據(jù)組成行為數(shù)據(jù)庫；

模型訓(xùn)練模塊，用于采用預(yù)設(shè)學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練針對所述行為數(shù)據(jù)庫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。