一种规范化税务执法方法及装置与流程

1.本发明涉及人体行为识别技术领域，具体提供一种规范化税务执法方法及装置。


背景技术：

2.各级税务部门对全面提升自身执法水平提出了更高的要求。只有规范化的税务执法，才能在既维护税法尊严和权威的同时，又维护好纳税人的合法权益，充分保障纳税人、缴费人和社会公众的知情权、参与权、表达权、监督权。
3.目前，在各级税务部门的积极探索下，推行执法全过程记录制度，以执法记录仪等现代化设备为依托，对税务执法的启动、调查取证、审核决定、送达执行等全部过程进行记录，并全面系统归档保存，实现执法全过程留痕和可回溯管理。通过压实留痕责任，一定程度上防范了不文明执法，保障了纳税人、缴费人的合法权益。
4.但是，由于存档留痕存在滞后性，对执法视频的应用与处理往往是在执法之后的监督抽查时才调取视频，而且是通过人眼从海量执法视频中检索、筛查不规范执法行为，缺乏实时性和高效性。


技术实现要素：

5.本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的规范化税务执法方法。
6.本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的规范化税务执法装置。
7.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
8.一种规范化税务执法方法，包括如下步骤：
9.s1、在执法场景中实时获取音频视频流数据，通过记录仪的通信模块与监控预警平台建立实时通信；
10.s2、进行执法场景分类预设；
11.s3、标准动作特征提取与模型预设；
12.s4、智能语音辅助感知执法场景；
13.s5、图像动作识别与对比；
14.s6、视频特征记录。
15.进一步的，在步骤s3中，提取各执法场景的规范化执法的标准动作特征，选择执法人员骨骼点对执法动作特征进行提取，将静态特征和动态执法特征进行拼接，得到标准执法动作的融合特征；
16.并按执法场景分类对执法动作进行分类，建立与预设标准执法动作特征模型。
17.进一步的，在步骤s3中还包括对突发状况下危险行为的提取与模型预设，在发生突发状况下，可选配根据级别是否触发拨打110联系公安部门协助执法；
18.当出现突发状况下危险行为时，将危险动作类别、危险动作发生时刻和视频数据专门存储到监控与预警平台系统。
19.进一步的，所述选择执法人员骨骼点对执法动作特征进行提取模型的方法包括：
20.选择openpose算法作为人体骨骼点提取算法，基于关键点热图与矢量图heatmap&vectmap优化bottom-up的姿态估计网络，提取执法人员的各项动作参数；
21.所述通过拼接静态特征和动态执法特征得到动作融合特征的方法包括：
22.通过简化人体骨骼模型、建立静态特征库，经过特征拼接融合，有效降低原始骨骼数据的维数及夹角数。
23.进一步的，所述对执法动作进行分类时，用模式识别进行执法动作的识别分类的方法包括，选择基于空间维度、时间维度的神经网络模型，作为执法动作分类的模型。
24.进一步的，在步骤s4中，通过智能语音辅助感知执法场景，确定当前执法场景的具体分类。
25.进一步的，在步骤s5中，将图像动作识别的结果与预设标准执法动作特征模型作对比分析，进行规范化执法动作判别与不规范执法行为动作报警。
26.进一步的，所述图像动作识别与对比，还包括：
27.判断是否出现规范的执法动作，如所识别动作的识别结果与预先设置的规范化执法动作对比分析成功，则系统提示正在进行规范化执法；
28.如所识别动作的识别结果与预先设置的规范化执法工作对比分析不成功，则系统发出对应的指引与纠正提示。
29.进一步的，在步骤s6中，在监控与预警平台系统，对视频流做存储的同时，将不规范执法行为的类型与发生时间点，与视频做关联记录与存档。
30.一种规范化税务执法装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
31.所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
32.所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种规范化税务执法方法。
33.本发明的一种规范化税务执法方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
34.本发明通过视频流获取、执法场景分类预设、标准动作特征提取与模型预设、智能语音辅助感知执法场景、图像动作识别与对比、视频特征记录等任务，利用人体行为识别技术，结合模式识别、计算机视觉、智能语音等多种技术，使得人工智能能够模拟人脑对执法视频中的执法动作进行分析和理解，自动识别出规范化执法行为。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.附图1是一种规范化税务执法方法的流程示意图。
具体实施方式
37.为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案，下面结合具体的实施方式对
本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
38.下面给出一个最佳实施例：
39.如图1所示，本实施例中的一种规范化税务执法方法，包括如下步骤：
40.s1、视频流获取：选用5g执法记录仪作为录音录像的硬件，在执法场景中实时获取音频视频流数据；并通过执法记录仪内置5g模块与监控与预警平台系统建立实时通信。
41.s2、进行执法场景分类预设；
42.包括但不限于以下种类的执法场景：执法亮证(执法人员向纳税人出示税务检查证)、行政强制-查封扣押、税收保全等。
43.s3、标准动作特征提取与模型预设；
44.提取各执法场景的规范化执法的标准动作特征，选择执法人员骨骼点对执法动作特征进行提取，将静态特征和动态执法特征进行拼接，得到标准执法动作的融合特征；并按执法场景分类对执法动作进行分类，建立与预设标准执法动作特征模型。
45.除对执法人员规范执法行为的动作特征提取之外，还包括对突发状况下其他危险行为的提取与模型预设。突发状况下其他危险行为(含纳税人的危险行为)，包括但不限于人员突然昏倒、发生大幅度肢体冲突、纳税人其他阻碍正常执法的行为。在发生突发状况下，可选配根据级别是否触发拨打110联系公安部门协助执法。
46.当出现突发状况下其他危险行为时，将危险动作类别、危险动作发生时刻、视频数据专门存储到监控与预警平台系统，方便后续的查验。
47.所述选择执法人员骨骼点对执法动作特征进行提取模型的方法包括：
48.选择openpose算法作为人体骨骼点提取算法，基于关键点热图与矢量图(heatmap&vectmap)优化bottom-up的姿态估计网络，提取执法人员的各项动作参数(如关节点、角度、角速度等)。
49.对执法动作进行分类时，用模式识别进行执法动作的识别分类的方法包括，选择基于空间维度、时间维度的神经网络模型，作为执法动作分类的模型。
50.所述通过拼接静态特征和动态执法特征得到动作融合特征的方法包括：
51.通过简化人体骨骼模型、建立静态特征库，经过特征拼接融合，有效降低原始骨骼数据的维数及夹角数。
52.s4、智能语音辅助感知执法场景；
53.通过智能语音辅助感知执法场景，确定当前执法场景的具体分类。
54.s5、图像动作识别与对比；
55.将图像动作识别的结果与预设标准执法动作特征模型作对比分析，进行规范化执法动作判别与不规范执法行为动作报警。
56.图像动作识别与对比，还包括：
57.判断是否出现规范的执法动作，如所识别动作的识别结果与预先设置的规范化执法动作对比分析成功，则系统提示正在进行规范化执法；
58.如所识别动作的识别结果与预先设置的规范化执法工作对比分析不成功，则系统发出对应的指引与纠正提示。
59.s6、视频特征记录；
60.在监控与预警平台系统，对视频流做存储的同时，将不规范执法行为的类型与发生时间点，与视频做关联记录与存档，方便事后环节提高对执法视频的检索与筛查的效率。
61.基于上述方法，本实施例中的一种规范化税务执法装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
62.所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
63.所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种规范化税务执法方法。
64.上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体的实施方式，任何符合本发明的一种规范化税务执法方法及装置权利要求书的且任何所述技术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
65.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。