[發明專利]一種陌生人落腳點研判方法與系統

在審

• 申請號: 202010204313.4
• 申請日: 2020-03-21
• 公開（公告）號: CN111460940A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 王軍;何志軍;陸輝;黃力行
• 申請（專利權）人: 中電海康集團有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/16;G06Q50/26
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

本發明公開了一種陌生人落腳點研判方法與系統，方法包括獲取抓拍數據；根據人臉抓拍圖像進行特征比對，得到身份比對結果；采用預先配置的高頻陌生人識別規則，對身份比對結果進行處理，篩選出高頻次出現的高頻陌生人及其活動規律；獲取電梯控制系統的實時數據和電梯監控系統的視頻流數據；根據實時數據中的電梯開門時間從視頻流數據中提取視頻幀，將提取的視頻幀與所有篩選出的高頻陌生人進行比對，將電梯運行信息關聯至比對相似度最高的高頻陌生人，并獲取該高頻陌生人的活動規律，生成完整的落腳點信息。本發明既能保證流動人口落腳點數據準確鮮活，又能釋放警力，提升社區民警的工作效能，提升社區的治安防控和社會服務能力。

技術領域

本申請屬于社區安防管控技術領域，具體涉及一種陌生人落腳點研判方法與系統。

背景技術

隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的快速發展，智慧社區的建設得到了不斷的完善和加強。

智慧社區的發展離不開安防這一建設切入點，社區安防管控又分為了三大階段，分別為采集型、感知型、智慧型。采集型是以設施設備、鏈路、信息采集為基礎，通過出入口控制、樓宇安防、社區網格化管理、周界防護等安防基礎技術手段，實現各類社區服務的實時記錄、事后翻查追溯、后置查詢優化。感知型是充分利用第一階段的采集基礎，更新智能前端采集設備和用戶交互手段，使得被動采集轉變為主動感知，構建起來一個社區信息主動感知網絡，這個網絡基礎以互聯網、物聯網、視頻鏈路、傳感器傳輸、社區服務等建設為主，信息化發展不斷加強，各類大數據應用和社區服務型應用逐步加深，用戶體驗逐步能夠滿足社區多方的建設需求。智慧型是依托社區的智能硬件設備、管理機制、大數據分析和智能預警進行整合，建立監控、預警、分析、處置的全方位響應機制，實現快速聯動，打造高度一體化的社區警務治理平臺。

對于社區安防管控而言，其本質是對社區流動人口的管控，隨著流動人口規模不斷擴大，社區內的陌生人數量越來越多，基層社會管理難度越來越大。基層民警工作任務繁重、警力資源短缺，原有定期上門摸查的工作模式，造成流動人口在部分轄區內底數不清、情況不明。如何從大量的陌生人中識別出潛在未登記的流動人口，并分析研判落腳點已成為迫在眉睫的難題。

發明內容

本申請的目的在于提供一種陌生人落腳點研判方法與系統，既能保證流動人口落腳點數據準確鮮活，又能釋放警力，提升社區民警的工作效能，提升社區的治安防控和社會服務能力。

為實現上述目的，本申請所采取的技術方案為：

一種陌生人落腳點研判方法，所述陌生人落腳點研判方法，包括：

獲取抓拍數據，所述抓拍數據包括人臉抓拍圖像、抓拍地址、抓拍時間；

根據所述人臉抓拍圖像進行特征比對，得到身份比對結果；

采用預先配置的高頻陌生人識別規則，對所述身份比對結果進行處理，篩選出高頻次出現的高頻陌生人及其活動規律；

獲取電梯控制系統的實時數據和電梯監控系統的視頻流數據，所述實時數據包括電梯運行信息，電梯運行信息包括電梯開門樓層和對應的電梯開門時間；

根據實時數據中的電梯開門時間從所述視頻流數據中提取視頻幀，將提取的視頻幀與所有篩選出的高頻陌生人進行比對，將電梯運行信息關聯至比對相似度最高的高頻陌生人，并獲取該高頻陌生人的活動規律，生成完整的落腳點信息。

作為優選，所述采用預先配置的高頻陌生人識別規則，對所述身份比對結果進行處理，篩選出高頻次出現的高頻陌生人及其活動規律，包括：

獲取所述身份比對結果，所述身份比對結果包括人員相似度；

若身份比對結果中的人員相似度在a％～b％區間內，則視為名單庫人員不進行落腳點研判；否則當前人員視為陌生人并讀取預先配置的高頻陌生人識別規則，以獲取的該陌生人的人臉抓拍圖像為標準進行搜索，得到該陌生人近N天內的所有抓拍數據；