一种地铁人流异常行为检测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种地铁人流异常行为检测方法、系统、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取测区内人流中检测目标的检测信息；基于检测信息，判断检测目标是否为可疑人员；若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测目标的异常行为信息；根据所述检测目标的异常行为信息，判断所述检测目标是否存在危险性；若所述检测目标存在危险性，则基于所述检测目标的危险性响应对应的应急方案。本申请具有对地铁等人流较高的场所进行人流异常行为的检测，能够快速有效提前预防并减小意外事故发生可能性的效果。小意外事故发生可能性的效果。小意外事故发生可能性的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种地铁人流异常行为检测方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种地铁人流异常行为检测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着城市化进程加快，轨道交通逐渐成为很多城市居民重要的公共设施，地铁列车不断成为更多群众上下班、上学放学、逛街购物、出差办事和周末游乐等日常出行的出行方式。地铁线路在规划建设的时候，就会考虑的将它的功能最大化的实现，因此地铁线路往往会经过或者靠近人流较多的区域。一方面满足人们出行的需求，另一方面也是实现地铁的价值效益最大化。且城市人口增加或转移，城市功能分布区域较为集中，都会导致搭乘地铁的需求在时空上较为集中，就会导致地铁人多，形成较大规模的人流。
[0003]在地铁等具有较大人流的地方通常需要较高级别的安检系统，需要实时对地铁内的所有人进行检查，避免危险人物或携带危险物品等进入地铁，对地铁出行安全造成影响。现有的技术手段中，通常依靠安检门初步判断人们是否有携带危险物品进入地铁内部并依靠摄像头等监控工具进行监控，无法在危险发生之前高效充分对危险进行判断及预防。
[0004]因此基于上述问题，现有技术还有待改进。。

技术实现思路

[0005]本申请目的一是提供一种地铁人流异常行为检测方法，旨在解决无法在危险发生之前高效充分对危险进行判断及预防问题。
[0006]本申请目的一是提供一种地铁人流异常行为检测方法，包括：获取测区内人流中检测目标的检测信息；基于检测信息，判断检测目标是否为可疑人员；若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测目标的异常行为信息；根据所述检测目标的异常行为信息，判断所述检测目标是否存在危险性；若所述检测目标存在危险性，则基于所述检测目标的危险性响应对应的应急方案。
[0007]通过采用上述技术方案，通过对测区内的人流的检测目标进行快速地筛选区分，初步精准有效将可疑人员筛选区分出来，能够为后续进行着重监测，提升监测效率。通过获取可疑人员是否具有异常行为信息，进一步确定可疑人员的危险性，且能够根据可疑人员的异常行为信息，容易监测分析并判断可疑人员的危险性行为可能造成的风险，通过提前采取对应的措施预防，减少测区内发生安全事故的可能性。
[0008]本申请在一种可能的实施方式中，获取测区内人流中检测目标的检测信息的步骤包括：获取检测目标的面部识别信息以及检测目标的生理体征；将所述面部识别信息以及所述生理体征确定为所述检测信息。
[0009]通过采用上述技术方案，对进入测区的人流中的每个进站人员均进行初步监测，通过逐一进行监测，避免人流拥挤中造成人员检测遗漏。对走向地铁安检范围内的人员进行面部识别，通过人脸识别可以判断出进入地铁站的人员是否为高风险可疑人员，在初始检查中能够将高风险可疑人员检测出并及时发送警报将可疑人员分离人流，避免高风险人员继续在地铁人流中可能发生风险的可能性。通过使用毫米波雷达检测出潜藏不易被发觉的可疑人员，或是其他因素引发容易对地铁安全工作造成影响的可疑人员，通过后续加强监测，能预留充足的反应时间减小可疑人员可能对地铁安全造成影响的可能性。
[0010]本申请在一种可能的实施方式中，基于检测信息，判断检测目标是否为可疑人员的步骤包括：当检测目标的生理体征在预设范围内时，将检测目标标记为可疑人员；当检测目标的生理体征不在预设范围内时，确定检测目标不为可疑人员。
[0011]通过采用上述技术方案，通过逐一对进入地铁的人员进行检测，将检测结果和正常检测结果进行比对，通过生理特征的比对反应当前进站人员的心理状态，进而体现该被检测人员对测区安全工作是否存在有风险性，通过比对分析，精准有效对进站人员进行筛选并锁定可疑人员。在对其余非可疑人员正常监控的情况下，通过标记突出监控可疑人员的监控效果，方便监控者直观清楚进行观察可疑人员，且通过标记实时定位并获取收集可疑人员的异常行为信息。
[0012]本申请在一种可能的实施方式中，当检测目标的生理体征在预设范围内时，将检测目标标记为可疑人员之后的步骤，还包括：获取检测目标的地铁乘坐记录；对所述地铁乘坐记录进行分析，以得到分析结果；当分析结果为合理频次乘坐地铁，且检测目标的生理特征不在预设的范围时，将检测目标的标记删除，并将检测目标判定为非可疑人员；当分析结果为不合理频次乘坐地铁，维持检测目标的可疑人员标记。
[0013]通过采用上述技术方案，对被标记为可疑人员的进站人员进行合理性分析，避免对进站人员多次错误标记造成后续监测工作的重复以及计算算法数据冗余等。使监控者能更精准有效对真正具有可疑的可疑人员进行及时充分的监控。
[0014]本申请在一种可能的实施方式中，若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测目标的异常行为信息之前的步骤包括：获取异常行为特征以及触发行为特征；基于异常行为特征以及触发行为特征，构建异常行为模型，异常行为模型用于确定触发行为特征与异常行为特征之间的映射关系。
[0015]通过采用上述技术方案，通过对可疑人员在地铁站内所能做的异常行为特征进行采集录入进数据库中，建立符合实际的异常行为模型。通过对地铁人流中的异常行为充分进行检测和识别特征，当识别到的异常行为特征和触发行为特征匹配时，通过触发行为特征和异常行为模型之间的映射关系，生成被监测人员的异常行为的具体特征和模型内其他特征，容易监测分析并判断可疑人员的危险性行为可能造成的风险，通过提前采取对应的措施预防，减少测区内发生安全事故的可能性。
[0016]本申请在一种可能的实施方式中，若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测
目标的异常行为信息的步骤包括：获取检测目标的行为特征；当检测目标的行为特征和触发行为特征匹配时，将对应的触发行为特征输入异常行为模型中，通过映射关系生成关于检测目标的异常行为信息。
[0017]通过采用上述技术方案，通过对地铁人流中的异常行为充分进行检测和识别特征，当识别到的异常行为特征和触发行为特征匹配时，通过触发行为特征和异常行为模型之间的映射关系，生成被监测人员的异常行为的具体特征和模型内其他特征，容易监测分析并判断可疑人员的危险性行为可能造成的风险，通过提前采取对应的措施预防，减少测区内发生安全事故的可能性。
[0018]本申请在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：根据所述不同时间段中各个入口的人流量确定安保人员所对应的排班信息；实时监测所述不同时间段中各个入口的实时人流量，并根据实时监测到的所述实时人流量，对所述排班信息进行更新；将更新后的所述排班信息进行展示。
[0019]通过采用上述技术方案，通过对测区内不同入口的不同时间段的人流量进行合理分配安保人员，能均匀充分对测区人流进行监测和维护，且在对应发生可疑人员异常行为造成了安全风险时，测区内能及时反应避免事态严重，及时有效阻止。
[0020]本申请目的二是提供一种地铁人流异常行为检测系统，该系统包括：获取检测信息模块：用于获取测区内人流中检测目标的检测信息；判断可疑人员模块：用于基于检测信息，判断检测目标是否为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地铁人流异常行为检测方法，其特征在于，包括：获取测区内人流中检测目标的检测信息；基于检测信息，判断检测目标是否为可疑人员；若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测目标的异常行为信息；根据所述检测目标的异常行为信息，判断所述检测目标是否存在危险性；若所述检测目标存在危险性，则基于所述检测目标的危险性响应对应的应急方案。2.根据权利要求1所述的一种地铁人流异常行为检测方法，其特征在于，获取测区内人流中检测目标的检测信息的步骤包括：获取检测目标的面部识别信息以及检测目标的生理体征；将所述面部识别信息以及所述生理体征确定为所述检测信息。3.根据权利要求2所述的一种地铁人流异常行为检测方法，其特征在于，基于检测信息，判断检测目标是否为可疑人员的步骤包括：当检测目标的生理体征在预设范围内时，将检测目标标记为可疑人员；当检测目标的生理体征不在预设范围内时，确定检测目标不为可疑人员。4.根据权利要求3所述的一种地铁人流异常行为检测方法，其特征在于，当检测目标的生理体征在预设范围内时，将检测目标标记为可疑人员之后的步骤，还包括：获取检测目标的地铁乘坐记录；对所述地铁乘坐记录进行分析，以得到分析结果；当分析结果为合理频次乘坐地铁，且检测目标的生理特征不在预设的范围时，将检测目标的标记删除，并将检测目标判定为非可疑人员；当分析结果为不合理频次乘坐地铁，维持检测目标的可疑人员标记。5.根据权利要求4所述的一种地铁人流异常行为检测方法，其特征在于，若所述检测目标为可疑人员，则获取所述检测目标的异常行为信息之前的步骤包括：获取异常行为特征以及触发行为特征；基于异常行为特征以及触发行为特征，构建异常行为模型，异常行为模型用于确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志永，
申请(专利权)人：深圳市东美测量仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：