一种执法记录仪的危险自动预警方法及系统与流程

1.本发明涉及执法记录技术领域，尤其是涉及一种执法记录仪的危险自动预警方法及系统。


背景技术：

2.目前，在公检执法领域，执法记录仪是必不可少的装备，体积小、方便携带，而且功能强大。近年来，也有不少其他行业或领域在逐渐使用执法记录仪，比如城管、交通、铁路、工厂、加油站以及建筑行业等。执法记录仪主要用于记录实时证据，传统的执法记录仪具有摄像、拍照、语音录入以及对讲功能，可实时摄录执法过程中的现场环境，言行举止，还原现场的真实情况。
3.在执法现场，执法人与被执法人常常会出现口角之争，很容易陷入危险的执法情景中，不仅影响执法效果，而且会对执法现场的相关人员的人身安全造成威胁，现有的执法记录仪多用于记录执法现场的证据，但是无法针对复杂的执法环境做出相应的预警或提醒，比如城管在街道执法过程中，存在矛盾升级甚至造成生命威胁的风险，而现有的执法记录仪却只能记录下当时的执法场景，不能实现危险情况下向执法人员自动预警的功能，因此，本发明人认为现有的执法记录仪在自动预警方面还存在一定缺陷，需要进一步改进。


技术实现要素：

4.为克服现有技术的不足，本申请现提出一种执法记录仪的危险自动预警方法及系统，能够在复杂的执法情况下，面对潜在危险实现自动预警，从而提高执法现场的相关人员人身安全性，促进和谐执法。
5.本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种执法记录仪的危险自动预警方法，应用于服务器、执法记录仪之间的交互，所述方法包括：实时获取当前执法现场的初始语音信息；根据所述初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，所述相关人员包括执法人员和被执法人员；根据所述危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
6.通过采用上述技术方案，通过执法记录仪获取当前执法现场的初始语音信息，然后利用服务器对初始语音信息进行实时分析执法现场相关人员的情绪特征，确定当前执法现场的危险系数，并将该危险系数和预设的危险系数阈值进行比较，针对危险系数大于预设的危险系数阈值的情况，进行告警提醒，从而提醒执法人员现场执法氛围危险性较高，存在发生人身安全事件的风险，以便执法人员对执法现场环境进行调控，提高执法人员和被执法人员的人身安全性，促进和谐执法。
7.可选的，根据所述初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，包括：对所述初始语音信息进行语音预处理，将语音预处理后对应的初始语音信息作为中间语音信息；对所述中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，其中音调特征表示词句发音频率，响度特征表示词句发音振幅；根据所述音调特征时序和响度特征时序，利用相似度量法和预设的语音阈值计算当前执法现场的语音危险系数；根据所述音调特征时序和预设的标识词频率数据库进行匹配，统计匹配成功的标识词词频，根据所述词频确定当前执法现场的语义危险系数；根据所述语音危险系数和语义危险系数，按照不同权重比例计算当前执法现场的危险系数。
8.通过采用上述技术方案，通过对语音信息进行语音分析，得到执法现场的语音危险系数，通过对语音信息进行语义分析，得到执法现场的语义危险系数，从而根据语音危险系数和语义危险系数，得到执法现场的危险系数，进而反映执法现场氛围的危险程度，有助于向执法人员进行告警提示，促进和谐执法。此外，通过对初始语音信息进行预处理获取中间语音信息，从而方便对语音进行分析；通过对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，有助于分析执法现场的说话声响特征，并通过音调特征时序进行语义分析，从而便于分析执法现场的语义中是否存在过激争吵的标识词，进而确定执法现场的语义危险程度。
9.可选的，所述语音阈值包括音调阈值和响度阈值，根据所述音调特征时序和响度特征时序，利用相似度量法和预设的语音阈值计算当前执法现场的语音危险系数，包括：从音调特征时序中获取实时音调特征值，利用相似度量法计算实时音调特征值和预设的音调阈值之间的音调相似度，同时从响度特征时序中获取实时响度特征值，计算实时响度特征值与预设的响度阈值之间的响度相似度；根据音调相似度和响度相似度，按照不同权重比例计算语音相似度，并将所述语音相似度作为语音危险系数。
10.通过采用上述技术方案，通过同时计算音调相似度和响度相似度，并按照不同权重比例确定语音相似度并作为语音危险系数，从而通过音频分析得到执法现场相关人员的情绪特征，有助于对执法现场进行告警提示。
11.可选的，所述标识词频率数据库为存储有标识词的发音频率，其中标识词是指具有矛盾启示的词句，所述音调特征时序和预设的标识词频率数据库进行匹配，统计匹配成功的标识词词频，根据所述词频确定当前执法现场的语义危险系数，包括：从音调特征时序中获取实时音调特征值，并将所述实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，统计音调特征时序中出现标识词的累计次数并作为词频；将所述词频与预设的词频阈值进行比值计算，获取计算结果并作为语义危险系数。
12.通过采用上述技术方案，通过将实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，可以分析是否存在过激争论的言语，统计音调特征时序中出现标识词的累计次数并作为词
频，将所述词频与预设的词频阈值进行比值计算，从而便于确定执法现场的语义危险系数，有助于对执法现场进行告警提示，促进和谐执法。
13.可选的，对所述初始语音信息进行语音预处理，包括语音分帧、预加重、加窗以及fft变换。
14.通过采用上述技术方案，利用语音分帧将初始语音信息分成一个个小段语音，便于进行语音分析；利用预加重处理，有助于滤除初始语音信息中的低频干扰，提高高频部分，便于进行语音分析；利用加窗处理，有助于增加语音信号的清晰度；利用fft变换（快速傅里叶变换）将语音时域信号转换成频域信号，进而对信号分解，减少后续计算量，从而提高初始语音信息的预处理的效率。
15.可选的，对所述中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，包括：利用小波变换法对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序。
16.通过采用上述技术方案，通过小波变换法对中间语音信息进行特征提取，可快速获取音调特征时序和响度特征时序，从而有助于对语音信息的音频特征进行分析，同时音调特征时序有助于对语音信息的语义特征进行分析，从而便于多角度地分析执法现场的危险程度。
17.可选的，根据所述危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，包括：若所述危险系数大于或等于所述危险系数阈值，则确定当前执法现场需要告警；若所述危险系数小于所述危险系数阈值，则确定当前执法现场不需要告警。
18.通过采用上述技术方案，通过将危险系数和预设的危险系数阈值进行比较，从而可以快速判断当前执法现场是否需要向执法人员进行告警提示。
19.本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：一种执法记录仪的危险自动预警系统，所述系统包括：信息获取模块，用于实时获取当前执法现场的初始语音信息；分析模块，用于根据所述初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，所述相关人员包括执法人员和被执法人员；判断告警模块，用于根据所述危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
20.通过采用上述技术方案，通过执法记录仪获取当前执法现场的初始语音信息，然后利用服务器对初始语音信息进行实时分析执法现场相关人员的情绪特征，确定当前执法现场的危险系数，并将该危险系数和预设的危险系数阈值进行比较，针对危险系数大于预设的危险系数阈值的情况，进行告警提醒，从而提醒执法人员执法氛围危险性较高，存在发生人身安全事件的风险，以便执法人员对执法现场环境进行调节，提高执法人员的人身安全性，促进和谐执法。
21.可选的，所述分析模块包括：预处理子模块，用于对所述初始语音信息进行语音预处理，将语音预处理后对应
的初始语音信息作为中间语音信息；特征提取子模块，用于对所述中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，其中音调特征表示词句发音频率，响度特征表示词句发音振幅；语音分析子模块，用于根据所述音调特征时序和响度特征时序，利用相似度量法和预设的语音阈值计算当前执法现场的语音危险系数；语义分析子模块，用于根据所述音调特征时序和预设的标识词频率数据库进行匹配，统计匹配成功的标识词词频，根据所述词频确定当前执法现场的语义危险系数；计算子模块，用于根据所述语音危险系数和语义危险系数，按照不同权重比例计算当前执法现场的危险系数。
22.通过采用上述技术方案，通过对语音信息进行语音分析，得到执法现场的语音危险系数，通过对语音信息进行语义分析，得到执法现场的语义危险系数，从而根据语音危险系数和语义危险系数，得到执法现场的危险系数，进而反映执法现场氛围的危险程度，有助于向执法人员进行告警提示，促进和谐执法。此外，通过对初始语音信息进行预处理获取中间语音信息，从而方便对语音进行分析；通过对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，有助于分析执法现场的说话声响特征，并通过音调特征时序进行语义分析，从而便于分析执法现场的语义中是否存在过激争吵的标识词，进而确定执法现场的语义危险程度。
23.可选的，所述语音分析子模块包括：第一相似度计算单元，用于从音调特征时序中获取实时音调特征值，利用相似度量法计算实时音调特征值和预设的音调阈值之间的音调相似度，同时从响度特征时序中获取实时响度特征值，计算实时响度特征值与预设的响度阈值之间的响度相似度；第二相似度计算单元，用于根据音调相似度和响度相似度，按照不同权重比例计算语音相似度，并将所述语音相似度作为语音危险系数。
24.通过采用上述技术方案，通过同时计算音调相似度和响度相似度，并按照不同权重比例确定语音相似度并作为语音危险系数，从而通过音频分析得到执法现场相关人员的情绪特征，有助于对执法现场进行告警提示。
25.本发明的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的：一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述执法记录仪的危险自动预警方法的步骤。
26.本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述执法记录仪的危险自动预警方法的步骤。
27.综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：1、本申请通过执法记录仪获取当前执法现场的初始语音信息，然后利用服务器对初始语音信息进行实时分析执法现场相关人员的情绪特征，确定当前执法现场的危险系数，并将该危险系数和预设的危险系数阈值进行比较，针对危险系数大于预设的危险系数阈值的情况，进行告警提醒，从而提醒执法人员现场执法氛围危险性较高，存在发生人身安全事件的风险，以便执法人员对执法现场环境进行调控，提高执法人员和被执法人员的人
身安全性，促进和谐执法。
28.2、本申请通过通过对语音信息进行语音分析，得到执法现场的语音危险系数，通过对语音信息进行语义分析，得到执法现场的语义危险系数，从而根据语音危险系数和语义危险系数，得到执法现场的危险系数，进而反映执法现场氛围的危险程度，有助于向执法人员进行告警提示，促进和谐执法。
29.3、本申请通过同时计算音调相似度和响度相似度，并按照不同权重比例确定语音相似度并作为语音危险系数，从而通过音频分析得到执法现场相关人员的情绪特征，有助于对执法现场进行告警提示。
30.4、本申请通过将实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，可以分析是否存在过激争论的言语，统计音调特征时序中出现标识词的累计次数并作为词频，将所述词频与预设的词频阈值进行比值计算，从而便于确定执法现场的语义危险系数，有助于对执法现场进行告警提示，促进和谐执法。
附图说明
31.图1是本申请实施例的执法记录仪的危险自动预警方法的实现流程图；图2是本申请实施例的执法记录仪的危险自动预警方法步骤s20的实现流程图；图3是本申请实施例的执法记录仪的危险自动预警系统的原理框图；图4是本申请实施例的计算机设备的一原理框图。
具体实施方式
32.以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
33.实施例一：在本实施例中，如图1所示，本申请公开了一种执法记录仪的危险自动预警方法，应用于服务器、执法记录仪之间的交互，该方法包括：s10：实时获取当前执法现场的初始语音信息。
34.在本实施例中，当前执法现场是指执法人员正在执法的现场；初始语音信息是指执法记录仪在执法现场获取的原始语音信息。
35.具体地，执法人员在执法现场进行执法时，打开执法记录仪，利用执法记录仪对当前执法现场进行语音记录，执法记录仪将实时获取的语音信号并传送至服务器，服务器获取该语音信号进行数模转换，并将数模转换后对应的语音信号作为初始语音信息。此外，本实施例的执法记录仪还可用于对当前执法现场的进行视频拍摄以及执法人员间的对讲通话。
36.s20：根据初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，相关人员包括执法人员和被执法人员。
37.在本实施例中，危险系数是指当前执法现场可能发生危险事件的可能性。
38.具体地，当前执法现场上存在执法人员和被执法人员，根据获取的初始语音信息，对执法人员和被执法人员的初始语音信息进行情绪分析，从而分析得到当前执法现场存在危险情况的可能性，在本实施例中，危险情况比如发生殴打、人身攻击等威胁人身安全的事件。
39.如图2所示，下面具体说明本实施例中步骤s20的实现方式：s201：对初始语音信息进行语音预处理，将语音预处理后对应的初始语音信息作为中间语音信息。
40.在本实施例中，中间语音信息是指初始语音信息经过预处理后得到的语音信息。
41.具体地，服务器对获取到的初始语音信息进行语音预处理，其中语音预处理可以采用语音分帧、预加重、加窗以及fft变换（快速傅里叶变换），并将预处理完成后的语音信息作为中间语音信息。在本实施例中，利用语音分帧将初始语音信息分成一个个小段语音，便于进行语音分析；利用预加重处理，有助于滤除初始语音信息中的低频干扰，提高高频部分，便于进行语音分析；利用加窗处理，有助于增加语音信号的清晰度；利用fft变换（快速傅里叶变换）将语音时域信号转换成频域信号，进而对信号分解，减少后续计算量，从而提高初始语音信息的预处理的效率。
42.s202：对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，其中音调特征表示词句发音频率，响度特征表示词句发音振幅。
43.在本实施例中，音响特征时序是指对中间语音信息分帧后的频率特征时序；响度特征时序是指对中间语音信息分帧后的振幅特征时序。
44.具体地，可以利用小波变换法对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序。
45.s203：根据音调特征时序和响度特征时序，利用相似度量法和预设的语音阈值计算当前执法现场的语音危险系数。
46.在本实施例中，语音阈值是针对语音特征设置的告警阈值；语音危险系数是指通过语音分析当前执法现场存在危险的可能性。在本实施例中，语音阈值包括音调阈值和响度阈值。
47.下面具体说明计算当前执法现场的语音危险系数的方式：从音调特征时序中获取实时音调特征值，利用相似度量法计算实时音调特征值和预设的音调阈值之间的音调相似度，同时从响度特征时序中获取实时响度特征值，计算实时响度特征值与预设的响度阈值之间的响度相似度。
48.根据音调相似度和响度相似度，按照不同权重比例计算语音相似度，并将语音相似度作为语音危险系数。
49.在本实施例中，音调阈值是针对音调特征设置的告警阈值；响度阈值是针对响度设置的告警阈值；音调相似度是指执法现场中语音信息中音调达到告警的可能性；响度相似度是指执法现场中语音信息中响度达到告警的可能性。具体地，根据音调特征时序，从音调特征时序中获取实时音调特征值，然后利用相似度量法计算实时音调特征值和音调阈值之间的音调相似度，与此同时，从响度特征时序中获取实时响度特征值，并利用相似度量法计算实时响度特征值和响度阈值之间的响度相似度。在本实施例中，可以采用欧式距离法进行相似度量计算。
50.进一步地，将音调相似度和响度相似度按照不同权重比例计算语音相似度，并将该语音相似度作为语音危险系数，在本实施例中，将音调相似度和响度相似度的权重比例均设置为0.5，在其他实施例中，可以根据实际情况对权重占比进行适应性调整。
51.s204：根据音调特征时序和预设的标识词频率数据库进行匹配，统计匹配成功的
标识词词频，根据词频确定当前执法现场的语义危险系数。
52.在本实施例中，标识词频率数据库为存储有标识词的发音频率，其中标识词是指具有矛盾启示的词句；标识词词频是指音调特征时序中累计出现标识词的次数；语义危险系数是指通过对语音内容分析当前执法现场存在危险的可能性。
53.下面具体说明确定当前执法现场的语义危险系数的实现方式：从音调特征时序中获取实时音调特征值，并将实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，统计音调特征时序中出现标识词的累计次数并作为词频。
54.将词频与预设的词频阈值进行比值计算，获取计算结果并作为语义危险系数。
55.在本实施例中，词频阈值是指针对标识词预设的最大出现次数；标识词可以为具有矛盾启示或辱骂词句，比如“罚款”、“你再说试试”以及辱骂等词句。将标识词的发音频率存储至数据库中。将实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，统计累计出现标识词的次数，其中标识词不限种类，然后将统计的次数作为词频，将该词频与预设的词频阈值进行比值计算，比如词频为8次，预设的词频阈值为10次，则比值计算结果为0.8，进一步地，将比值计算结果作为语义危险系数，在本实施例中，可以根据实际执法现场中的语音时间长短适当调整词频阈值。
56.s205：根据语音危险系数和语义危险系数，按照不同权重比例计算当前执法现场的危险系数。
57.具体地，将语音危险系数和语义危险系数按照不同权重比例计算得到当前执法现场的危险系数，在本实施例中，可以将语音危险系数和语义危险系数均设置为0.5，在其他实施例中，可以根据实际情况对权重占比进行适应性调整。
58.s30：根据危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
59.在本实施例中，危险系数阈值是指针对执法现场是否进行危险告警设置的阈值。
60.具体地，将上述计算得到的危险系数和预设的危险系数阈值进行比较，具体为：若危险系数大于或等于危险系数阈值，则确定当前执法现场需要告警；若危险系数小于危险系数阈值，则确定当前执法现场不需要告警。比如，危险系数阈值设置为70%，当危险系数为80%时，即可确定当前执法现场需要告警。
61.进一步地，确定当前执法现场需要告警，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，使得执法记录仪向执法人员发出危险预警提示，从而执法人员对执法现场进行协调，促进执法和谐，降低人身安全事件发生的可能性。
62.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
63.实施例二：在一实施例中，提供一种执法记录仪的危险自动预警系统，该执法记录仪的危险自动预警系统与上述实施例中执法记录仪的危险自动预警方法一一对应。如图3所示，该执法记录仪的危险自动预警系统包括信息获取模块、分析模块、判断告警模块。各功能模块详细说明如下：
信息获取模块，用于实时获取当前执法现场的初始语音信息；分析模块，用于根据初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，相关人员包括执法人员和被执法人员；判断告警模块，用于根据危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
64.可选的，分析模块包括：预处理子模块，用于对初始语音信息进行语音预处理，将语音预处理后对应的初始语音信息作为中间语音信息；特征提取子模块，用于对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序，其中音调特征表示词句发音频率，响度特征表示词句发音振幅；语音分析子模块，用于根据音调特征时序和响度特征时序，利用相似度量法和预设的语音阈值计算当前执法现场的语音危险系数；语义分析子模块，用于根据音调特征时序和预设的标识词频率数据库进行匹配，统计匹配成功的标识词词频，根据词频确定当前执法现场的语义危险系数；计算子模块，用于根据语音危险系数和语义危险系数，按照不同权重比例计算当前执法现场的危险系数。
65.可选的，语音分析子模块包括：第一相似度计算单元，用于从音调特征时序中获取实时音调特征值，利用相似度量法计算实时音调特征值和预设的音调阈值之间的音调相似度，同时从响度特征时序中获取实时响度特征值，计算实时响度特征值与预设的响度阈值之间的响度相似度；第二相似度计算单元，用于根据音调相似度和响度相似度，按照不同权重比例计算语音相似度，并将语音相似度作为语音危险系数。
66.可选的，语义分析子模块包括：匹配单元，用于从音调特征时序中获取实时音调特征值，并将实时音调特征值和标识词频率数据库进行匹配，统计音调特征时序中出现标识词的累计次数并作为词频；比值计算单元，用于将词频与预设的词频阈值进行比值计算，获取计算结果并作为语义危险系数。
67.可选的，预处理子模块包括：预处理单元，用于对初始语音信息进行语音预处理，包括语音分帧、预加重、加窗以及fft变换。
68.可选的，特征提取子模块包括：特征提取单元，用于利用小波变换法对中间语音信息进行特征提取，获取音调特征时序和响度特征时序。
69.可选的，判断告警模块包括：判断单元，用于若危险系数大于或等于危险系数阈值，则确定当前执法现场需要告警；若危险系数小于危险系数阈值，则确定当前执法现场不需要告警。
70.关于执法记录仪的危险自动预警系统的具体限定可以参见上文中对于执法记录仪的危险自动预警方法的限定，在此不再赘述。上述执法记录仪的危险自动预警系统中的
各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
71.实施例三：在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储初始语音信息、中间语音信息、音调特征时序以及响度特征时序等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种执法记录仪的危险自动预警方法，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：s10：实时获取当前执法现场的初始语音信息；s20：根据初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，相关人员包括执法人员和被执法人员；s30：根据危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
72.实施例四：在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：s10：实时获取当前执法现场的初始语音信息；s20：根据初始语音信息，对当前执法现场的相关人员进行情绪分析，获取当前执法现场的危险系数，相关人员包括执法人员和被执法人员；s30：根据危险系数和预设的危险系数阈值，判断当前执法现场是否需要告警，若是，则生成执法告警指令并发送至执法记录仪，以使执法记录仪向执法人员发出危险预警提示。
73.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
74.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功
能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
75.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。