[发明专利]一种基于大数据的信息收集方法与系统

说明书

本发明适用于计算机领域，提供了一种基于大数据的信息收集方法与系统，所述方法包括：实时采集目标区域内的影像数据；通过预设筛选条件对所述影像数据进行识别，其中所述预设筛选条件是提取和模拟大数据下的行为特征得到的，所述行为特征包括目标物靠近预设目标子区域和/或目标物的自身特征状态；当识别到所述影像数据满足预设筛选条件时，判定包含目标物的特征事件发生；将指示特征事件发生的第一特征信息上报，所述第一特征信息包括指示特征事件发生的第一特征画面，所述第一特征画面符合预设筛选条件，本发明的有益效果在于：通过及时收集和捕捉到的特征事件进行现场以及远程反馈，方便特征事件的及时应对和解决。

技术领域

本发明属于计算机领域，尤其涉及一种基于大数据的信息收集方法与系统。

背景技术

大数据(Big Data)：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能俱有更强的决策边、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据与信息收集密切相关，大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化，大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。

综上，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，现有技术中对于一些指定位置内的异常事件，经常通过设置监控的方式来实现，但是这种方式的不足之处在于：采集得到的视频需要人工进行巡查，存在异常事件的捕捉不够及时的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的信息收集方法与系统，旨在解决上述背景技术中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一方面，一种基于大数据的信息收集方法，所述方法包括以下步骤：

实时采集目标区域内的影像数据；

通过预设筛选条件对所述影像数据进行识别，其中所述预设筛选条件是提取和模拟大数据下的行为特征得到的，所述行为特征包括目标物靠近预设目标子区域和/或目标物的自身特征状态；

当识别到所述影像数据满足预设筛选条件时，判定包含目标物的特征事件发生；

将指示特征事件发生的第一特征信息上报，所述第一特征信息包括指示特征事件发生的第一特征画面，所述第一特征画面符合预设筛选条件；

将包含所述特征事件的第一提醒指令下发给目标区域内的提醒终端，以指示提醒终端基于所述特征事件进行提醒。

作为本发明的进一步方案，在将所述第一提醒指令下发给目标区域内的提醒终端之后，所述方法还包括：

持续获取包含目标物的画面信息，将所述画面信息上报；

若继续检测到特征事件结束，将指示特征事件结束的第二特征信息上报，所述第二特征信息包括指示特征事件结束的第二特征画面，所述第二特征画面不符合预设筛选条件。

作为本发明的再进一步方案，第二特征信息和第一特征信息上报时对应的接收终端分别显示不同的接收提示。

作为本发明的又进一步方案，所述方法还包括：

基于历史影像数据，提取与第一子区域相关联的行为特征，所述行为特征包括目标物靠近第一子区域和/或目标物的自身特征状态；

将所述行为特征规范化，生成规范行为特征；

建立目标区域的通用模型，标记通用模型中与所有预设目标子区域相对应的特征点；

将规范行为特征按照所述特征点的分布映射到通用模型中，生成筛选模型，基于筛选模型获取预设筛选条件。