CN108345865A - 一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端，其中所述方法包括：确定目标行为人；判断所述目标行为人是否出现异常行为；若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。本发明基于对异常行为的判断，从而发现异常行为，并向服务端发送预警，从而实现对行为人的不同行为进行智能监控和智能预警，进而通过监控系统第一时间发现问题，并在出现异常行为时立作出准确判断并发出预警，为监控管理人员对行为人的监控工作带来了巨大的便利。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别及动作捕捉技术领域，更具体地说，涉及一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端。
背景技术
视频监控是安全防范系统的重要组成部分。传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。其中，摄像机可分为网络数字摄像机和模拟摄像机，可作为前端视频图像信号的采集。它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。
目前，对于行为人的不同行为进行监控时，若被监控人员出现不符合操作规程或要求的异常行为，无法第一时间对该异常行为进行及时的补救、更正或制止，只能通过后期人工通过吊相应的文字记录逐字逐页的查看，或对相应的监控视频逐帧的回看，才能找到出现异常行为的时间点的视频数据。例如，在二手产品实体店交易时，被监控的店员如果将客户的交易物品不经过实体店的买卖流程，私自低价回收并高价出售后，只能通过后期的交易单号核对或对监控视频的逐帧回看，才有可能发现问题。
综上所述，现有的对于行为人的行为进行监控时，无法通过监控系统第一时间发现问题，不能在出现异常行为时立即进行准确判断并通知监控管理人员，只能通过对后期的记录或数据进行人工查询和判断，具有较高的主观性导致无法做出较为准确的判断，为监控管理人员对行为人的监控工作带来了极大的不便。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端以解决现有技术的不足。
为实现上述目的，本发明提供一种行为人异常行为的监控方法，包括：
确定目标行为人；
判断所述目标行为人是否出现异常行为；
若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
优选地，所述“判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
获取所述目标行为人的动作行为信息；
将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为。
优选地，所述动作行为信息包括行为时间数据；所述预设异常动作行为信息包括异常时间数据；
所述“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
将所述目标行为人的所述时间数据与所述异常时间数据进行匹配；
若所述时间数据与所述异常时间数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
若所述时间数据与所述异常时间数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
优选地，所述动作行为信息包括行为动作捕捉数据；所述预设异常动作行为信息包括异常动作数据；
所述“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
将所述目标行为人的所述动作捕捉数据与所述异常动作数据进行匹配；
若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
优选地，所述“确定目标行为人”，包括：
对当前行为人进行面部识别，获取与所述当前行为人对应的面部识别信息；
将所述面部识别信息与预设目标行为人面部信息进行比对，生成比对结果；
根据所述比对结果确定所述目标行为人。
优选地，所述异常行为信息包括异常视频影像数据和与所述异常视频影像数据对应的异常行为起止时间数据；
所述“若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端”，包括：
若所述目标行为人出现异常行为，则获取所述视频影像数据和所述异常行为起止时间数据；
根据所述异常行为起止时间数据获取与所述异常行为对应的所述视频影像数据，生成异常视频数据；
将所述异常视频数据发送至所述服务端。
优选地，所述“判断所述目标行为人是否出现异常行为”之后，还包括：
若所述目标行为人未出现异常行为，则返回所述“确定目标行为人”。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种行为人异常行为的监控装置，包括确定模块、判断模块和记录模块；
所述确定模块，用于确定目标行为人；
所述判断模块，用于判断所述目标行为人是否出现异常行为；
所述记录模块，用于若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种用户终端，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储行为人异常行为的监控程序，所述处理器运行所述行为人异常行为的监控程序以使所述用户终端执行如上述所述行为人异常行为的监控方法。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有行为人异常行为的监控程序，所述行为人异常行为的监控程序被处理器执行时实现如上述所述行为人异常行为的监控方法。
本发明提供的一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端。其中，所述方法通过在确定目标行为人，且判断出该目标行为人出现异常行为后，记录并将异常行为信息发送至服务端。本发明基于对异常行为的判断，从而发现异常行为，并向服务端发送预警，从而实现对行为人的不同行为进行智能监控和智能预警，进而通过监控系统第一时间发现问题，并在出现异常行为时立作出准确判断并发出预警，为监控管理人员对行为人的监控工作带来了巨大的便利。
附图说明
图1为本发明行为人异常行为的监控方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
图2为本发明行为人异常行为的监控方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明行为人异常行为的监控方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明行为人异常行为的监控方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明行为人异常行为的监控方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明行为人异常行为的监控方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明行为人异常行为的监控方法第六实施例的流程示意图；
图8为本发明行为人异常行为的监控装置的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，是本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境的结构示意图。
本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器、MP4播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏、输入单元比如键盘、遥控器，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。此外，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据接口控制程序、网络连接程序以及行为人异常行为的监控程序。
本发明提供的一种行为人异常行为的监控方法、装置和用户终端，其中所述方法可实现对行为人的不同行为进行智能监控和智能预警，进而通过监控系统第一时间发现问题，并在出现异常行为时立作出准确判断并发出预警，为监控管理人员对行为人的监控工作带来了巨大的便利。
实施例1：
参照图2，本发明第一实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，包括：
步骤S100，确定目标行为人；
上述，本实施例所提供方法应用于视频监控系统之中。在进行视频监控的过程中，视野内会出现不同的行为人，且不同的行为人会在视野中来回移动并实施不同的行为，为监控人员对被监控人的行为的判断增加了难度。所以，首先要确定被监控人，即为目标行为人。通过预设目标行为人，锁定对于该目标行为人的识别，从而达到只需监控目标行为人即可实现对于异常行为的情况的掌握。
上述，监控视野中可包括多个不同的行为人；其中，行为人中可包括目标行为人；预设的所述目标行为人可通过监控管理人员进行预设，从而通过摄像头进行对该目标行为人的捕捉。
上述，目标行为人可以有一个，也可以为监控管理人员进行预设多个不同的目标行为人。
例如，在大型仓储超市中，监控管理人员设置15个收银员为目标行为人，从而对这15个收银员的行为进行监控。
步骤S200，判断所述目标行为人是否出现异常行为；
上述，对目标行为人的行为进行监控过程中，可通过多种方法对其是否出现异常行为进行判断。例如，可以包括但不限于通过动作捕捉、通过声音变化、物品位置变化、移动速度的改变等数据进行对目标行为人是否出现异常行为进行判断。
上述，异常行为可以包括但不限于危险动作、不符合操作规程的动作、与不允许的人进行交流、进入不允许进入的区域等等。例如，学生闭卷考试时出现互相交头接耳的动作或使用手机；工人下煤矿井中，未佩戴安全帽下井等等。
步骤S300，若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
上述，如果通过视频监控发现目标行为人出现异常行为，进而记录该行为的异常行为信息，并预警服务端。
上述，异常行为信息可以为可播放视频、异常行为的截图、异常行为发生的场所或时间点等等信息。
上述，本实施例可应用于监控的用户终端中，将预警信息发送至服务端；也可应用于用户终端中，并向另一个与之配对的终端进行预警的发送。例如，监控终端将预警信息发送至监控管理人员的手机中，监控管理人员通过监控APP进行相应的监控和预警信息的接收。
本实施例通过在确定目标行为人，且判断出该目标行为人出现异常行为后，记录并将异常行为信息发送至服务端。本发明基于对异常行为的判断，从而发现异常行为，并向服务端发送预警，从而实现对行为人的不同行为进行智能监控和智能预警，进而通过监控系统第一时间发现问题，并在出现异常行为时立作出准确判断并发出预警，为监控管理人员对行为人的监控工作带来了巨大的便利。
实施例2：
参照图3，本发明第二实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，基于上述第一实施例，所述步骤S200“判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
步骤S210，获取所述目标行为人的动作行为信息；
上述，获取目标行为人的动作行为信息，首先要定义动作行为，再根据动作行为生成动作行为信息。例如，搬运工人将箱子由A点移动至B点，当搬运工人移动至A点时，则代表该次动作行为开始，当搬运工人移动至B点时，则代表该次动作行为结束。
步骤S220，将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为。
上述，监控管理人员首先定义预设异常动作行为信息，将动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，如果匹配成功说明出现异常行为。此外，也可设置正常的动作行为信息，将目标行为人的动作行为信息与该正常的动作行为信息进行比对，如果比对成功，则说明动作行为未出现异常。通过对目标行为人的动作行为进行系统判断，减少了人工判断的主观性带来的不准确性。
实施例3：
参照图4，本发明第三实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，基于上述第二实施例，所述动作行为信息包括行为时间数据；所述预设异常动作行为信息包括异常时间数据；
所述步骤S220“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
步骤S221，将所述目标行为人的所述时间数据与所述异常时间数据进行匹配；
上述，时间数据为目标行为人进行实施行为动作的时间数据，可以包括但不限于开始时间、结束时间、动作行为持续时间等等。
上述，异常时间数据，为监控管理人员预设的实施动作行为的不符合要求的时间点或时间段。例如，中药提取车间中，工人进行投料的时间点、打料的时间点、煎煮的时间段长短等等可以作为异常时间数据。
步骤S222，若所述时间数据与所述异常时间数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
上述，如果将目标行为人的时间数据与异常时间数据匹配成功，则判断出现异常行为。匹配的方式，可以包括但不限于目标行为人的时间数据在异常时间数据的时间范围之中、与所述异常时间数据有一定的交集、处于所述异常时间数据的范围的两端值等等情况。
步骤S223，若所述时间数据与所述异常时间数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
上述，如果匹配不成功，则代表目标行为人未出现异常行为。例如，组装车间的工人运送物资的时间为10:00，异常时间数据为12:00-13:00，10:00不处于12:00-13:00的范围内，则匹配不成功，进而判断该工人为出现异常行为，并返回至步骤“确定目标行为人”从而重新进行对目标行为人的行为是否异常进行分析判断。
实施例4：
参照图5，本发明第四实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，基于上述第二实施例，所述动作行为信息包括行为动作捕捉数据；所述预设异常动作行为信息包括异常动作数据；
所述步骤S220“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
步骤S224，将所述目标行为人的所述动作捕捉数据与所述异常动作数据进行匹配；
上述，动作捕捉数据为对于目标行为人的动作的运动轨迹的定位和捕捉，可以包括但不限于移动方向、移动轨迹、移动距离、移动位点等等。
上述，预设异常动作行为信息，为监控管理人员预先进行设置的不符合要求的异常动作行为信息，可以包括但不限于运动轨迹的方向、距离、移动速度、移动区域或位点等等。
例如，操作工人将箱子由A移送至B点，预设异常动作行为信息为B点以外的C和D点，若工人将箱子由A点已送至C点，则该工人的动作行为即会判断为异常动作行为。
步骤S225，若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
上述，如果匹配成功，则说明目标行为人出现异常行为。
步骤S226，若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
如果匹配不成功，则可说明目标行为人未出现异常行为。例如，操作工人将箱子由A移送至B点，预设异常动作行为信息为B点以外的C和D点，若工人将箱子由A点已送至B点，则该工人的动作行为即会判断为未出现异常动作行为。
实施例5：
参照图6，本发明第五实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，基于上述第一实施例，所述步骤S100“确定目标行为人”，包括：
步骤S110，对当前行为人进行面部识别，获取与所述当前行为人对应的面部识别信息；
上述，需要理解的是，面部识别又称人脸识别、面像识别、面容识别等等，面部识别使用通用的摄像机作为识别信息获取装置。以非接触的方式获取识别对象的面部图像，计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。面部识别是基于生物特征的识别方式，与指纹识别等传统的识别方式相比，具有实时、准确、高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高和非侵扰等特性，较容易被用户接受。
上述，目前常用的面部识别的方法主要包括基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法和利用神经网络进行识别的算法等方法。比较常用的识别技术包括face.com、orbe、Face++、skybiometry、Luxand、lambdal、betaface等等。
步骤S120，将所述面部识别信息与预设目标行为人面部信息进行比对，生成比对结果；
步骤S130，根据所述比对结果确定所述目标行为人。
上述，在众多行为人中，通过比对，从而生成比对结果，进而找出目标行为人，使对于目标行为人的监控更加准确。
实施例6：
参照图7，本发明第六实施例提供一种行为人异常行为的监控方法，基于上述第一实施例，所述异常行为信息包括异常视频影像数据和与所述异常视频影像数据对应的异常行为起止时间数据；
所述步骤S300“若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端”，包括：
步骤S310，若所述目标行为人出现异常行为，则获取所述视频影像数据和所述异常行为起止时间数据；
上述，如果目标行为人出现异常行为，则获取监控视频和异常行为起止时间数据。例如，在目标行为人出现异常行为后，监控系统记录开始时间，并保存相应的监控视频数据。
步骤S320，根据所述异常行为起止时间数据获取与所述异常行为对应的所述视频影像数据，生成异常视频数据；
在获取到起止时间数据后，可进一步根据起止时间数据对所有视频进行相应的时间段的截取，从而获得起止时间数据对应的时间段中的异常视频数据。
步骤S330，将所述异常视频数据发送至所述服务端。
上述，在截取到相应的异常视频数据后，将异常视频数据发送至服务端。此外，也可发送至监控管理人员的移动终端的APP中，进而通过网络传输相应的预警信息，提醒监控管理人员。
所述“判断所述目标行为人是否出现异常行为”之后，还包括：
若所述目标行为人未出现异常行为，则返回所述“确定目标行为人”。
上述，拍判断是否出现异常行为时，若判断为否，则代表未出现异常行为，进而可返回第一步中的所述“确定目标行为人”，从而进行重新对目标行为人是否具有异常行为进行判断。
此外，参照图8，本发明还提供一种行为人异常行为的监控装置，包括确定模块10、判断模块20和记录模块30；
所述确定模块10，用于确定目标行为人；
所述判断模块20，用于判断所述目标行为人是否出现异常行为；
所述记录模块30，用于若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
此外，本发明还提供一种用户终端，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储行为人异常行为的监控程序，所述处理器运行所述行为人异常行为的监控程序以使所述用户终端执行如上述所述行为人异常行为的监控方法。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有行为人异常行为的监控程序，所述行为人异常行为的监控程序被处理器执行时实现如上述所述行为人异常行为的监控方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种行为人异常行为的监控方法，其特征在于，包括：
确定目标行为人；
判断所述目标行为人是否出现异常行为；
若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
2.如权利要求1所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，所述“判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
获取所述目标行为人的动作行为信息；
将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为。
3.如权利要求2所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，
所述动作行为信息包括行为时间数据；所述预设异常动作行为信息包括异常时间数据；
所述“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
将所述目标行为人的所述行为时间数据与所述异常时间数据进行匹配；
若所述行为时间数据与所述异常时间数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
若所述行为时间数据与所述异常时间数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
4.如权利要求2所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，
所述动作行为信息包括行为动作捕捉数据；所述预设异常动作行为信息包括异常动作数据；
所述“将所述动作行为信息与预设异常动作行为信息进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果判断所述目标行为人是否出现异常行为”，包括：
将所述目标行为人的所述动作捕捉数据与所述异常动作数据进行匹配；
若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配成功，则判定所述目标行为人出现异常行为；
若所述动作捕捉数据与所述异常动作数据匹配不成功，则判定所述目标行为人未出现异常行为并返回至所述“确定目标行为人”。
5.如权利要求1所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，所述“确定目标行为人”，包括：
对当前行为人进行面部识别，获取与所述当前行为人对应的面部识别信息；
将所述面部识别信息与预设目标行为人面部信息进行比对，生成比对结果；
根据所述比对结果确定所述目标行为人。
6.如权利要求1所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，所述异常行为信息包括异常视频影像数据和与所述异常视频影像数据对应的异常行为起止时间数据；
所述“若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端”，包括：
若所述目标行为人出现异常行为，则获取所述视频影像数据和所述异常行为起止时间数据；
根据所述异常行为起止时间数据获取与所述异常行为对应的所述视频影像数据，生成异常视频数据；
将所述异常视频数据发送至所述服务端。
7.如权利要求1所述行为人异常行为的监控方法，其特征在于，所述“判断所述目标行为人是否出现异常行为”之后，还包括：
若所述目标行为人未出现异常行为，则返回所述“确定目标行为人”。
8.一种行为人异常行为的监控装置，其特征在于，包括确定模块、判断模块和记录模块；
所述确定模块，用于确定目标行为人；
所述判断模块，用于判断所述目标行为人是否出现异常行为；
所述记录模块，用于若所述目标行为人出现异常行为，则记录与所述异常行为对应的异常行为信息，并将所述异常行为信息发送至服务端。
9.一种用户终端，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储行为人异常行为的监控程序，所述处理器运行所述行为人异常行为的监控程序以使所述用户终端执行如权利要求1-7中任一项所述行为人异常行为的监控方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有行为人异常行为的监控程序，所述行为人异常行为的监控程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述行为人异常行为的监控方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109345798A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-02-15 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109767527A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-17 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 人员识别方法及相关产品 |
| CN109815820A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-28 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 目标定位方法及相关装置 |
| CN109829369A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-31 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 目标确定方法及相关装置 |
| CN110795971A (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-14 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种用户行为识别方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN111275921A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-06-12 | 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 | 一种行为监控方法及装置、电子设备 |
| CN112989973A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-18 | 上海汉时信息科技有限公司 | 一种异常行为检测提醒方法和系统 |
| CN113283857A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-20 | 深圳市地铁集团有限公司 | 一种地铁工程招标智能管理系统 |
| CN113450001A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-28 | 中标慧安信息技术股份有限公司 | 用于监测熟食制作实施情况的方法和系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102629384A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-08-08 | 成都三泰电子实业股份有限公司 | 视频监控中异常行为的检测方法 |
| CN103116959A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-22 | 上海博超科技有限公司 | 一种智能视频中异常行为的分析识别方法 |
| CN103761748A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 北京邮电大学 | 异常行为检测方法和装置 |
| CN107346415A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-14 | 小草数语（北京）科技有限公司 | 视频图像处理方法、装置及监控设备 |
-
2018
- 2018-03-07 CN CN201810187949.5A patent/CN108345865A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102629384A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-08-08 | 成都三泰电子实业股份有限公司 | 视频监控中异常行为的检测方法 |
| CN103116959A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-22 | 上海博超科技有限公司 | 一种智能视频中异常行为的分析识别方法 |
| CN103761748A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 北京邮电大学 | 异常行为检测方法和装置 |
| CN107346415A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-14 | 小草数语（北京）科技有限公司 | 视频图像处理方法、装置及监控设备 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110795971A (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-14 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种用户行为识别方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN110795971B (zh) * | 2018-08-02 | 2023-02-17 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种用户行为识别方法、装置、设备及计算机存储介质 |
| CN109345798A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-02-15 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109345798B (zh) * | 2018-11-26 | 2021-03-19 | 日立楼宇技术（广州）有限公司 | 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质 |
| CN109767527A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-17 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 人员识别方法及相关产品 |
| CN109829369A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-05-31 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 目标确定方法及相关装置 |
| CN109815820A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-05-28 | 深圳市天彦通信股份有限公司 | 目标定位方法及相关装置 |
| CN111275921A (zh) * | 2019-08-19 | 2020-06-12 | 深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司 | 一种行为监控方法及装置、电子设备 |
| CN112989973A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-18 | 上海汉时信息科技有限公司 | 一种异常行为检测提醒方法和系统 |
| CN113283857A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-20 | 深圳市地铁集团有限公司 | 一种地铁工程招标智能管理系统 |
| CN113450001A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-28 | 中标慧安信息技术股份有限公司 | 用于监测熟食制作实施情况的方法和系统 |
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