[发明专利]乘车安全预警方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种乘车安全预警方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，其中乘车安全预警方法包括：获取预设时段内的待检测乘客数据；从所述待检测乘客数据中提取出目标乘客行为特征；利用预测模型训练所述目标乘客行为特征，得到乘客行为数据；根据所述乘客行为数据识别异常乘客；根据所述异常乘客生成异常预警信息。上述乘车安全预警方法，能够对进入地铁站内的异常乘客进行提前预警，有效实现智慧防控、精准打击，提升了对于乘客风险的掌控能力及地铁治安工作的效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种乘车安全预警方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

地铁作为公共场合，客流量大、人员密集、成分复杂，站内及车厢空间相对封闭，一直以内都是猥亵、扒窃等违法行为的高发地。针对地铁上的已发生的违法犯罪行为，民警往往需要查看大量的视频录像去取证，虽然地铁站厅内监控摄像头较多，但由于地铁站点客流大(换乘站尤为突出)，使得地铁站厅和地铁车厢内的取证均相对较困难，无法识别出潜在的异常乘车人员。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明实施例提出一种乘车安全预警方法，能够对进入地铁站内的异常乘客进行提前预警，有效实现智慧防控、精准打击，提升了对于乘客风险的掌控能力及地铁治安工作的效率。

本发明实施例还提出一种乘车安全预警装置。

本发明实施例还提出一种电子设备。

本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质。

根据本发明的第一方面实施例的乘车安全预警方法，包括：

获取预设时段内的待检测乘客数据；

从所述待检测乘客数据中提取出目标乘客行为特征；

利用预测模型训练所述目标乘客行为特征，得到乘客行为数据；

根据所述乘客行为数据识别异常乘客；

根据所述异常乘客生成异常预警信息。

根据本发明第一方面实施例的乘车安全预警方法，至少具有如下有益效果：通过获取预设时段内的待检测乘客数据，然后从待检测乘客数据中提取出目标乘客行为特征，再利用预测模型训练目标乘客行为特征，得到乘客行为数据，最后根据乘客行为数据识别异常乘客，并根据异常乘客生成异常预警信息，能够对进入地铁站内的异常乘客进行提前预警，有效实现智慧防控、精准打击，提升了对于乘客风险的掌控能力及地铁治安工作的效率。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述乘客行为数据识别异常乘客，包括：获取所述乘客行为数据对应的预设标签；根据所述预设标签从所述乘客行为数据中提取出异常数据，根据所述异常数据识别出所述异常乘客。

根据本发明的一些实施例，所述方法还包括构建所述预测模型，具体包括：获取待训练乘客数据；根据所述待训练乘客数据构建初始训练模型；从所述待训练乘客数据中提取出训练行为特征；根据所述训练行为特征对所述初始训练模型进行训练，得到所述预测模型。

根据本发明的一些实施例，所述根据所述训练行为特征对所述初始训练模型进行训练，得到所述预测模型，包括：获取预设迭代次数；根据所述预设迭代次数和所述训练行为特征对所述初始训练模型进行更新；从更新得到的多个所述初始训练模型中选取出所述预测模型。

根据本发明的一些实施例，所述获取预设时段内的待检测乘客数据，包括：获取初始乘客数据；根据所述预设时段对所述初始乘客数据进行修复，得到所述待检测乘客数据。