CN104424391A - 一种自动监管的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种自动监管的方法和装置，涉及电子信息技术领域，能够提高监管的准确性与可靠性。本发明的方法包括：在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据；利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型；根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。本发明适用于自动监管被监管对象的场景中。
Description
技术领域
本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种自动监管的方法和装置。
背景技术
目前，为了便于监管者了解家庭中老人、未成年人等家庭成员的具体行为情况，尤其是在出现健康问题、安全事故等问题时能够及时获悉。现有技术将监管装置与家用的电子设备相连，通过实时获取家庭成员对电子设备的操作情况，并在检测到当家庭成员对电子设备的操作情况与既定的行为模型不符时，判定该家庭成员的行为异常，并向外发送报警通知，从而实现对家庭成员的行为状况的自动监管。
但是，在现有技术方案中，既定的行为模型往往都是在出厂时存储在监管装置的，并在后续的设备升级过程中更新监管装置中存储的既定的行为模型。但是在实际应用中，被监管对象往往不止一个，而且被监管对象的年龄、行为习惯往往不同，所以不同的被监管对象的对电子设备的操作情况存在较大差异，因此在根据监管装置中预先存储、更新既定的行为模型来判定被监管对象的行为是否正常时，很容易出现判定失误，使得目前监管装置的准确性与可靠性较低。
发明内容
本发明的实施例提供一种自动监管的方法和装置，能够提高监管的准确性与可靠性。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
一方面，本发明的实施例提供一种自动监管的方法，包括：
在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据；
利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型；
根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。
另一方面，本发明实施例提供一种自动监管的装置，包括：
识别模块，用于在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据；
获取模块，用于利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型；
判定模块，用于根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法和装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种自动监管的方法的流程图；
图2a为本发明实施例提供的一种自动监管的方法的一种实现方式的流程图；
图2b为本发明实施例提供的一种自动监管的方法的另一种实现方式的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种自动监管的方法的又一种实现方式的流程图；
图4为本发明实施例提供的另一种自动监管的方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的又一种自动监管的方法的流程图；
图6为本发明实施例提供的再一种自动监管的方法的流程图；
图7为本发明实施例提供的一种自动监管的装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种自动监管的装置的一种具体实现方式的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的另一种自动监管的装置的一种具体实现方式的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的另一种自动监管的装置的另一种具体实现方式的结构示意图；
图11为本发明实施例提供的另一种自动监管的装置的又一种具体实现方式的结构示意图；
图12为本发明实施例提供的另一种自动监管的装置的再一种具体实现方式的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的技术方案可以应用于一种自动监管装置，实际应用中自动监管装置可以是日常电子设备，如电视、电脑、手机、PAD等。本实施例中，电子设备识别监管范围内的被监管对象，获取被监管对象在第一时间段内的行为数据，得到被监管对象的标准行为模型，根据被监管对象的标准行为模型来判断被监管对象在第二时间段内的行为数据是否正常，不正常则发出报警通知。
本发明实施例提供了一种自动监管的方法，用于一种自动监管装置，如图1所示，该方法包括：
101，在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据。
其中，自动监管装置可以是常见的电子设备，比如：电视、电脑、手机、PAD等。电子设备可以使用自带的识别功能来识别被监管对象，识别功能可以采用人脸识别、语音特征识别、指纹识别等识别手段。比如：被监管对象是老人，当老人观看电视时，电视自带或后来安装的摄像头识别老人的身份，并记录老人观看电视的时间、频道等信息。再比如：被监管对象为未成年人A，自动监管装置为手机，当未成年人A使用手机时，手机利用指纹识别功能识别未成年人A的身份，并记录未成年人A使用手机的信息，当其他人使用未成年人A的手机时，手机的指纹识别功能识别出使用者不是未成年人A，则不会将其他人使用手机的信息记录在未成年人A的名下。
其中，行为数据可以是：这一个被监管对象的位置信息、对象设备的上电时间和运行时长、对象设备的标识信息、这一个被监管对象操作对象设备的历史记录，对象设备为这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备等。
102，利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型。
其中，自动监管装置利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，生成这一个被监管对象的标准行为模型，标准行为模型可以由本地的自动监管装置生成，也可以由指定的处理设备生成。
103，根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常。
具体的，自动监管装置可以获取第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据，并将第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据与标准行为模型进行对比，判定这一个被监管对象的行为数据是否正常。
104，若不正常则发出报警通知。
其中，若判定当前的被监管对象的行为数据正常，则不会发出报警通知。
其中，报警通知可以由本地自动监管装置发出，也可以由指定的处理设备发出。报警通知可以发给监管者、社区服务中心、医疗中心等。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性。
可选的，在图1所示方法的基础上，102还可以有多种实施方式，现选取两种优选的实施方式，其一，如图2a所示，102可以包括：
1021a，所述自动监管装置利用这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据，生成这一个被监管对象的标准行为模型。
其中，这一个被监管对象的标准行为模型可以在本地由自动监管装置生成，自动监管装置可以是日常使用的电子设备，则可以由电子设备利用自身记录的这一个被监管对象的行为数据，在该电子设备中生成这一个被监管对象的标准行为模型。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据在本地由自动监管装置生成这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，在本地由自动监管装置生成这一个被监管对象的标准行为模型，也使得在无网络连接的时候仍然能够生成标准行为模型，并完成判定及发送报警通知等相关功能。
其二，如图2b所示，102可以包括：
1021b，将这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输至指定的处理设备。
其中，指定的处理设备可以是云端服务器，即可以将由自动监管装置记录的这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输至云端服务器。
1022b，接收所述指定的处理设备发送的这一个被监管对象的标准行为模型。
其中，标准行为模型是由指定的处理设备根据这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据生成的，且指定的处理设备与自动监管装置不同。指定的处理设备可以是云端服务器，即标准行为模型可以由云端服务器根据自动监管装置记录的行为数据生成标准行为模型，且云端服务器可以提供更强大的数据和功能。比如：自动监管装置为电视，电视在本地记录了这一个被监管对象观看电视的时间及观看的频道，如果只是在本地由电视生成这一个被监管对象的标准行为模型，则该标准行为模型中只包括观看电视的时间和观看的频道；如果在云端服务器生成这一个被监管对象的标准行为模型，则该标准行为模型中还可以包括由云端服务器提供的被监管对象观看的节目信息。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据在指定的处理设备生成这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，由指定的处理设备生成这一个被监管对象的标准行为模型，而指定的处理设备往往具有更多信息和功能，使得生成的标准行为模型更加完善，标准行为模型的内容更加丰富。
在本实施例中，103、104的具体实现方式可以有多种。举例来说，图1所示方案，可以实现为如图3所示的具体实施方式，其中包括：
1031，将第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据与所述标准行为模型进行对比并获取差异。
其中，将第二时间段内这一个被监管对象的行为数据与这一个被监管对象的标准行为模型中记录的行为数据进行对比，获取两者之间的差异。比如：在这一个被监管对象的标准行为模型中观看电视的时间是19:00-21:00，但这一个被监管对象观看电视的时间是21:00-23:00，此时，这一个被监管对象当前收看电视的时间将会与这一个被监管对象的标准行为模型中观看电视的时间进行对比，并获得这两个时间的差异。
1032，检测所述差异是否满足预设的报警条件。
其中，预设的报警条件可以表示合适的报警范围，比如：在这一个被监管对象的标准行为模型中观看电视的时间是19:00-21:00，但这一个被监管对象观看电视的时间是19:10-21:05，这种情况不在报警范围内，不满足预设的报警条件；但若这一个被监管对象观看电视的时间是21:10-23:00，这种情况在报警范围内，满足预设的报警条件。
1041，若满足则发出报警通知。
其中，若不满足预设的报警条件，则不会发出报警通知。
其中，报警通知可以由本地自动监管装置发出，也可以由指定的处理设备发出。报警通知可以发给监管者、社区服务中心、医疗中心等。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后获取这一个被监管对象的标准行为模型与这一个被监管对象后续的行为数据的差异，根据差异是否满足预设的报警条件来决定是否发出报警通知。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，预设的报警条件确定了合适的报警范围，进一步提高了自动监管的准确性和可靠性。
为了在判定被监管对象的行为数据不正常后能够采取有效措施，在图1所示方法的基础上，本发明实施例还提供了一种自动监管的方法，如图4所示，包括：
201，在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据。
202，利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型。
203，根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常。
204，若不正常则确定由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
其中，若判定这一个被监管对象的行为数据正常，则不对这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备进行操作，也不会发出报警通知。
其中，当自动监管装置判定当前的被监管对象的行为数据不正常时，确定当前被监管对象操作和/或触发运行的设备。例如：当前的被监管对象为未成年人，未成年人当前正在通过电脑观看限制网页，自动监管装置判定未成年人行为动作不正常，确定未成年人正在操作的设备是电脑。
205，关闭所述由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
其中，例如：在204例子的场景中，自动监管装置会通过网络或者其他方式关闭未成年人操作的电脑。
206，发出报警通知。
可选的，本发明实施例中的204-205与206并没有特定的时序关系，204-205与206可以同时执行，206也可以在204-205之前执行。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，并同时采取措施控制这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性，并采取有效的相关措施，进一步提高了自动监管的可靠性。
为了使监管者可以了解被监管对象在一段时间内更加详细的信息，在图1所示方法的基础上，本发明实施例又提供了一种自动监管的方法，如图5所示，包括：
301，在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据。
302，利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型。
303，根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常。
304，若不正常，则获取并发布这一个被监管对象在所述第二时间段内的行为数据。
其中，行为数据可以是：这一个被监管对象的位置信息、对象设备的上电时间和运行时长、对象设备的标识信息、这一个被监管对象操作对象设备的历史记录，对象设备为这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备等。
其中，自动监管装置获取并发布这一个被监管对象在第二时间段内的行为数据，即自动监管装置可以将这一个被监管对象在第二时间段内的行为数据发送给监管者、社区服务中心、医疗中心等。比如：被监管对象为未成年人，未成年人当前时段不在家中，标准行为模型中该时段为未成年人放学后应当在家的时段，此时判定未成年人行为动作不正常，自动监管装置获取该时段内未成年人的位置信息、未成年人手机操作的历史记录等信息，并将这些信息发送给未成年人的家长。
其中，若判定这一个被监管对象的行为数据正常，则不会获取并发布这一个被监管对象的行为数据，也不会发出报警通知。
305，发出报警通知。
可选的，本发明实施例中的304与305并没有特定的时序关系，304与305可以同时执行，305也可以在304之前执行。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，若不正常，则发布这一个监管对象后续的行为数据。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，能够使监管者得到被监管对象更加详细的行为信息，进一步提高了自动监管的可靠性。
由于被监管对象的某些行为难以判定是否正常，为了保证判定的准确性，在图1所示方法的基础上，本发明实施例又提供了一种自动监管的方法，如图6所示，包括：
401，在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据。
402，利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型。
403，根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常。
404，若不正常，则检测是否接收到了这一个被监管对象输入的反馈信息。
其中，这一个被监管对象输入的反馈信息可以是按键信息、语音信息、短信信息、电话信息等。例如：被监管对象为老人，老人在观看电视时观看同一频道超过一个小时，老人没有动作，也没有切换频道，电视显示提醒信息，提醒老人按下遥控器上的确认键，若老人按下了确定键，则接收到了老人输入的反馈信息；若老人没有按下确认键，则没有接收到老人输入的反馈信息。
其中，若判定这一个被监管对象的行为数据正常，则不会进行检测处理。
405，若没有接收到，则发出所述报警通知。
其中，若接收到这一个被监管对象输入的反馈信息，则不会发出报警通知。
本发明实施例提供的一种自动监管的方法，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，在一些被监管对象的行为难以判断的情况下，还可以根据是否接收到被监管对象发出的反馈信息来决定是否发出报警通知。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，根据是否接收到被监管对象的反馈信息来决定是否发出警报通知，也进一步提高了自动监管的准确性和可靠性。
本发明实施例还提供了一种自动监管的装置500，如图7所示，包括：
识别模块501，用于在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据。
获取模块502，用于利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型。
判定模块503，用于根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性
本发明实施例还提供了一种自动监管的装置500，如图8所示，所述获取模块502包括：
生成模型单元5021，用于利用这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据，生成这一个被监管对象的标准行为模型。
或者，传输接收单元5022，用于将这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输至指定的处理设备，还用于接收所述指定的处理设备发送的这一个被监管对象的标准行为模型。
其中，标准行为模型是由指定的处理设备根据这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据传输生成的，且指定的处理设备与自动监管装置不同。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据在本地由自动监管装置生成这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，在本地由自动监管装置生成这一个被监管对象的标准行为模型，使得在无网络连接的时候仍然能够生成标准行为模型，并完成判定及发送报警通知等相关功能；由指定的处理设备生成这一个被监管对象的标准行为模型，而指定的处理设备往往具有更多信息和功能，使得生成的标准行为模型更加完善，标准行为模型的内容更加丰富。
可选的，如图9所示，判定模块503可以包括：
对比单元5031，将第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据与所述标准行为模型进行对比并获取差异。
第一检测单元5032，用于检测所述差异是否满足预设的报警条件，当满足时发出报警通知。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后获取这一个被监管对象的标准行为模型与这一个被监管对象后续的行为数据的差异，根据差异是否满足预设的报警条件来决定是否发出报警通知。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，预设的报警条件确定了合适的报警范围，进一步提高了自动监管的准确性和可靠性。
可选的，如图10所示，判定模块503还可以包括：
确定单元5033，用于确定由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
关闭单元5034，用于关闭所述由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，并同时采取措施控制这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性，并采取有效的相关措施，进一步提高了自动监管的可靠性。
可选的，如图11所示，判定模块503还可以包括：
获取单元5035，用于获取并发布这一个被监管对象在所述第二时间段内的行为数据。
其中，行为数据可以是：这一个被监管对象的位置信息、对象设备的上电时间和运行时长、对象设备的标识信息、这一个被监管对象操作对象设备的历史记录，对象设备为这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备等。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，若不正常，则发布这一个监管对象后续的行为数据。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，能够使监管者得到被监管对象更加详细的行为信息，进一步提高了自动监管的可靠性。
可选的，如图12所示，判定模块503还可以包括：
第二检测单元5036，用于在发出所述报警通知之前，检测是否接收到了这一个被监管对象输入的反馈信息。
报警单元5037，用于当没有接收到时，发出所述报警通知。
本发明实施例提供的一种自动监管的装置，能够利用电子设备的识别功能在监管范围内识别不同的被监管对象，对于其中一个被识别到的被监管对象，可以获取这一个被监管对象一段时间内的行为数据，并根据行为数据获取这一个被监管对象的标准行为模型，并在这之后利用这一个被监管对象的标准行为模型来判定这一个被监管对象后续的行为数据是否正常，在一些被监管对象的行为难以判断的情况下，还可以根据是否接收到被监管对象发出的反馈信息来决定是否发出报警通知。与使用相同标准行为模型判定不同被监管对象行为是否正常的现有技术相比，本发明提供的方案，解决了现有技术引起的判定失误问题，从而提高了自动监管的准确性和可靠性；同时，根据是否接收到被监管对象的反馈信息来决定是否发出警报通知，也进一步提高了自动监管的准确性和可靠性。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种自动监管的方法，用于一种自动监管装置，其特征在于，在所述自动监管装置的监管范围内至少包括了两个被监管对象，所述方法包括：
对于所述监管范围内的一个被监管对象，执行下述流程：
在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据；
利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型；
根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。
2.根据权利要求1所述的自动监管的方法，其特征在于，所述获取这一个被监管对象的标准行为模型，包括：
所述自动监管装置利用这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据，生成这一个被监管对象的标准行为模型；
或者，将这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输至指定的处理设备；所述自动监管装置再接收所述指定的处理设备发送的这一个被监管对象的标准行为模型；其中，所述标准行为模型是由所述指定的处理设备根据这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输生成的，且所述指定的处理设备与所述自动监管装置不同。
3.根据权利要求1所述的自动监管的方法，其特征在于，所述判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知，包括：
将第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据与所述标准行为模型进行对比并获取差异；
检测所述差异是否满足预设的报警条件，若满足则发出报警通知。
4.根据权利要求1所述的自动监管的方法，其特征在于，在判定这一个被监管对象的行为数据不正常之后，还包括：
确定由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备；
关闭所述由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
5.根据权利要求1所述的自动监管的方法，其特征在于，在判定这一个被监管对象的行为数据不正常之后，还包括：
获取并发布这一个被监管对象在所述第二时间段内的行为数据。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的自动监管的方法，其特征在于，还包括：
在发出所述报警通知之前，检测是否接收到了这一个被监管对象输入的反馈信息；
若没有接收到，则发出所述报警通知。
7.根据权利要求1-5中任意一项所述的自动监管的方法，其特征在于，所述行为数据至少包括：这一个被监管对象的位置信息、对象设备的上电时间和运行时长、所述对象设备的标识信息、这一个被监管对象操作所述对象设备的历史记录，所述对象设备为这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
8.一种自动监管的装置，其特征在于，在所述自动监管装置的监管范围内至少包括了两个被监管对象，所述装置包括：
识别模块，用于在所述监管范围内的对象中识别出这一个被监管对象，并获取这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据；
获取模块，用于利用这一个被监管对象在第一时间段内的行为数据，获取这一个被监管对象的标准行为模型；
判定模块，用于根据这一个被监管对象的所述标准行为模型，判定在第二时间段内这一个被监管对象的行为数据是否正常，若不正常则发出报警通知。
9.根据权利要求8所述的自动监管的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
生成模型单元，用于利用这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据，生成这一个被监管对象的标准行为模型；
或者，传输接收单元，用于将这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输至指定的处理设备，还用于接收所述指定的处理设备发送的这一个被监管对象的标准行为模型；其中，所述标准行为模型是由所述指定的处理设备根据这一个被监管对象在所述第一时间段内的行为数据传输生成的，且所述指定的处理设备与所述自动监管装置不同。
10.根据权利要求8所述的自动监管的装置，其特征在于，所述判定模块，包括：
对比单元，将第二时间段内的这一个被监管对象的行为数据与所述标准行为模型进行对比并获取差异；
第一检测单元，用于检测所述差异是否满足预设的报警条件，当满足时发出报警通知。
11.根据权利要求8所述的自动监管的装置，其特征在于，所述判定模块，还包括：
确定单元，用于确定由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备；
关闭单元，用于关闭所述由这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
12.根据权利要求8所述的自动监管的装置，其特征在于，所述判定模块，还包括：
获取单元，用于获取并发布这一个被监管对象在所述第二时间段内的行为数据。
13.根据权利要求8-12中任意一项所述的自动监管的装置，其特征在于，所述判定模块，还包括：
第二检测单元，用于在发出所述报警通知之前，检测是否接收到了这一个被监管对象输入的反馈信息；
报警单元，用于当没有接收到时，发出所述报警通知。
14.根据权利要求8-12中任意一项所述的自动监管的装置，其特征在于，所述行为数据至少包括：这一个被监管对象的位置信息、对象设备的上电时间和运行时长、所述对象设备的标识信息、这一个被监管对象操作所述对象设备的历史记录，所述对象设备为这一个被监管对象操作和/或触发运行的设备。
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