一种多维度安保规则配置预警的方法与流程

1.本发明涉及安保预警技术领域，具体是一种多维度安保规则配置预警的方法。


背景技术：

2.近年来人工智能迎来了快速发展，深度学习作为其底层的核心技术起到了至关重要的作用，受到越来越多的关注。基于深度学习神经网络的人脸识别技术已经得到广泛的应用，在实际应用中人脸识别技术具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。这就意味着人脸抓拍机识别出的大量人脸信息怎么转化为有效的预警信息。抓拍的人脸照片是否需要预警，预警消息推送给谁，预警的方式是弹屏、手机推送还是接口推送，预警的时间，需要预警的地点、范围是什么，需要预警的对象是谁，处理这一系列问题就需要一套高效、灵活可配置的预警策略系统。
3.现有的预警方式灵敏度太低，将关注的重点放在了陌生人身上，没有关注固定访问者，不够全面。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题就是克服以上的技术缺陷，提供一种多维度安保规则配置预警的方法。
5.为了解决上述问题，本发明的技术方案为：一种多维度安保规则配置预警的方法，具体步骤如下：
6.(1)该区域内装有大量的视频影像收集设备，访客从某区域入口进入时，在门卫处识别信息，通过信息识别将访客分为两种类型：本区域固定访问者和临时访问者，对于固定访问者直接放行，对于临时访问者进行拦截，询问和记录该访问者的访问目的地和意图，以上信息同步上传至网络终端，网络终端对每位访问者进行标号，然后放行；
7.(2)通过该区域内的所有外部监控设备记录每位访问者的进行路径，并将每位访问者的行进路径投射到该区域的建筑平面图上，如果是固定访问者的行进路径，将其余改固定访问者的个人信息对比，并与平时保留的行进路径对比，重合度较高的忽略，重合度较低的单独列入黄色预警列表，较为关注，如果是临时访问者的进行路径，将每个地点最早拍到该访问者的时间和最晚拍到该访问者的时间会出现在行动轨迹的停留点上，将该访问者从入口至目的地的路径和实际行进路径比对，是否出现重大偏差，没有偏差，忽略，出现重大偏差，列入红色预警列表，重点关注；
8.(3)对于步骤(2)中列入黄色预警列表的固定访问者的目的地与个人信息对比，一致，将该固定访问者从黄色预警列表删除，不一致，将该固定访问者移入红色预警列表；
9.(4)将步骤(2)和步骤(3)中列入红色预警列表的访问者采用监控设备观看实时影像，安保人员观看影像后，发现无异常，将该访问者从红色预警列表删除，发现有异常行为，通过就近监控设备上的预警装置发生嗡鸣警报，并通知在该区域巡逻的安保人员及时赶到该位置，如果有异常行为的访问者为固定访问者，网络终端在联系巡逻人员的同时联系其
在该区域内的相关单位，如果有异常行为的访问者是临时访问者，网络终端在联系巡逻人员的同时将该访问者的面部信息发送至就近的警察局。
10.作为改进，所述步骤(1)内的视频影像收集设备包括设置在该区域建筑外侧的摄像头、设置在建筑内部公共空间的摄像头、在该区域进行自动巡航的安防机器人、出入口处的车牌识别器和面部识别器以及佩戴在巡逻安保人员身上的摄像仪，所述视频影像收集设备均连接网络终端。
11.作为改进，所述步骤(1)中在门卫处识别信息时，驾车进入的需要识别车牌和面部信息，其余人员需要识别面部信息，访问目的等信息可采用语音录入的方式上传至网络终端。
12.作为改进，所述步骤(2)中固定访问者的个人信息需要由其在该区域内相关的单位及时更新。
13.作为改进，所述步骤(2)中的固定访问者的个人信息包括工作单位的变动、车辆的变动和定期收集的面部信息。
14.作为改进，所述定期收集的面部信息以三个月间隔最佳。
15.作为改进，所述步骤(4)中安保人员在观看实时影像时，网络终端上传至屏幕上的影响会采用矩形框框出该访问者的头部，并在矩形框上显示其标号。
16.本发明与现有的技术相比的优点在于：本发明公布了一种可以对固定访问者和临时访问者同时预警的方法，更加全面，操作运算也更加简单。
具体实施方式
17.以下通过具体实施例进一步描述本发明，但本发明不仅仅限于以下实施例。在本发明的范围内或者在不脱离本发明的内容、精神和范围内，对本发明进行的变更、组合或替换，对于本领域的技术人员来说是显而易见的，且包含在本发明的范围之内。
18.一种多维度安保规则配置预警的方法，具体步骤如下：
19.(1)该区域内装有大量的视频影像收集设备，访客从某区域入口进入时，在门卫处识别信息，通过信息识别将访客分为两种类型：本区域固定访问者和临时访问者，对于固定访问者直接放行，对于临时访问者进行拦截，询问和记录该访问者的访问目的地和意图，以上信息同步上传至网络终端，网络终端对每位访问者进行标号，然后放行；
20.(2)通过该区域内的所有外部监控设备记录每位访问者的进行路径，并将每位访问者的行进路径投射到该区域的建筑平面图上，如果是固定访问者的行进路径，将其余改固定访问者的个人信息对比，并与平时保留的行进路径对比，重合度较高的忽略，重合度较低的单独列入黄色预警列表，较为关注，如果是临时访问者的进行路径，将每个地点最早拍到该访问者的时间和最晚拍到该访问者的时间会出现在行动轨迹的停留点上，将该访问者从入口至目的地的路径和实际行进路径比对，是否出现重大偏差，没有偏差，忽略，出现重大偏差，列入红色预警列表，重点关注；
21.(3)对于步骤(2)中列入黄色预警列表的固定访问者的目的地与个人信息对比，一致，将该固定访问者从黄色预警列表删除，不一致，将该固定访问者移入红色预警列表；
22.(4)将步骤(2)和步骤(3)中列入红色预警列表的访问者采用监控设备观看实时影像，安保人员观看影像后，发现无异常，将该访问者从红色预警列表删除，发现有异常行为，
通过就近监控设备上的预警装置发生嗡鸣警报，并通知在该区域巡逻的安保人员及时赶到该位置，如果有异常行为的访问者为固定访问者，网络终端在联系巡逻人员的同时联系其在该区域内的相关单位，如果有异常行为的访问者是临时访问者，网络终端在联系巡逻人员的同时将该访问者的面部信息发送至就近的警察局。
23.所述步骤(1)内的视频影像收集设备包括设置在该区域建筑外侧的摄像头、设置在建筑内部公共空间的摄像头、在该区域进行自动巡航的安防机器人、出入口处的车牌识别器和面部识别器以及佩戴在巡逻安保人员身上的摄像仪，所述视频影像收集设备均连接网络终端。
24.所述步骤(1)中在门卫处识别信息时，驾车进入的需要识别车牌和面部信息，其余人员需要识别面部信息，访问目的等信息可采用语音录入的方式上传至网络终端。
25.所述步骤(2)中固定访问者的个人信息需要由其在该区域内相关的单位及时更新。
26.所述步骤(2)中的固定访问者的个人信息包括工作单位的变动、车辆的变动和定期收集的面部信息。
27.所述定期收集的面部信息以三个月间隔最佳。
28.所述步骤(4)中安保人员在观看实时影像时，网络终端上传至屏幕上的影响会采用矩形框框出该访问者的头部，并在矩形框上显示其标号。
29.以上所述仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。