【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及治安防控，尤其涉及到一种区域范围内的治安防控预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现有乡村治安防控通常采用基于视频监控的治安管理方案，通过对关键位置设置视频监控设备，在发现乡村治安问题时，派遣对应责任人处理相关问题。
2、但在实际中，现有视频监控设备以及治安防控责任人的设置仅能在乡村治安事件发生时或发生后才被监测到，无法起到事件发生之前的预防作用，达到的治安维护与管理效果并不好，若出现严重的治安事件，即使监测到事件发生，也无法挽回造成的人身和财产损失。在一些方案中，提出了通过监控人员聚集来实现对聚众、斗殴等事件的识别，但在乡村的场景下，居民的日常生活通常具备有规律的聚集行为（例如赶集、红白事以及共同劳作等），导致通过人员聚集来预测治安事件具有较高的误警率，造成治安防控责任人或巡检人员的工作量大，更会影响面对治安管理的警惕性，在真正发生治安事件时，无法足够快速与准确的触发解决预案。
3、因此，如何提供一种适用于乡村区域范围、检测准确率高、误警率低的治安预测与防护方法，是一个亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种区域范围内的治安防控预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前区域范围内的治安防控预测具有误警率高的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种区域范围内的治安防控预测方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取区域范围内的人员矛盾事件集；其中，所述人员矛盾事件集包括若干
4、基于所述人员矛盾事件集，生成区域范围内的人员矛盾关系图；
5、获取区域范围内的监控视频，提取所述监控视频中的人脸信息，生成区域范围内的人员聚集事件；
6、根据所述人员矛盾关系图与所述人员聚集事件，生成治安防控预测结果。
7、可选的，获取区域范围内的人员矛盾事件集步骤，具体包括：
8、获取居民端上传的人员矛盾事件信息，提取所述人员矛盾事件信息中的人员矛盾主体和矛盾关联信息，生成人员矛盾事件；
9、将所述人员矛盾事件传输至审核端，在接收到审核端反馈的确认信息时，根据所述确认信息，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集。
10、可选的，所述矛盾关联信息包括矛盾事件发生事件和矛盾事件发生内容；将所述人员矛盾事件传输至审核端，在接收到审核端反馈的确认信息时，根据所述确认信息，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
11、将所述人员矛盾事件传输至审核端，以使所述审核端的工作人员根据人员矛盾主体、矛盾事件发生事件和矛盾事件发生内容进行矛盾事件核实，并根据核实结果反馈确认信息；其中，所述确认信息包括矛盾事件等级；
12、在接收到审核端反馈的确认信息时，根据所述确认信息中的矛盾事件等级，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集。
13、可选的，所述矛盾事件等级包括非矛盾事件等级和若干个从低到高的事实矛盾事件等级；根据所述确认信息中的矛盾事件等级，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
14、当所述矛盾事件等级为非矛盾事件等级时，对接收到的所述确认信息对应的人员矛盾事件进行忽略；
15、当所述矛盾事件等级为事实矛盾事件等级时，将所述矛盾事件等级添加到所述人员矛盾事件中，并将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集。
16、可选的，基于所述人员矛盾事件集，生成区域范围内的人员矛盾关系图步骤，具体包括：
17、提取所述人员矛盾事件集中每条人员矛盾事件的人员矛盾主体，基于所述人员矛盾主体，建立初始人员矛盾关系图；其中，所述人员矛盾关系图中包括若干个作为节点的人员矛盾主体以及连接人员矛盾主体之间的连接线；
18、根据所述每条人员矛盾事件的矛盾事件等级，为初始人员矛盾关系图中连接人员矛盾主体之间的连接线进行矛盾事件等级赋值，生成区域范围内最终的人员矛盾关系图。
19、可选的，获取区域范围内的监控视频，提取所述监控视频中的人脸信息，生成区域范围内的人员聚集事件步骤，具体包括：
20、获取区域范围内的监控视频，提取所述监控视频中的人脸信息，根据所述人脸信息的位置信息和时间信息，在人员轨迹数据库中记录每个人员的活动轨迹和当前移动速度；
21、基于每个人员的活动轨迹和当前移动速度，判断区域范围内是否发生人员聚集事件；其中，所述人员聚集事件为：以当前移动速度，至少具有预设数量的聚集人员的活动轨迹满足到达目标位置点的时间差小于预设时间。
22、可选的，根据所述人员矛盾关系图与所述人员聚集事件，生成治安防控预测结果步骤，具体包括：
23、获取居民端上传的正常聚集事件；其中，所述正常聚集事件包括正常聚集位置和正常聚集时间；
24、基于所述正常聚集位置和所述正常聚集时间，从所述人员聚集事件中执行正常聚集事件剔除动作；其中，所述正常聚集事件剔除动作为剔除在误差范围内聚集位置和聚集时间相同的人员聚集事件；
25、提取剔除后的每个所述人员聚集事件中的所有聚集人员，利用所述聚集人员在人员矛盾关系图中匹配每组具有连接线的两个人员矛盾主体的矛盾事件等级；
26、基于所述矛盾事件等级，在矛盾事件等级与治安事件贡献分数对照表中查询对应的治安事件贡献分数，根据每组具有连接线的两个人员矛盾主体的治安事件贡献分数，计算每个所述人员聚集事件的治安事件贡献分数之和；
27、当所述治安事件贡献分数之和超过预设治安事件贡献分数阈值时，生成治安防控预警信号；其中，所述治安防控预警信号记录有所述人员聚集事件的聚集位置和聚集时间。
28、此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种区域范围内的治安防控预测装置，包括：
29、获取模块，用于获取区域范围内的人员矛盾事件集；其中，所述人员矛盾事件集包括若干条人员矛盾事件，每条人员矛盾事件包括人员矛盾主体和矛盾关联信息；
30、生成模块，用于基于所述人员矛盾事件集，生成区域范围内的人员矛盾关系图；
31、提取模块，用于获取区域范围内的监控视频，提取所述监控视频中的人脸信息，生成区域范围内的人员聚集事件；
32、预测模块，用于根据所述人员矛盾关系图与所述人员聚集事件，生成治安防控预测结果。
33、此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种区域范围内的治安防控预测设备，所述区域范围内的治安防控预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的区域范围内的治安防控预测程序，所述区域范围内的治安防控预测程序被所述处理器执行时实现如上所述的区域范围内的治安防控预测方法的步骤。
34、此外，为了实现上述目的，本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有区域范围内的治安防控预测程序，所述区域范围内的治安防控预测程序被处理器执本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，获取区域范围内的人员矛盾事件集步骤，具体包括：
3.如权利要求2所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述矛盾关联信息包括矛盾事件发生事件和矛盾事件发生内容；将所述人员矛盾事件传输至审核端，在接收到审核端反馈的确认信息时，根据所述确认信息，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
4.如权利要求3所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述矛盾事件等级包括非矛盾事件等级和若干个从低到高的事实矛盾事件等级；根据所述确认信息中的矛盾事件等级，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
5.如权利要求4所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，基于所述人员矛盾事件集，生成区域范围内的人员矛盾关系图步骤，具体包括：
6.如权利要求5所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，获取区域范围内的监控视频，提取所述监控视频中的人脸信息，生成区域范围内
7.如权利要求6所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，根据所述人员矛盾关系图与所述人员聚集事件，生成治安防控预测结果步骤，具体包括：
8.一种区域范围内的治安防控预测装置，其特征在于，包括：
9.一种区域范围内的治安防控预测设备，其特征在于，所述区域范围内的治安防控预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的区域范围内的治安防控预测程序，所述区域范围内的治安防控预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的区域范围内的治安防控预测方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有区域范围内的治安防控预测程序，所述区域范围内的治安防控预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的区域范围内的治安防控预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，获取区域范围内的人员矛盾事件集步骤，具体包括：
3.如权利要求2所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述矛盾关联信息包括矛盾事件发生事件和矛盾事件发生内容；将所述人员矛盾事件传输至审核端，在接收到审核端反馈的确认信息时，根据所述确认信息，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
4.如权利要求3所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，所述矛盾事件等级包括非矛盾事件等级和若干个从低到高的事实矛盾事件等级；根据所述确认信息中的矛盾事件等级，将所述人员矛盾事件写入人员矛盾事件集步骤，具体包括：
5.如权利要求4所述的区域范围内的治安防控预测方法，其特征在于，基于所述人员矛盾事件集，生成区域范围内的人员矛盾关系图步骤，具体包括：
6.如权利要求5所述的区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃进千，王苹，姚易佳，叶莎莎，王永生，
申请(专利权)人：创意信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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