[发明专利]人员行为检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种人员行为检测方法、装置及存储介质。方法包括：S1：获取待处理数据；S2：获取抓拍数据，并对所述抓拍数据进行格式化处理后推送至kafka；S3：对待处理数据和抓拍数据进行比对，将比对成功的数据存入redis中；S4：查询redis，计算同一监控设备下指定时间范围内的目标人数，当所述目标人数达到阈值时，认定为人员存在不恰当行为。实施本发明实施例，通过程序监控视频设备，为社会安全提供了保障，且人力物力成本较低。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种人员行为检测方法、装置及存储介质。

背景技术

随着经济的快速发展，视频监控设备已经广泛的分布在了我们生活中的各个角落，这些视频监控设备在我们生活中起着举足轻重的作用，为我们的生活带来了便利，也带来了安全。但是随着监控设备越来越多，需要更多的人员时时刻刻监控着，需要更多的人力和物力的投入，也会造成一部分的浪费。

发明内容

针对上述技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种人员行为检测方法、装置及存储介质。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种人员行为检测方法，包括：

S1：获取待处理数据；

S2：获取抓拍数据，并对所述抓拍数据进行格式化处理后推送至kafka；

S3：对所述待处理数据和抓拍数据进行比对，将比对成功的数据存入redis 中；

S4：查询redis，计算同一监控设备下指定时间范围内的目标人数，当所述目标人数达到阈值时，认定为人员存在不恰当行为。

进一步地，在本申请某些优选实施方式中，所述待处理数据包括特殊人员的身份信息、人脸图片及原始特征值；步骤S1具体包括：

获取特殊人员的身份信息和人脸图片；

通过视觉算法对所述人脸图片进行计算，得到原始特征值；

将所述身份信息和原始特征值存入python的list中。

作为本申请的一种具体实施方式，所述抓拍数据包括抓拍人脸图片、抓拍时间、抓拍设备的设备信息及抓拍特征值；步骤S2具体包括：

获取抓拍人脸图片、抓拍时间及抓拍设备的设备信息；

通过视觉算法对所述抓拍人脸图片进行计算，得到抓拍特征值；

将所述抓拍人脸图片、抓拍时间、抓拍设备的设备信息及抓拍特征值进行格式化处理后推送至kafka。

在本申请某些优选实施方式中，步骤S3具体包括：

订阅kafka中的人脸数据，所述人脸数据包括多条所述抓拍数据；

将每一条所述抓拍数据与所有的待处理数据进行比对，通过python的 numpy算法计算抓拍特征值与原始特征值之间的余弦值；

当所述余弦值大于设置的相似度阈值时，认定该条抓拍数据中含有特殊人员；

以所述设备信息加抓拍时间为key，将该条抓拍数据和待处理数据合并为值，通过hash的数据格式存储redis中。

在本申请某些优选实施方式中，步骤S4具体包括：

对后续满足比中结果的抓拍数据，用设备信息去redis中模糊查询是否存在 key；

如果存在同样key数据时，则循环判断截取kye中抓拍时间t1，通过计算判断当前抓拍数据中的抓拍时间t2是否满足在t1前后拓展的时间段范围内，如果满足则继续将数据hash存入比中的key中，不满足则以当前抓拍的设备信息和抓拍时间新生成key，将数据hash存入到redis中；