本发明涉及安全技术，具体涉及用于园区人员管理信任评价技术。
背景技术：
在随着经济的发展，中国的工业、科技以及生活园区近二十年无论从数量和规模上都具有显著的提升，但与之俱来的火灾、爆炸、盗窃等案件屡有发生，甚至给园区管理者及业主带来了重大的人员伤亡和财产损失。因此，现代化智慧园区越来越重视安防建设，从而实现防患于未然。
通过安防及智能视频监控系统的建设，管理者可以加强对进出人员的监视，加上大数据下的互联互通，使安保人员能够及时发现周界入侵者，预防和减少盗窃案件发生。但是现有的安防及智能视频监控系统大都还是依靠安保人员的观察进行监控，效率低下；再者，部分智能视频监控系统其识别精度差，经常出现误报等问题。
技术实现要素：
由此，针对现有安防及智能视频监控系统所存在的问题，需要一种新的智能安防方案。
为此，本发明所要解决的问题是提供一种用于园区人员管理信任评价系统，以克服现有技术所存在的问题。
为了解决上述问题，本发明提供的用于园区人员管理信任评价系统，通过信任评价来针对每个出入园区的人员产生的每个交互形成对应的动态信任评价值，并基于该动态信任评价值来进行实时动态监控。
进一步的，所述信任评价系统包括：
监控单元，所述监控单元分布在园区的若干监控节点上；
信任数据库，所述信任数据库中存储若干的信任值计算用信息；
信任评价单元，所述信任评价单元与监控单元和信任数据库数据连接，从监控单元获取每个出入园区的人员产生的每个交互，并从信任数据库提取信任值计算用信息，对该交互进行动态信任评价计算行程对应的动态信任评价值，并基于该动态信任评价值来进行实时动态监控。
进一步的，所述信任评价单元基于如下公式进行动态信任评价计算：
其中，n表示服务出现的次数；p具有上下限pmax，pmin，且可设定多种报警阈值；t为在特定时段，主体对客体真实度的主观评价量化值。
进一步的，所述信任值计算用信息包括：历史信任值信息、黑白名单信息、信任等级信息。
本发明提供的方案通过交互评价来给予每个出入园区的人员一定的信任积分，该机制基于信任值从而实现视频监控等设备上的报警、出入控制等功能，最终达到智能安防的目的。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
图1为本发明实例中用户、角色、服务三者之间的定义原理图；
图2为本发明实例中用于园区人员管理信任评价系统的逻辑原理图；
图3为本发明实例中用于园区人员管理信任评价系统的报警逻辑图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
行为反馈基本思想是将用户的交互行为以评价因子的形式量化，综合评价行为是否具有风险。用户行为真实客观地反映了用户某些意图。通过对用户行为监控，确定行为的合法性。
本实例首先对园区的相关人员依据级别分类：用户—角色—服务(参见图1)。
用户(user)可以理解为进入系统的所有人员，无论职业、年龄、性别统一无差别记录为user。
角色(role)为用户在该系统内承担的角色，一个user一般对应一种角色role，但理论上可对应多个role。
服务(ser)为角色工作活动而产生的实际内容。
同时，本实例将用户到服务中间的过程叫做交互。一次交互即可产生信任评价值t。
t为在特定时段，主体对客体真实度的主观评价量化值称为信任度。
信任度的引入，使得角色与服务的交互建立在信任机制上。通过信任度调整角色服务之间的授权关系。
当用户与底层服务交互过程中，信任值会随着服务的具体内容的变化而动态改变，信任度t的合集由p综合信任评价表示：
n表示服务出现的次数；
p应具有上下限pmax，pmin，且可设定多种报警阈值。
由此，实现支持多种交互方式，包括身份证认证、芝麻信用认证、园区员工录入，特别的，当人工智能摄像头每次抓拍到用户也是一次交互。同样，这些交互也有相应的信任值。
根据信任值，对每个出入园区的人员实行实时动态打分，当触发某个事件，即特殊的交互，信任值产生波动，到达设定值则输出报警信号。
据此原理，本实例给出用于园区人员管理信任评价系统的实现方案。
参见图2，本用于园区人员管理信任评价系统100主要包括监控单元110，信任数据库120以及信任评价单元130三部分。
其中，监控单元110分布在园区的若干监控节点上，用于识别出每个出入园区的人员，以及识别获取每个出入园区的人员产生的每个交互。
信任数据库120用于存储若干的信任值计算用信息，这里的信任值计算用信息包括历史信任值信息、黑白名单信息、信任等级信息等等。
信任评价单元130与监控单元110和信任数据库120数据连接，可从监控单元获取每个出入园区的人员产生的每个交互，并从信任数据库提取信任值计算用信息，对该交互进行动态信任评价计算行程对应的动态信任评价值，并基于该动态信任评价值来进行实时动态监控。
在具体实现时，该信任评价单元130基于如下公式进行动态信任评价计算：
其中，n表示服务出现的次数；p具有上下限pmax，pmin，且可设定多种报警阈值；t为在特定时段，主体对客体真实度的主观评价量化值。
据此构成的用于园区人员管理信任评价系统100在进行运行时，首先根据各个园区管理的特点，在相应的监控节点布置相应的监控单元；
接着，在根据实际监控的需要，选择多个待选节点；并从信任数据库提取信任值计算用信息，即载入历史信任信息；载入黑白名单，预测信任水平等信息。
再者，从选择的监控节点实时获取每个人员产生的每个交互，并基于提取到的信任值计算用信息进行动态信任评价计算，获得相应的动态信任评价值。
最后，根据信任评价结果，选择对应的节点交互，并据此修正数据库中的对应的信任数据。
以下通过一具体应用实例来说明一下本方案。
本应用实例以一物流园区，园区内所有人员可能包括—管理人员、工程建设人员、物业环卫工、物业保安等为例。
参见图2，在系统里不在区分职业，依次罗列为用户。通过入口处人脸识别硬件检测，为检测到人员进行编号(user)。
定义不同角色覆盖的服务，作为举例，相关的服务可以简化为‘进入某某区域’事件。具体到实际中，为‘进入该区域时被人工摄像头检测’。
该次交互产生的信任评价依据公式
信任评分示例依据不同场景设定，示例可见下表：
当用户从最初被摄像头检测到记起，记录其得分ttotal及被检测次数n，累计单个摄像头累计出现次数tn，区域累计次数tq。
利用
由此，基于p的计算方法，相关用户在正评分的节点测次数越多，即分母越大，该用户得分就平均在1的正常水平，即可认为该用户信用良好。
如图3，用户的动态评价值决定了其处于的警戒级别。当用户得分过低，则进入黑名单中；园区中所有底层设备检测到该用户均报警。
当用户分值处于平均水平以下，但不在黑名单之列；此时，危险区域等负评分相关底层设备检测到该用户实现报警。
当用户分值处于平均水平以上，特别优秀者，例如园区企业注册劳工或园区物业管理者，此类用户进入白名单。进入危险区域时，底层设备检测到该用户不报警，但此时该用户分值已经下降，此后多次被负分值区域的底层设备检测到，该用户信任评分下降至普通级别，报警机制相应改变。
由上实例可知，本方案具有如下优点：
1)通过本方案，每个出入园区的人员因与园区产生交互而生成信任值，信任值实时动态变化，从而实现对每个用户的实时动态跟踪。
2)通过本方案，用户被无差别的进行信任评价，现实中根据该信任评价值的设定来选择对用户行为的报警、控制等功能。
3)通过本方案，人工智能摄像头抓拍人脸，门禁处打卡，以及园区员工注册等所有的与底层设备交互的行为都被纳入到该信任评价机制，从而实现了物联网设备的互联互通。
4)通过本方案，信任评价产生的数据可被用于大数据分析，在多园区管理中同样适用。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。