一种异常状态的识别方法和识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种异常状态的识别方法和识别系统，所述异常状态的识别方法包括：获取个体的异常状态数据，所述异常状态数据包括异常生理数据和/或异常行为数据，将所述异常状态数据与预设的异常状态模型进行匹配，若所述异常状态数据与所述异常状态模型匹配成功，确定所述个体处于异常状态。本发明专利技术提供的技术方案将个体的异常状态数据与预设的异常状态模型进行匹配，根据匹配结果识别个体是否处于异常状态，从而提高了识别犯罪行为的准确性和及时性。另外，通过建模方式识别个体是否处于异常状态，充分利用了大数据，具有更高的实时性和真实性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能监测
，尤其涉及一种异常状态的识别方法和识别系统。
技术介绍
现有的视频监控系统虽然覆盖范围迅速增大，但是仍然存在许多盲区，尤其是偏远以及光线弱的地区很难被监控。然而，这些地区又是犯罪案件高发的地方。现有的视频监控系统大部分不能智能地进行多角度聚焦目标的拍摄，因此不能及时准确地识别犯罪行为。另外，大多数犯罪行为是突发行为，受害人一般很难有时间和机会拨打报警电话，即使拨打成功，出警的延时也会让犯罪分子对受害人造成一定的伤害。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供一种异常状态的识别方法和识别系统，用于解决现有技术识别异常状态的准确性和及时性低的问题。为此，本专利技术提供一种异常状态的识别方法，包括:获取个体的异常状态数据，所述异常状态数据包括异常生理数据和/或异常行为数据；将所述异常状态数据与预设的异常状态模型进行匹配；若所述异常状态数据与所述异常状态模型匹配成功，确定所述个体处于异常状??τ ο可选的，还包括:若所述异常状态数据与所述异常状态模型匹配失败，确定所述个体处于正常状??τ ο可选的，所述将所述异常状态数据与预设的异常状态模型进行匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异常状态的识别方法，其特征在于，包括：获取个体的异常状态数据，所述异常状态数据包括异常生理数据和/或异常行为数据；将所述异常状态数据与预设的异常状态模型进行匹配；若所述异常状态数据与所述异常状态模型匹配成功，确定所述个体处于异常状态。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨锦洲，丁鼎，张国，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11