一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统的制作方法

本发明涉及安全监控，具体为一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统。

背景技术：

1、对监管区域进行监控是用于实时应对突发事件以及事后的追溯参看，确定监管区域内的人员是否存在异常行为，从而提高安全性。这种监管在很多领域颇为重要，例如火电厂输煤系统，其不仅关系着工人安全还牵涉到社会用电运行的问题，目前，传统主要依靠人工巡检，效率低下，且存在漏检和误检的问题。因此，需要一种能够快速准确地识别人员行为异常的方法。而且现有的识别系统一般分为基于单一数据源的方法和基于多数据源的方法，前者仅使用图片，依赖机器视觉分析，但效果有限，易受光照、遮挡等影响。后者使用多数据源(如图片、视频、声音)，通过数据融合技术分析，效果较好，但实现复杂，需大量计算资源和存储空间，且速度慢。另外现在的监控系统最多能做到实时监控的目的，无法实现预警等高安全等级的目的，除此之外监控分析的时候如果逐帧进行识别鉴定，当数据较多时对硬件的要求会非常之大，而如果选择分析则有可能漏掉一些潜在风险。

2、为此，本申请提供一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，以克服现有系统的不足，提高系统利用率，并提供预警功能。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，通过多数据融合提高识别效率，并且利用多线程技术进行动态调节，在利用现有硬件的基础上提高系统利用率，同时提供预警风险提示。为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

2、一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，包括数据源模块、数据分析模块、特定数据模块以及警示模块，

3、所述数据源模块用于获取原始数据信息，其获取的数据为图像、视频、音频中两种或者两种以上；

4、数据分析模块用于对获取的数据信息进行解析、降维以及比对；

5、特定数据模块用于录入事先预设的异常情况数据，异常情况数据包括环境状态异常、人体状态异常、人体行为异常数据；

6、警示模块用于提示风险，其包括实时模式和预警模式，

7、所述识别系统运行包括以下步骤：

8、m0、特定数据模块中事先录入预设的异常情况数据da0；

9、m1、数据源模块通过硬件设备获取原始数据da1；

10、m2、数据源模块将原始数据进行拆解并重新整合分组形成数据da2，根据实际情况，此处如果限于实际传输带宽的原因，可以采取隔帧采集的方式，例如将采用隔帧采集方式并通过视频解码为可识别的码流接入系统；

11、m3、数据分析模块获取数据da2，对其进行解析，然后将解析后的数据与数据da0进行比对；

12、m4、当数据da2与da0比对超过设定的阈值，警示模块进行工作。

13、优选的，所述数据源模块包括数据储存器，并将获取的原始数据至少备份一份。

14、优选的，所述m1中的硬件设备包括摄像头、麦克风、传感器。

15、优选的，所述数据分析模块中还包括情绪识别模块。

16、优选的，所述m1中原始数据da1的获取包括以下步骤：

17、m101、硬件设备进行数据采集，且每个硬件均附带唯一身份id；

18、m102、数据源模块将同区域内硬件获取的数据进行合并打包在一个数据集中；

19、m103、将上一步骤中获得的数据集以设定单位时间进行分割；

20、m104、将上一步骤的数据集进行打包形成原始数据da1。

21、优选的，数据源模块、数据分析模块运行中采用多线程模式。

22、优选的，步骤m3中数据分析模块对数据da2的解析中，数据da2为片段数据，

23、优选的，当某一区域的硬件获取的数据经过比对后超过阈值时，步骤m3中的数据分析模块增加数据容量，并且为了让数据源模块能够实现多数据的并行介入，应用nginx反向代理与系统多开的多层叠加并行处理架构(如图1所示)，从而实现多目标硬件的动态自适应数据的快速接入。

24、优选的，当步骤m4中警示模块的相应低时，数据源模块将部分提取备份数据进行复检工作。

25、优选的，所述特定数据模块包括可更新加入的知识库。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，利用现有的硬件对多种数据进行收集整理，通过动态调整的多线程模式能够有效提高系统工作效率，从而增加安全监控的管理效果和水平；另外本申请的警示模块包含实时模式和预警模式，在完成实时监控的情况下，能够进行预警从而提高安全性，同时引入了情绪识别模块模块，能够辅助提高预警的准确率，除此之外系统运行中能够根据实际情况，进行复检工作，从而减少系统风险。

技术特征：

1.一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，包括数据源模块、数据分析模块、特定数据模块以及警示模块，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：所述数据源模块包括数据储存器，并将获取的原始数据至少备份一份。

3.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：所述m1中的硬件设备包括摄像头、麦克风、传感器。

4.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：所述数据分析模块中还包括情绪识别模块。

5.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于，所述m1中原始数据da1的获取包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：数据源模块、数据分析模块运行中采用多线程模式。

7.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：步骤m3中数据分析模块对数据da2的解析中，数据da2为片段数据。

8.根据权利要求6所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：当某一区域的硬件获取的数据经过比对后超过阈值时，步骤m3中的数据分析模块增加数据容量。

9.根据权利要求2所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：当步骤m4中警示模块的相应低时，数据源模块将部分提取备份数据进行复检工作。

10.根据权利要求1所述的一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，其特征在于：所述特定数据模块包括可更新加入的知识库。

技术总结
本发明公开了一种基于多数据源的人员行为异常快速识别系统，包括数据源模块、数据分析模块、特定数据模块以及警示模块，数据源模块用于获取原始数据信息，数据分析模块用于对获取的数据信息进行解析、降维以及比对；特定数据模块用于录入事先预设的异常情况数据，异常情况数据包括环境状态异常、人体状态异常、人体行为异常数据，警示模块包括实时模式和预警模式，本申请能够对多种数据进行融合处理，增加数据可靠性和系统鲁棒性，并利用动态调整的多线程模式提高系统工作效率，同时引入了情绪识别模块提高预警的准确率，并具有复检功能，减少系统风险。

技术研发人员：杨占海,崔晓辉,马孝栋,杨志强,杨亮,尚志强,刘名声,孙东明,陈泽霖
受保护的技术使用者：内蒙古大板发电有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16