[发明专利]基于大数据的滞留人员统计预警方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于大数据的滞留人员统计预警方法和装置。所述方法包括：获取抓拍到的人脸抓拍数据和抓拍时间；根据所述人脸抓拍数据，查询是否存在当前人脸的抓拍数据记录；当不存在时，记录所述人脸抓拍数据和对应的抓拍时间；当存在时，将获取的抓拍时间和记录的抓拍时间进行比较；当获取的抓拍时间和记录的抓拍时间的差值介于第一时间阈值和第二时间阈值之间时，更新当前人脸对应的滞留天数；当滞留天数满足设定的滞留条件时，进行预警提醒。能够基于大数据统计滞留人员，并进行及时的提醒。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种基于大数据的滞留人员统计预警方法和装置。

背景技术

对于一些人员密集区域或者其他重要区域，及时了解区域内的人员流动和人员停留情况，实时进行预警提醒，避免发生一些不必要的麻烦，是很有必要的，但目前对于人员在指定区域内的停留情况进行统计提醒、分析预警的方法比较少。

现有技术中，也只有基于小数据量的分析一些历史数据，来确定在特定区域内需要预警或提醒的滞留人员。这样的统计是不准确的，因此也不能很好的起到提醒和预警的作用，尤其是在数据量比较大的情况下，针对小数据量的分析方法，也不能获得准确有效的分析结果。

因此，在大数据环境下，如何准确的统计指定区域内的人员停留情况，并根据人员停留情况进行有针对性的提醒。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于大数据的滞留人员统计预警方法和装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于大数据的滞留人员统计预警方法，包括：

获取抓拍到的人脸抓拍数据和抓拍时间；

根据所述人脸抓拍数据中包含的人脸标识信息，查询是否存在当前人脸的抓拍数据记录；

当不存在时，记录所述人脸抓拍数据和对应的抓拍时间；

当存在时，将获取的抓拍时间和记录的抓拍时间进行比较；当获取的抓拍时间和记录的抓拍时间的差值介于第一时间阈值和第二时间阈值之间时，更新当前人脸对应的滞留天数；

当滞留天数满足设定的滞留条件时，进行预警提醒。

在一些可选的实施例中，所述获取抓拍到的人脸抓拍数据和抓拍时间，包括：

通过抽取-转换-加载ETL工具将人脸抓拍数据写入大数据的Kafka实时数据流中；

从Kafka实时数据流中获取包括人脸标识信息和抓拍时间的人脸抓拍数据。

在一些可选的实施例中，上述方法还包括：

当获取的抓拍时间和记录的抓拍时间的差值小于所述第一时间阈值时，继续获取抓拍到的人脸抓拍数据；

当获取的抓拍时间和记录的抓拍时间的差值大于所述第二时间阈值时，更新当前人脸的记录的抓拍时间，继续获取抓拍到的人脸抓拍数据。

在一些可选的实施例中，所述更新当前人脸对应的滞留天数，包括：

判断当前统计日内，当前人脸对应的滞留天数是否已经更改过；

若是，保持当前人脸对应的滞留天数不变；

若否，将当前人脸对应的滞留天数加1。

在一些可选的实施例中，所述当滞留天数满足设定的滞留条件时，进行预警提醒，包括：

确定滞留天数与记录天数的比值，当所述比值大于设定的比例阈值时，进行提醒预警；或

判断滞留天数是否大于设定的滞留天数阈值，当判断为是时，进行提醒预警。