一种目标对象的智能防控方法及智能防控系统技术方案

本申请公开了一种目标对象的智能防控方法和智能防控系统，智能防控方法包括：获取图像信息，根据图像信息提取目标对象的活动轨迹，活动轨迹包括目标对象的活动地点和目标对象在活动地点的活动时间点或活动时间段；依据活动轨迹预测目标对象是否存在异常行为；若是，则发出预警信息。本申请通过智能方法获取目标对象的活动轨迹、分析目标对象的可能存在的异常行为，提高了对于目标对象的识别精度，降低了对目标对象的管控难度，加快了目标对象的异常行为对不利事态的反应速度。

【技术实现步骤摘要】
一种目标对象的智能防控方法及智能防控系统
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种目标对象的智能防控方法及智能防控系统。
技术介绍
随着图像处理能力的增强，对于目标对象的识别成为科技发展热点。现有的目标对象识别技术存在识别的精度、准确度以及识别效率不高的问题，特别是对于人脸的识别，例如对于一些社会的特殊人员（如刑满释放人员、精神障碍患者、吸毒人员、重点青少年等）的识别，即特定目标对象的识别，由于存在人流量大，监控时间长的问题，从而给目标对象的识别带来的新的问题。如何提供一种智能化的目标对象的识别方法，从而达到防控的目的，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种目标对象的智能防控方法及智能防控系统，可以提高对于目标对象的识别精度，从而达到降低管控难度，加快对不利事态的反应速度的目的。本申请提供一种目标对象的智能防控方法，包括：获取图像信息；根据图像信息提取目标对象的目标对象的活动轨迹，活动轨迹包括目标对象的活动地点和目标对象在活动地点的活动时间点或活动时间段；依据活动轨迹预测目标对象是否存在异常行为；若是，则发出预警信息。优选地，根据图像信息提取目标对象的目标对象的活动轨迹包括：对图像信息进行处理，获得图像中的人物对象的特征；将人物对象的特征与预设的目标对象的特征进行比对，判断人物对象是否为目标对象；若人物对象为目标对象，则将人物对象设定为目标对象，将人物对象的活动地点和活动时间点或活动时间段作为目标对象的活动地点和目标对象在活动地点的活动时间点或活动时间段。优选地，还包括：获取目标对象的活动轨迹后对目标对象的活动轨迹进行复核；若复核结果为正，则依据活动轨迹预测目标对象是否存在异常行为。优选地，对目标对象的活动轨迹进行复核包括：获取目标对象的手机信令数据，从手机信令数据中获取目标对象的定位数据，定位数据包括位置和在位置的定位时间；从定位数据中查找与目标对象的活动时间点或活动时间段有重合的定位时间，作为目标定位时间；判断目标定位时间对应的位置与活动时间点或活动时间段对应的活动地点是否一致；若一致，则计算活动时间点或活动时间段与定位时间之间的误差；若误差小于第二阈值，则复核结果为正。优选地，获得图像中的人物对象的特征包括如下步骤：对输入的视频的每一帧或输入的图像进行前景和背景分离，获得预处理图像；对预处理图像进行处理，获得图像中的人体轮廓，每个人体轮廓对应一个人物对象；针对每个人体轮廓，基于人工智能获得人物对象的头部轮廓；依据头部轮廓的像素位置在预处理图像上确定头部区域；基于人工智能在头部区域中获取人物对象的面部特征点。优选地，判断人物对象是否为目标对象包括如下步骤：将人物对象的人体轮廓与预设的目标对象的人体轮廓进行比对，获得第一相似度；判断第一相似度是否大于第一指定阈值；若是，则将与人体轮廓对应的面部特征与预设的目标对象的面部特征进行比对，获得第二相似度；判断第二相似度是否大于第二指定阈值；若是，则判定人物对象为目标对象。优选地，预测目标对象是否存在异常行为包括：判断目标对象的活动地点与目标对象的预设活动范围是否一致；若是，则计算目标对象在活动地点的在场时间差，作为第一时间差或目标对象在活动地点的不在场时间差，作为第二时间差；若第一时间差或第二时间差大于第三阈值，则预判目标对象存在异常行为。优选地，若目标对象的活动地点与目标对象的预设活动范围一致，则计算目标对象在第一指定时间段内的不在场时间差，作为第三时间差；若第三时间差大于第五阈值，则预判目标对象存在异常行为。优选地，若目标对象的活动地点与目标对象的预设活动范围不一致，则将目标对象作为第一目标对象，并计算第三指定时间段内第一目标对象在活动地点的第二出入频率；若第二出入频率大于第七阈值，则查找是否存在将活动地点作为预设活动范围的第二目标对象；若是，则计算第一目标对象和第二目标对象在活动地点的活动时间点或活动时间段之间的吻合度；若吻合度大于第八阈值，则预判第一目标对象和第二目标对象存在共同的异常行为。本申请还提供一种目标对象的智能防控系统，包括接收装置、处理器以及发送装置；接收装置接收数据源，数据源包括图像信息和手机信令数据；处理器执行上述的目标对象的智能防控方法；发送装置向外发送预警信息。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请提供的目标对象的智能防控方法的流程图；图2是本申请提供的提取目标对象的活动轨迹的流程图；图3是本申请提供的对目标对象的活动轨迹进行复核的流程图；图4是本申请提供的预测目标对象是否存在异常行为的一个实施例的流程图；图5是本申请提供的发出预警信息的一个实施例的流程图；图6是本申请提供的获得图像中的人物对象的特征的流程图；图7是本申请提供的获得人体轮廓的流程图；图8是本申请提供的判断人物对象是否为目标对象的流程图。具体实施方式下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一图1是本申请提供的目标对象的智能防控方法的流程图。如图1所示，目标对象的智能防控方法包括如下步骤：S110：获取图像信息，该图像信息包括各种场所的视频或图像信息，以便通过这些图像信息识别目标对象是否在这些场所内活动。S120：根据图像信息提取目标对象的活动轨迹，活动轨迹包括目标对象的活动地点和目标对象在该活动地点的活动时间点或活动时间段。图2是本申请提供的根据图像信息提取目标对象的活动轨迹的流程图。如图2所示，获取目标对象的活动轨迹包括如下步骤：S210：对图像信息进行处理，获得图像中的人物对象的特征。具体地，如图6所示，获得图像中的人物对象的特征包括如下步骤：S610：对输入的图像进行前景和背景分离，获得预处理图像。具体地，通过现有的方法进行前景和背景的分离，在此不再赘述。S620：对预处理图像进行处理，获得图像中的人体轮廓，每个人体轮廓对应一个人物对象。具体地，如图7所示，获得人体轮廓包括如下步骤：S710：将预处理图像从RGB空间转换到Lab空间，获得Lab图像。S720：利用多个（如M个）大小不同的滑动窗口在Lab图像进行滑动，获得多组子图像，滑动步长为一个像素。其中，每个滑动窗口均为轴对称图形，滑动窗口的外形可以是圆形、正方形、正三角形等。作为一个实施例，滑动窗口的外形可以相同或不同，在滑动窗口的外形相同的情况下，滑动窗口的尺寸各不相同。由于步长为一个像素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象的智能防控方法，其特征在于，包括：/n获取图像信息；/n根据图像信息提取目标对象的活动轨迹，所述活动轨迹包括目标对象的活动地点和所述目标对象在所述活动地点的活动时间点或活动时间段；/n依据所述活动轨迹预测所述目标对象是否存在异常行为；/n若是，则发出预警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的智能防控方法，其特征在于，包括：
获取图像信息；
根据图像信息提取目标对象的活动轨迹，所述活动轨迹包括目标对象的活动地点和所述目标对象在所述活动地点的活动时间点或活动时间段；
依据所述活动轨迹预测所述目标对象是否存在异常行为；
若是，则发出预警信息。


2.如权利要求1所述的智能防控方法，其特征在于，根据图像信息提取目标对象的活动轨迹包括：
对图像信息进行处理，获得图像中的人物对象的特征；
将所述人物对象的特征与预设的目标对象的特征进行比对，判断人物对象是否为目标对象；
若人物对象为目标对象，则将所述人物对象设定为目标对象，将所述人物对象的活动地点和活动时间点或活动时间段作为所述目标对象的活动地点和所述目标对象在所述活动地点的活动时间点或活动时间段。


3.如权利要求1或2所述的智能防控方法，其特征在于，还包括：
获取目标对象的活动轨迹后对目标对象的活动轨迹进行复核；
若复核结果为正，则依据所述活动轨迹预测所述目标对象是否存在异常行为。


4.如权利要求3所述的智能防控方法，其特征在于，对目标对象的活动轨迹进行复核包括：
获取目标对象的手机信令数据，从所述手机信令数据中获取目标对象的定位数据，所述定位数据包括位置和在所述位置的定位时间；
从所述定位数据中查找与所述目标对象的活动时间点或活动时间段有重合的定位时间，作为目标定位时间；
判断所述目标定位时间对应的位置与所述活动时间点或活动时间段对应的活动地点是否一致；
若一致，则计算所述活动时间点或活动时间段与所述定位时间之间的误差；
若误差小于第二阈值，则复核结果为正。


5.如权利要求2所述的智能防控方法，其特征在于，获得图像中的人物对象的特征包括如下步骤：
对输入的视频的每一帧或输入的图像进行前景和背景分离，获得预处理图像；
对预处理图像进行处理，获得图像中的人体轮廓，每个人体轮廓对应一个人物对象；
针对每个人体轮廓，基于人工智能获得人物对象的头部轮廓；
依据头部轮廓的像素位置在预处理图像上确定头部区域；
基于人工智...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡然，袁野，任恺，
申请(专利权)人：北京数字政通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11