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    一種重點人員精準化管控系統及方法技術方案

    技術編號:39750756 閱讀:21 留言:0更新日期:2023-12-17 23:48
    本發明專利技術屬于人員管控技術領域,公開了一種重點人員精準化管控系統及方法

    【技術實現步驟摘要】
    一種重點人員精準化管控系統及方法


    [0001]本專利技術屬于人員管控
    ,具體涉及一種重點人員精準化管控系統及方法


    技術介紹

    [0002]人員管控是對區域內環境

    治安

    生產以及生活等有序進行的有效手段之一,通過采集區域內活動的人員的相關數據,進而掌握和分析人員的身份和實時活動等,對潛在風險具有預知和監控功能

    隨著圖像處理技術和計算機性能的進步,越來越多的圖像處理算法被運用至人員管控領域中

    [0003]現有的人員管控技術,主要還是通過安排工作人員進行
    24
    小時執勤,這種方式人力成本投入大,工作量大,有的研究使用傳感器技術,采集人員的活動數據,進而從活動路徑或活動量參數預測人員的動作和行為,這種方式需要布置大量傳感器,硬件成本投入大,并且涉及到人員的隱私,用戶體驗差,有的研究加入圖像識別技術,通過監控視頻進行自動化分析,這種方式僅僅能夠識別出人體目標,無法對目標進行精準化管控,并且識別準確性差


    技術實現思路

    [0004]為了解決現有技術存在的人力成本投入大,工作量大,硬件成本投入大,用戶體驗差,管控方式粗糙以及準確性差的問題,本專利技術目的在于提供一種重點人員精準化管控系統及方法

    [0005]本專利技術所采用的技術方案為:一種重點人員精準化管控系統,包括若干監控單元

    若干邊緣計算網關以及管控中心,每個監控單元設置于對應的管控區域,且監控單元與通信范圍內的一邊緣計算網關通信連接,管控中心分別與若干邊緣計算網關和外部的若干移動終端通信連接,且管控中心設置有重點人員信息數據庫

    目標識別模型

    人臉識別模型以及行為預測模型;監控單元,用于采集管控區域內的原始的監控視頻數據,并將原始的監控視頻數據發送至通信范圍內的邊緣計算網關;接收邊緣計算網關發送的警報信號,并響應警報信號;邊緣計算網關,用于接收通信范圍內的監控單元發送的原始的監控視頻數據;對原始的監控視頻數據進行預處理,得到預處理后的監控視頻數據,并將預處理后的監控視頻數據發送至管控中心;接收管控中心發送的警報信號,并將警報信號發送至監控單元;管控中心,用于接收邊緣計算網關發送的預處理后的監控視頻數據;使用目標識別模型對預處理后的監控視頻數據進行目標識別,得到人物目標;使用人臉識別模型對人物目標進行人臉識別,得到人臉識別信息數據;使用重點人員信息數據庫對人臉識別信息數據進行搜索匹配,得到重點人員目標;使用行為預測模型對重點人員目標進行行為預測,得到行為預測結果;根據行為預測結果,生成警報信號;將警報信號發送至邊緣計算網關和
    /
    或外部的若干移動終端

    [0006]進一步地,監控單元包括監控攝像頭和聲光報警器,監控攝像頭和聲光報警器均與通信范圍內的一邊緣計算網關通信連接

    [0007]進一步地,邊緣計算網關包括數據傳輸模塊

    主控模塊

    預處理模塊以及本地數據庫,主控模塊分別與數據傳輸模塊

    預處理模塊以及本地數據庫電性連接,數據傳輸模塊分別與管控中心和通信范圍內的所有監控單元通信連接

    [0008]進一步地,管控中心包括大數據爬取模塊

    數據庫構建模塊

    管控分級設置模塊

    模型構建模塊

    幀截取模塊

    目標識別模塊

    人臉識別模塊

    搜索匹配模塊

    目標跟蹤模塊

    行為預測模塊以及警報信號生成模塊

    [0009]一種重點人員精準化管控方法,應用于重點人員精準化管控系統,包括如下步驟:爬取違法人員信息查詢平臺公開的違法人員信息大數據,并根據違法人員信息大數據,構建重點人員信息數據庫;對重點人員信息數據庫中的違法人員目標進行管控分級,得到違法人員目標的管控等級,并將違法人員目標的管控等級添加至重點人員信息數據庫;爬取互聯網平臺公開的人臉圖像大數據和動作圖像大數據,并根據人臉圖像大數據和動作圖像大數據,構建目標識別模型

    人臉識別模型以及行為預測模型;采集監控視頻數據,并對監控視頻數據進行幀截取,得到連續幀的監控圖像數據;使用目標識別模型對當前幀的監控圖像數據進行目標識別,得到若干人物目標的預測框;使用人臉識別模型對若干人物目標的預測框進行人臉識別,得到若干人物目標的人臉識別信息數據;根據人臉識別信息數據,在重點人員信息數據庫中進行搜索匹配,若匹配有對應的違法人員信息數據,則將人物目標標記為重點人員目標,并保留重點人員目標的預測框,否則,去除人物目標的預測框;對重點人員目標進行目標跟蹤,并根據重點人員目標的預測框,進行目標圖像提取,得到連續幀的重點人員目標圖像;使用行為預測模型對連續幀的重點人員目標圖像進行行為預測,得到行為預測結果;根據重點人員目標的管控等級和行為預測結果,發出警報信號

    [0010]進一步地,違法人員信息大數據中每條違法人員信息數據包括姓名

    性別

    年齡

    身份證號以及違法記錄;違法人員目標的管控等級包括輕微

    低級

    中級以及高級;輕微對應為具有民事違法記錄的違法人員目標,低級對應為具有行政違法記錄的違法人員目標,中級對應為具有刑事犯罪記錄的違法人員目標,高級對應為具有通緝記錄的違法人員目標

    [0011]進一步地,目標識別模型基于
    YOLOv6
    算法構建,且目標識別模型包括第一輸入層

    基于
    MobileViT
    網絡構建的骨干特征提取層

    基于
    Neck
    網絡構建的頸部特征融合層以及基于
    effidehead
    網絡構建的檢測頭預測層;人臉識別模型基于
    IGWO
    ?
    Elman
    算法構建,且人臉識別模型包括第二輸入層
    、 隱含層

    承接層以及輸出層,第二輸入層
    、 隱含層

    承接層以及輸出層的神經元之間的最優的初
    始網絡參數基于
    IGWO
    算法獲取;行為預測模型基于
    MoSIFT_CLD
    ?
    BOVW
    算法構建,且行為預測模型包括基于
    MoSIFT_CLD
    算法構建的特征提取層

    特征聚類層以及基于
    BOVW
    算法構建的結果分類層

    [0012]進一步地,使用目標識別模型對當前幀的監控圖像數據進行目標識別,得到若干人物目標的預測框,包括如下步驟:使用目標識別模型的第一輸入層接收當前幀的監控圖像數據;使用骨干特征提取層,對當前幀的監控圖像數據進行本文檔來自技高網
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    【技術保護點】

    【技術特征摘要】
    1.
    一種重點人員精準化管控系統,其特征在于:包括若干監控單元

    若干邊緣計算網關以及管控中心,每個所述的監控單元設置于對應的管控區域,且監控單元與通信范圍內的一邊緣計算網關通信連接,所述的管控中心分別與若干邊緣計算網關和外部的若干移動終端通信連接,且管控中心設置有重點人員信息數據庫

    目標識別模型

    人臉識別模型以及行為預測模型;監控單元,用于采集管控區域內的原始的監控視頻數據,并將原始的監控視頻數據發送至通信范圍內的邊緣計算網關;接收邊緣計算網關發送的警報信號,并響應警報信號;邊緣計算網關,用于接收通信范圍內的監控單元發送的原始的監控視頻數據;對原始的監控視頻數據進行預處理,得到預處理后的監控視頻數據,并將預處理后的監控視頻數據發送至管控中心;接收管控中心發送的警報信號,并將警報信號發送至監控單元;管控中心,用于接收邊緣計算網關發送的預處理后的監控視頻數據;使用目標識別模型對預處理后的監控視頻數據進行目標識別,得到人物目標;使用人臉識別模型對人物目標進行人臉識別,得到人臉識別信息數據;使用重點人員信息數據庫對人臉識別信息數據進行搜索匹配,得到重點人員目標;使用行為預測模型對重點人員目標進行行為預測,得到行為預測結果;根據行為預測結果,生成警報信號;將警報信號發送至邊緣計算網關和
    /
    或外部的若干移動終端
    。2.
    根據權利要求1所述的一種重點人員精準化管控系統,其特征在于:所述的監控單元包括監控攝像頭和聲光報警器,所述的監控攝像頭和聲光報警器均與通信范圍內的一邊緣計算網關通信連接
    。3.
    根據權利要求1所述的一種重點人員精準化管控系統,其特征在于:所述的邊緣計算網關包括數據傳輸模塊

    主控模塊

    預處理模塊以及本地數據庫,所述的主控模塊分別與數據傳輸模塊

    預處理模塊以及本地數據庫電性連接,所述的數據傳輸模塊分別與管控中心和通信范圍內的所有監控單元通信連接
    。4.
    根據權利要求1所述的一種重點人員精準化管控系統,其特征在于:所述的管控中心包括大數據爬取模塊

    數據庫構建模塊

    管控分級設置模塊

    模型構建模塊

    幀截取模塊

    目標識別模塊

    人臉識別模塊

    搜索匹配模塊

    目標跟蹤模塊

    行為預測模塊以及警報信號生成模塊
    。5.
    一種重點人員精準化管控方法,應用于如權利要求1?4任一所述的重點人員精準化管控系統,其特征在于:包括如下步驟:爬取違法人員信息查詢平臺公開的違法人員信息大數據,并根據違法人員信息大數據,構建重點人員信息數據庫;對重點人員信息數據庫中的違法人員目標進行管控分級,得到違法人員目標的管控等級,并將違法人員目標的管控等級添加至重點人員信息數據庫;爬取互聯網平臺公開的人臉圖像大數據和動作圖像大數據,并根據人臉圖像大數據和動作圖像大數據,構建目標識別模型

    人臉識別模型以及行為預測模型;采集監控視頻數據,并對監控視頻數據進行幀截取,得到連續幀的監控圖像數據;使用目標識別模型對當前幀的監控圖像數據進行目標識別,得到若干人物目標的預測框;使用人臉識別模型對若干人物目標的預測框進行人臉識別,得到若干人物目標的人臉
    識別信息數據;根據人臉識別信息數據,在重點人員信息數據庫中進行搜索匹配,若匹配有對應的違法人員信息數據,則將人物目標標記為重點人員目標,并保留重點人員目標的預測框,否則,去除人物目標的預測框;對重點人員目標進行目標跟蹤,并根據重點人員目標的預測框,進行目標圖像提取,得到連續幀的重點人員目標圖像;使用行為預測模型對連續幀的重點人員目標圖像進行行為預測,得到行為預測結果;根據重點人員目標的管控等級和行為預測結果,發出警報信號
    。6.
    根據權利要求5所述的一種重點人員精準化管控方法,其特征在于:所...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:郝純張秀才蔣先勇薛方俊李志剛魏長江李財胡曉晨稅強曹爾成
    申請(專利權)人:四川三思德科技有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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