[發明專利]乘車安全預警方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110200799.9
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN112926773A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 鄭晏群;田剛;張鋆;孫黎;張瑞
• 申請（專利權）人: 深圳市北斗智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G08B21/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 陳均欽

本發明公開了一種乘車安全預警方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，其中乘車安全預警方法包括：獲取預設時段內的待檢測乘客數據；從所述待檢測乘客數據中提取出目標乘客行為特征；利用預測模型訓練所述目標乘客行為特征，得到乘客行為數據；根據所述乘客行為數據識別異常乘客；根據所述異常乘客生成異常預警信息。上述乘車安全預警方法，能夠對進入地鐵站內的異常乘客進行提前預警，有效實現智慧防控、精準打擊，提升了對于乘客風險的掌控能力及地鐵治安工作的效率。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是涉及一種乘車安全預警方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

地鐵作為公共場合，客流量大、人員密集、成分復雜，站內及車廂空間相對封閉，一直以內都是猥褻、扒竊等違法行為的高發地。針對地鐵上的已發生的違法犯罪行為，民警往往需要查看大量的視頻錄像去取證，雖然地鐵站廳內監控攝像頭較多，但由于地鐵站點客流大(換乘站尤為突出)，使得地鐵站廳和地鐵車廂內的取證均相對較困難，無法識別出潛在的異常乘車人員。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明實施例提出一種乘車安全預警方法，能夠對進入地鐵站內的異常乘客進行提前預警，有效實現智慧防控、精準打擊，提升了對于乘客風險的掌控能力及地鐵治安工作的效率。

本發明實施例還提出一種乘車安全預警裝置。

本發明實施例還提出一種電子設備。

本發明實施例還提出一種計算機可讀存儲介質。

根據本發明的第一方面實施例的乘車安全預警方法，包括：

獲取預設時段內的待檢測乘客數據；

從所述待檢測乘客數據中提取出目標乘客行為特征；

利用預測模型訓練所述目標乘客行為特征，得到乘客行為數據；

根據所述乘客行為數據識別異常乘客；

根據所述異常乘客生成異常預警信息。

根據本發明第一方面實施例的乘車安全預警方法，至少具有如下有益效果：通過獲取預設時段內的待檢測乘客數據，然后從待檢測乘客數據中提取出目標乘客行為特征，再利用預測模型訓練目標乘客行為特征，得到乘客行為數據，最后根據乘客行為數據識別異常乘客，并根據異常乘客生成異常預警信息，能夠對進入地鐵站內的異常乘客進行提前預警，有效實現智慧防控、精準打擊，提升了對于乘客風險的掌控能力及地鐵治安工作的效率。

根據本發明的一些實施例，所述根據所述乘客行為數據識別異常乘客，包括：獲取所述乘客行為數據對應的預設標簽；根據所述預設標簽從所述乘客行為數據中提取出異常數據，根據所述異常數據識別出所述異常乘客。

根據本發明的一些實施例，所述方法還包括構建所述預測模型，具體包括：獲取待訓練乘客數據；根據所述待訓練乘客數據構建初始訓練模型；從所述待訓練乘客數據中提取出訓練行為特征；根據所述訓練行為特征對所述初始訓練模型進行訓練，得到所述預測模型。

根據本發明的一些實施例，所述根據所述訓練行為特征對所述初始訓練模型進行訓練，得到所述預測模型，包括：獲取預設迭代次數；根據所述預設迭代次數和所述訓練行為特征對所述初始訓練模型進行更新；從更新得到的多個所述初始訓練模型中選取出所述預測模型。

根據本發明的一些實施例，所述獲取預設時段內的待檢測乘客數據，包括：獲取初始乘客數據；根據所述預設時段對所述初始乘客數據進行修復，得到所述待檢測乘客數據。