本发明专利技术提供了一种风险监控方法及装置、存储介质及电子设备，可应用于金融领域或其他领域，该方法包括：通过监控区域内的各个温度传感器采集监控区域的温度信息；根据各个温度传感器采集到的温度信息以及每个温度传感器所处的位置确定出监控区域内的各个温差边缘位置以及每个温差边缘位置对应的温度信息；应用预先训练好的神经网络模型基于各个温差边缘位置以及每个温差边缘位置对应的温度信息，识别出监控区域中的各个对象信息以及每个对象信息的位置信息；根据监控区域中的各个对象信息确定监控区域是否存在风险；在监控区域存在风险的情况下，输出报警信息。能够避免监控的过程中出现信息泄露的问题，提升了监控区域的安全性。安全性。安全性。
【技术实现步骤摘要】
一种风险监控方法及装置、存储介质及电子设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种风险监控方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，为了保障一些重要场所的安全，通常会通过监控摄像头对这些场所进行监控，然而，在一些特殊的场所中，通过监控摄像头可能会采集到这些场所中的一些机密内容的图像，例如，机密文档、财物数量以及场所布局等信息，当监控系统被入侵时，容易导致机密内容泄露。
技术实现思路
[0003]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种风险监控方法，能够避免监控的过程中出现信息泄露的问题。
[0004]本专利技术还提供了一种风险监控装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
[0005]一种风险监控方法，包括：
[0006]响应于监测指令，通过预先设置于监控区域内的各个温度传感器采集所述监控区域的温度信息；
[0007]根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，确定出所述监控区域内的各个温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息；
[0008]应用预先训练好的神经网络模型基于各个所述温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息，识别出所述监控区域中的各个对象信息以及每个所述对象信息的位置信息；
[0009]根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险；
[0010]在所述监控区域存在风险的情况下，输出报警信息。
[0011]上述的方法，可选的，所述根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，确定出所述监控区域内的各个温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息，包括：
[0012]根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，在各个所述温度传感器中确定出各个目标传感器组；每个所述目标传感器组中包含第一传感器和第二传感器；对于每个所述目标传感器组，所述目标传感器组中的第一温度传感器和第二温度传感器之间的距离小于预设的距离阈值，所述第一温度传感器采集到的温度信息和所述第二温度传感器温度信息之间的温度差值大于预设的温差阈值；
[0013]应用预设的朴素贝叶斯模型，基于每个所述目标传感器组中的各温度传感器所处的位置以及所采集到的温度信息，确定出每个目标传感器组的温差边缘位置；
[0014]将每个所述目标传感器组中的各温度传感器采集到的温度信息，确定为每个所述
目标传感器组的温差边缘位置对应的温度信息。
[0015]上述的方法，可选的，所述训练所述神经网络模型的过程，包括：
[0016]获取训练数据集，所述训练数据集包括多个训练样本以及每个所述训练样本的标签；每个所述训练样本包括历史温差边缘位置和所述历史温差边缘位置对应的温度信息；每个所述训练样本的标签为所述训练样本对应的对象信息；
[0017]利用所述训练数据集中的各个训练样本训练所述神经网络模型。
[0018]上述的方法，可选的，所述根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险，包括：
[0019]获取所述监控区域当前的业务信息；
[0020]将所述业务信息和各个所述对象信息输入预设的风险判定系统，获得所述风险判定系统输出的风险判定结果；
[0021]根据所述风险判定结果确定所述监控区域是否存在风险。
[0022]上述的方法，可选的，所述根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险，包括：
[0023]获取所述监控区域当前的业务信息；
[0024]确定所述业务信息对应的业务执行规则以及每个所述对象信息所属的对象类型；
[0025]根据每个所述对象信息所属的对象类型判断所述监控区域中执行的业务是否满足所述业务执行规则；
[0026]在所述监控区域中执行的业务不满足所述业务执行规则的情况下，确定所述监控区域存在风险；
[0027]在所述监控区域中执行的业务满足所述业务执行规则的情况下，确定所述监控区域不存在风险。
[0028]一种风险监控装置，包括：
[0029]采集单元，用于响应监测指令，通过预先设置于监控区域内的各个温度传感器采集所述监控区域的温度信息；
[0030]第一确定单元，用于根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，确定出所述监控区域内的各个温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息；
[0031]识别单元，用于应用预先训练好的神经网络模型基于各个所述温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息，识别出所述监控区域中的各个对象信息以及每个所述对象信息的位置信息；
[0032]第二确定单元，用于根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险；
[0033]输出单元，用于在所述监控区域存在风险的情况下，输出报警信息。
[0034]上述的装置，可选的，所述第一确定单元，包括：
[0035]第一确定子单元，用于根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，在各个所述温度传感器中确定出各个目标传感器组；每个所述目标传感器组中包含第一传感器和第二传感器；对于每个所述目标传感器组，所述目标传感器组中的第一温度传感器和第二温度传感器之间的距离小于预设的距离阈值，所述第一温
度传感器采集到的温度信息和所述第二温度传感器温度信息之间的温度差值大于预设的温差阈值；
[0036]第二确定子单元，用于应用预设的朴素贝叶斯模型，基于每个所述目标传感器组中的各温度传感器所处的位置以及所采集到的温度信息，确定出每个目标传感器组的温差边缘位置；
[0037]第三确定子单元将每个所述目标传感器组中的各温度传感器采集到的温度信息，确定为每个所述目标传感器组的温差边缘位置对应的温度信息。
[0038]上述的装置，可选的，所述识别单元，包括：
[0039]第一获取子单元，用于获取训练数据集，所述训练数据集包括多个训练样本以及每个所述训练样本的标签；每个所述训练样本包括历史温差边缘位置和所述历史温差边缘位置对应的温度信息；每个所述训练样本的标签为所述训练样本对应的对象信息；
[0040]训练子单元，用于利用所述训练数据集中的各个训练样本训练所述神经网络模型。
[0041]一种存储介质，所述存储介质包括存储指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的风险监控方法。
[0042]一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的风险监控方法。
[0043]与现有技术相比，本专利技术包括以下优点：
[0044]本专利技术提供了一种风险监控方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于监测指令，通过预先设置于监控区域内的各个温度传感本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险监控方法，其特征在于，包括：响应于监测指令，通过预先设置于监控区域内的各个温度传感器采集所述监控区域的温度信息；根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，确定出所述监控区域内的各个温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息；应用预先训练好的神经网络模型基于各个所述温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息，识别出所述监控区域中的各个对象信息以及每个所述对象信息的位置信息；根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险；在所述监控区域存在风险的情况下，输出报警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，确定出所述监控区域内的各个温差边缘位置以及每个所述温差边缘位置对应的温度信息，包括：根据各个所述温度传感器采集到的温度信息以及每个所述温度传感器所处的位置，在各个所述温度传感器中确定出各个目标传感器组；每个所述目标传感器组中包含第一传感器和第二传感器；对于每个所述目标传感器组，所述目标传感器组中的第一温度传感器和第二温度传感器之间的距离小于预设的距离阈值，所述第一温度传感器采集到的温度信息和所述第二温度传感器温度信息之间的温度差值大于预设的温差阈值；应用预设的朴素贝叶斯模型，基于每个所述目标传感器组中的各温度传感器所处的位置以及所采集到的温度信息，确定出每个目标传感器组的温差边缘位置；将每个所述目标传感器组中的各温度传感器采集到的温度信息，确定为每个所述目标传感器组的温差边缘位置对应的温度信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练所述神经网络模型的过程，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个训练样本以及每个所述训练样本的标签；每个所述训练样本包括历史温差边缘位置和所述历史温差边缘位置对应的温度信息；每个所述训练样本的标签为所述训练样本对应的对象信息；利用所述训练数据集中的各个训练样本训练所述神经网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险，包括：获取所述监控区域当前的业务信息；将所述业务信息和各个所述对象信息输入预设的风险判定系统，获得所述风险判定系统输出的风险判定结果；根据所述风险判定结果确定所述监控区域是否存在风险。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控区域中的各个对象信息确定所述监控区域是否存在风险，包括：获取所述监控区域当前的业务信息；确定所述业务信息对应的业务执行规则以及每个所述对象信息所属的对象类型；根据每个所述对象信息所属的对象类型判断所述监控区域中执行的业务是否...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡玮，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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