CN109146322A - 监控方法及装置和系统、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种监控方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中所述方法并包括：获取目标区域的视频数据；基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。本公开实施例具有简单方便且成本低和高效的特点。

Description

监控方法及装置和系统、电子设备以及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及安全管理领域，特别涉及一种监控方法及装置和系统、电子设备以及存储介质。

背景技术

餐饮管理和餐饮安全一直都是大众的关注焦点。目前，餐饮安全主要依靠卫生部门上门进行定期或不定期检查或者通过对监控视频数据进行人工排查来实现，人力物力上消耗巨大，同时效率低下且实时性很差，很难做到高效的规范检测识别。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提出了一种监控技术。

根据本公开的第一方面，提供了一种监控方法，所述方法包括：获取目标区域的视频数据；基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括下列中的至少一种：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。也就是说，执业规范可以是从以下组中选取的一种或任意组合：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范还包括：卫生规范。相应地，所述基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在属于预设类别的目标对象。在一个例子中，所述预设类别包括苍蝇、蟑螂、老鼠等一种或任意组合。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息；基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像。在另一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的特征信息。在另一些可能的实施方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和所述目标对象的特征信息。其中，可选地，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括人员身份规范；所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库满足下列中的至少一项：所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限的至少一个人物的信息。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库为云端数据库或本地数据库。

在一些可能的实现方式中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，包括：向设置有所述第一数据库的云端设备发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息；接收所述云端设备返回的响应于所述请求消息的响应消息，所述响应消息包含指示所述第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的指示信息；基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息；基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄；响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的年龄；响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的年龄，包括：通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括动作规范；

所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作；响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业禁止动作包括下列中的至少一种：操作手持终端、不卫生动作、跑闹。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰；确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述第二动作包括厨房作业操作中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，其特征在于，所述获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，包括：通过神经网络对所述视频数据进行特征提取，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息。

在一些可能的实现方式中，所述获取目标区域的视频数据包括下列方式中的至少一种：获取目标区域的入口区域的视频数据；获取目标区域的出口区域的视频数据；获取目标区域内部区域的视频数据。

在一些可能的实现方式中，所述执行报警操作，包括：输出所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述输出的方式包括以下方式中的至少一种：音频输出、图像输出、推送消息、向预设通信地址发送。

在一些可能的实现方式中，所述目标区域包括餐饮场所或厨房。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象为餐饮服务人员和厨师中的至少一种。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种监控系统，其包括：至少一个摄像头，用于采集目标区域的视频数据；服务器模组，用于基于所述至少一个摄像头采集到的视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，并且响应于所述目标区域中存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，并基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像。在另一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的特征信息。在另一些可能的实施方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和所述目标对象的特征信息。其中，可选地，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括人员身份规范；所述服务器模组还用于确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，并响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库满足下列中的至少一项：所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限的至少一个人物的信息。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库为云端数据库或本地数据库。

在一些可能的实现方式中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述服务器模组还用于向设置有所述第一数据库的云端设备发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息，并接收所述云端设备返回的响应于所述请求消息的响应消息，并基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；其中，所述响应消息包含指示所述第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的指示信息。

在一些可能的实现方式中，其特征在于，所述服务器模组还用于：在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息；基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄；响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括动作规范；所述服务器模组还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作，响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业禁止动作包括下列中的至少一种：操作手持终端、不卫生动作、跑闹。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰，以及确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述第二动作包括厨房作业操作中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于通过神经网络对所述视频数据进行特征提取，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息。

在一些可能的实现方式中，所述至少一个摄像头包括下列中的至少一种：设置在所述目标区域的出/入口的至少一个第一摄像头、设置在所述目标区域的内部区域的至少一个第二摄像头；其中，所述第一摄像头用于获取所述目标区域的出/入口区域的视频数据，所述第二摄像头用于获取所述目标区域的内部区域的视频数据。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：第一服务器，与所述至少一个摄像头通信连接，用于获取所述至少一个摄像头采集到的视频数据，并基于所述视频数据，得到所述视频数据中的目标对象的图像信息；第二服务器，与所述第一服务器通信连接，用于接收所述第一服务器发送的图像信息，并基于所述图像信息确定是否存在违反所述目标区域的执业规范中的人员身份规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：第一服务器，与所述至少一个摄像头通信连接，用于获取所述至少一个摄像头采集到的视频数据，并对所述视频数据进行预处理，得到所述视频数据中的至少一个目标图像；第二服务器，与所述第一服务器通信连接，用于接收所述第一服务器发送的至少一个目标图像，并基于所述至少一个目标图像确定是否存在违反所述目标区域的执业规范中的人员身份规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：控制器，用于响应于确定所述目标区域中存在违反目标区域的执业规范的目标对象，生成第一控制信号；

报警器，与所述控制器连接，用于根据所述控制器生成的第一控制信号按照预设方式输出违规信息，其中，所述违规信息包括所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述报警器包括扬声器、通信模块、显示器和振动器中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，其特征在于，所述目标区域包括餐饮场所或厨房。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象为餐饮服务人员和厨师中的至少一种。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种监控装置，其包括：获取模块，用于获取目标区域的视频数据；确定模块，用于基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；响应模块，用于响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括下列中的至少一种：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于：获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，并基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像。在另一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的特征信息。在另一些可能的实施方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和所述目标对象的特征信息。其中，可选地，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于：基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括人员身份规范；所述确定模块还用于：确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，并响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库满足下列中的至少一项：所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限的至少一个人物的信息。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库为云端数据库或本地数据库。

在一些可能的实现方式中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述确定模块还用于向设置有所述第一数据库的云端设备发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息，并接收所述云端设备返回的响应于所述请求消息的响应消息，基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；所述响应消息包含指示所述第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的指示信息。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄，响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的年龄，响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括动作规范；所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作；响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业禁止动作包括下列中的至少一种：操作手持终端、不卫生动作、跑闹。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰；以及确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述第二动作包括厨房作业操作中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于通过神经网络对所述视频数据进行特征提取，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息。

在一些可能的实现方式中，所述获取模块还用于通过下列方式中的至少一种获取目标区域的视频数据：获取目标区域的入口区域的视频数据；获取目标区域的出口区域的视频数据；获取目标区域内部区域的视频数据。

在一些可能的实现方式中，所述响应模块执行报警操作的方式包括：输出所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述输出的方式包括以下方式中的至少一种：音频输出、图像输出、推送消息、向预设通信地址发送。

在一些可能的实现方式中，所述目标区域包括餐饮场所或厨房。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象为餐饮服务人员和厨师中的至少一种。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备，其包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被用于：执行上述实施例中任意一项所述的监控方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行上述实施例中任意一项所述的监控方法。

根据本公开实施例的第六方面，提供了一种计算机程序产品，存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，所述处理器完成上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的监控方法。

本公开实施例，可以根据获取的关于目标区域的视频数据确定该目标区域内是否存在违反目标区域的执业规范的目标对象，在存在不符合执业规范的目标对象时，即可以执行报警操作，从而可以实现目标区域内目标对象执行实时监控，无需认为到目标区域进行检查，具有简单方便、成本低、实时性高且检测精度高的特点。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出根据本公开实施例的一种监控方法的流程图；

图2示出根据本公开实施例的监控方法中步骤S20的一个可选示例的流程图；

图3示出根据本公开实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图；

图4示出根据本公开实施例的监控方法中步骤S2001的一个可选示例的流程图；

图5示出根据本公开另一些实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图；

图6示出根据本公开另一些实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图；

图7示出根据本公开另一些实施例的监控方法中的步骤S22的流程图；

图8示出根据本公开另一些实施例的监控方法中的步骤S22的流程图；

图9示出根据本公开实施例的一种监控系统的框图；

图10示出根据本公开实施例的一种监控装置的框图；

图11示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图；

图12示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1示出根据本公开实施例的一种监控方法的流程图，本公开实施例提供的监控方法可以应用在服务器设备或者PC端等电子设备中，只要能够实现本申请实施例的方法即可(下述以服务器为例进行说明)。本公开实施例提供的方法可以用于对目标区域内的对于下班该进行监控，在发现存在不符合目标区域内的执业规范的对象时，即可以执行报警操作，从而可以实现目标区域的实时监控，具有简单方便且实时性高的特点。

应理解，本公开实施例提供的监控技术主要应用于厨房或者餐饮场所的其他区域，但也可以应用于其他场景，本公开实施例对此不作限定。

如图1所示，本公开实施例的监控方法可以包括：

S10：获取目标区域的视频数据；

S20：基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；

S30：响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

其中，本公开实施例中，上述目标区域是指需要对执业规范是否被遵守进行监控的区域场所，例如厨房区域、办公区域或者其他区域，本公开实施例对此不进行限制。为了实现对目标区域的执业规范是否被严格执行的监控，可以在目标区域的内部区域、出口区域和入口区域中的一个或多个区域设置摄像头，从而可以通过设置的摄像头获取上述目标区域的视频数据。例如，本公开实施例中的摄像头可以是一个摄像头，或者也可以是多个摄像头，该多个摄像头可以分布在同一区域的不同位置处或者分布在不同区域，以方便的获取不同角度、不同位置处的视频数据，从而可以获得目标区域更多角度的视频数据，实现对目标区域的更全面的监控。

在一些可能实现方式中，本公开实施例的步骤S10可以包括下列方式中的至少一种：

获取目标区域的入口区域的视频数据；

获取目标区域的出口区域的视频数据；

获取目标区域的内部区域的视频数据。

即，本公开实施例可以通过对上述在目标区域的不同位置处获得的视频数据进行分析，确定目标区域内是否存在违反目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，视频数据可以指视频序列，包括至少一个图像，或者还可以进一步包括该至少一个图像的相关信息，例如采集时间信息、采集摄像头信息等等，本公开实施例对此不做限定。

本公开实施例中，在获取了关于目标区域的视频数据后，可以根据该视频数据至少对目标区域内的目标对象进行检查和监控，即可以通过步骤S20对目标区域内的人员进行检查，确定是否违反目标区域的执业规范。其中，目标区域的执业规范可以包括：下列中的至少一种：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。也即，可以通过步骤S20判断目标区域的对象是否满足人员身份规范、是否满足人员着装规范、是否满足动作规范，以及是否满足特定动作的着装规范中的至少一种。

以厨房为例，人员身份规范可以包括下列中的一种或多种：持有健康证、年龄符合允许工作年龄要求，例如年龄在16岁以上。或者，还可以进一步包括：属于目标区域的允许执业人员，例如在卫生部门或者餐饮场所的管理处预先进行了登记，等等，本公开实施例对此不做限定。

人员着装规范可以包括下列中的一种或多种：确定目标区域内的目标对象按照要求进行着装，如佩戴预设帽饰、佩戴预设口罩、穿戴预设服装等。或者还可以进一步包括身体不外露，例如四肢不外露、躯干不外露等，或者也可以包括其他的着装规范，本公开实施例对此不做限定。

动作规范可以包括下列中的一种或多种：确定目标区域内的目标对象不存在禁止动作，例如，禁止动作可以包括与厨房区域作业行为无关或者影响厨房作业行为的动作，例如跑闹行为、操作手持终端、或者不卫生的行为动作等，本公开实施例对此不做限定。

特定动作的着装规范可以包括下列中的一种或多种：确定目标区域的目标对象在执行特定动作时满足着装规范，其中特定动作可以包括厨房作业动作，例如炒菜、切菜、洗菜、做饭等，只要是包括在厨房作业动作范围内的动作都可以作为本公开实施例的特定动作，本公开实施例对此不进行限定。另外，着装规范与上述着装规范相同，在此不再赘述。

在一些可选实现方式中，本公开实施例的执业规范还可以包括卫生规范，即目标场所的卫生条件是否满足卫生要求，或者也可以包括其他规范，本公开实施例对执业规范的具体实现不作限定。

在S20中，可以通过对视频数据进行图像识别处理，以确定目标区域内是否存在违反执业规范的目标对象。在一个例子中，可以通过机器学习的方法对视频数据进行图像识别处理，以确定目标区域内是否存在违反执业规范的目标对象。例如，可以将视频数据中的图像输入到神经网络中进行图像识别处理，以确定目标区域内是否存在违反执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，神经网络可以输出指示是否存在违反执业规范的目标对象的指示信息，其中，该指示信息可以包括存在违反执业规范的目标对象的概率信息，或者包括指示存在违反执业规范的目标对象的指示符(例如1)或指示不存在违反执业规范的目标对象的指示符(例如0)，或者还可以包括违反执业规范的目标对象的信息，本公开实施例对此不做限定。

在另一些可能的实现方式中，神经网络可以输出在图像中检测到的至少一个目标对象的识别结果，而基于至少一个目标对象的识别结果和预设的执业规范，确定目标区域中是否存在违反执业规范的目标对象，本公开实施例对神经网络的具体实现不作限定。

在一些可能的实现方式中，可以获取目标区域内至少一个目标对象中每个目标对象的图像，并基于至少一个目标对象中每个目标对象的图像确定目标区域内是否存在违反执业规范的目标对象。例如，基于目标对象的图像与预设图像之间的相似度，确定目标对象是否违反执业规范，但本公开实施例不限于此。

在另一些可能的实现方式中，可以获取目标区域内至少一个目标对象的图像信息，继而根据该至少一个目标对象的图像信息确定目标区域中是否存在违反执业规范的目标对象。

图2示出根据本公开实施例的监控方法中步骤S20的一个可选示例的流程图，其中，步骤S20包括：

S21：获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息；

S22：基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

本公开实施例可以获取视频数据对应的图像数据，并对图像数据内的目标对象进行识别分析，以确定各目标对象是否违反相应的执业规范。其中，获取的视频数据中可以包括至少一个目标对象，从而可以通过对视频数据中的至少一个图像进行检测，得到视频数据中至少一个目标对象的图像信息。其中，可选地，目标对象的图像信息包括目标对象的图像和/或目标对象的特征信息。在一个例子中，对视频数据中的至少一个图像进行目标检测，得到所述至少一个目标对象的图像，并且对所述至少一个目标对象的图像进行特征提取处理，得到所述至少一个目标对象的特征信息，例如，利用神经网络中的卷积块对图像进行特征提取处理，但本公开实施例对获取目标对象的特征信息的方式不做限定。

可选地，目标对象的特征信息可以包括下列中的一种或任意组合：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

其中，面部特征信息可以是通过对人脸图像进行特征提取得到的，该面部特征信息可以用于进行人脸识别、属性识别、状态识别中的一种或多种，以确定目标对象的身份、年龄等属性或者是否佩戴有口罩、耳环等。头部特征信息可以是通过对头部区域图像进行特征提取得到的，该头部特征信息可以用于确定目标对象的头部状态，例如头发是否外露、或者是否佩戴有帽子，等等。肢体特征信息可以是通过对肢体区域图像进行特征提取得到的，其中，肢体区域可以指头部以下的至少一部分区域，肢体特征信息可以用于确定目标对象的姿态或动作，或者用于确定四肢或者肢体的其他部分是否外露等。人体特征信息可以是通过对人体图像进行特征提取得到的，可以用于确定目标对象的身份或者动作等。服饰特征信息可以是通过对人体的至少一部分区域的图像进行特征提取得到的，可以用于确定目标对象的服饰状态，例如是否佩戴有厨师帽、是否穿着厨师服等等。人体特定部位的特征信息可以包括手部特征信息、上肢特征信息等一种或多种，用于确定人体特定部位的姿态或动作等。

在一些可能的实现方式中，目标对象的特征信息可以与执业规范的具体种类相对应，例如，假设执业规范包括人员身份规范，则目标对象的特征信息可以包含面部特征信息；再例如，假设执业规范包括人员着装规范，则目标对象的特征信息可以包括头部特征信息和/或肢体特征信息，等等，本公开实施例对目标对象的特征信息的具体实现不做限定。

在本公开实施例中，可选地，步骤S21可以通过神经网络或其他机器学习方法实现对获取的视频图像进行特征提取，从而得到目标区域中所述至少一个目标对象中每个目标对象的特征信息。例如，可以将获得的视频图像输入至神经网络，以通过神经网络对视频图像进行处理，提取其中的目标对象的特征信息。可选地，神经网络可以包括卷积神经网络等，但本公开实施例对神经网络的具体实现不进行限定。

另外，在本公开的其他实施例中，步骤S21也可以是通过图像特征分析算法提取视频数据中各目标对象的特征信息。其中，图像特征分析算法可以包括面部特征提取算法、动作特征识别算法等。其中，本领域技术人员可以根据不同的需求选择对应的算法执行特征信息的提取，本公开实施例对此不进行限制。

本公开实施例通过上述方式进行目标对象的特征提取，可以对每个目标对象分别进行处理，该方式具有精度高的特点，并且可以实时的对视频图像进行处理。

进一步地，在通过步骤S21获取了图像信息之后，可以通过步骤S22根据获取的图像信息确定各目标对象是否违反目标区域的执业规范。在判断出至少一个目标对象中包括违反该执业规范的目标对象的情况下，则可以执行步骤S30，即响应于该目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象的判断结果，执行报警操作，以对违规情况进行提示。

本公开实施例可以通过获取关于目标区域的视频数据，并可以根据该视频数据对目标区域内的各目标对象进行特征分析，以判断出目标区域内的各目标对象的是否满足目标区域的执业规范，并在存在违反执业规范的目标对象时，执行报警操作，从而可以实时地对目标区域进行执业规范的检测和监控。

下面对本公开实施例的具体步骤进行详细说明，其中，在一种可能的实现方式中，确定某个目标对象是否满足执业规范的过程可以包括判断该目标对象是否满足执业规范中的人员身份规范。

在一种可能的实现方式中，人员身份规范包括目标区域的允许执业人员，例如持有健康证或厨师证或提前录入的人员，但本公开实施例不限于此。

图3示出根据本公开实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图。其中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象(步骤S22)包括：

S2201：确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；

S2202：响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

第一数据库中可以存储有具有进入目标区域的权限的允许执业人员的信息，对于不同的场所区域，可以具有不同的允许执业人员名单。例如，对于厨房区域，允许的执业人员可以包括厨师、或者具有健康证的人员，或者其他具有进入厨房区域权限的人员。对于其他区域场所，允许执业人员可以具备其他证件或者具备其他条件的人员，允许执业人员的具体类型可以根据实际应用场景和需求确定，本公开实施例在此不进行限定。

在一些可选的实现方式中，第一数据库可以满足下列中的至少一项：所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限至少一个人员的信息。如上述实施例所述，第一数据库可以用于存储能够被允许进入至目标区域的人员的信息，例如，可以包括允许执业人员信息。其中，允许执业人员可以包括具有健康证的人员对象、具有厨师证的人员对象，或者满足工作年龄要求的人员对象，或者也可以是其他具有进入目标区域的权限的人员对象。允许执业人员信息则为允许执业人员的信息。例如，执业人员信息可以包括允许执业人员的面部图像和/或面部属性信息，或者还可以包括允许执业人员的基本信息，该基本信息可以包括允许执业人员的姓名、职位、年龄和所属部门等信息，但本公开不限于此。通过预先存储有允许执业人员信息，可以实时的检测获取的视频数据中的目标对象并确定检测到的目标对象是否与允许执业人员信息匹配，以实现目标区域的规范管理。

在一些可选的实现方式中，第一数据库可以包括云端数据库或者本地数据库。其中，可选地，本地数据库和云端数据库都可以存储有能够允许进入目标区域内人员信息。在第一数据库为本地数据库的情况下，可选地，可以直接将获取到的目标对象的图像或特征信息(例如面部特征信息)与第一数据库存储的允许执业人员信息进行比对，以确定第一数据库中是否存在与目标对象匹配的允许执业人员信息。在一个例子中，可以将获取的视频数据中的目标对象的面部特征信息与第一数据库存储的允许执业人员信息中的面部特征信息进行比对处理，例如，确定目标对象的面部特征与允许执业人员信息的面部特征之间的相似度或距离，并基于该相似度或距离确定目标对象的面部特征信息与允许执业人员信息是否匹配。其中，可选地，可以将得到的相似度或距离与预设的相似度阈值或距离阈值进行比较，来确定目标对象与允许执业人员信息是否匹配，例如，在目标对象的面部特征信息与允许执业人员信息中的面部特征信息之间的相似度超过相似度阈值的情况下，可以确定二者是相互匹配的。在本公开的其他实施例中，也可以通过其他方式判断目标对象是否与允许执业人员匹配(即判断目标对象的面部特征信息是否与允许执业人员信息匹配)，本公开对此不进行限定。

或者，也可以通过神经网络模型对获取的目标对象的图像信息(面部图像或者面部特征信息)与允许执业人员信息进行匹配处理，以确定第一数据库中是否包括与目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息。该神经网络可以包括卷积神经网络，但本公开对此不进行限制。

可选地，如果第一数据库中存在与目标对象匹配的允许执业人员信息，则可以将该目标对象确定为匹配的允许执业人员信息对应的执业人员。可选地，如果目标对象的图像信息与第一数据库中的全部允许执业人员信息都不匹配(例如，该目标对象的面部特征信息与全部的允许执业人员信息中的面部特征信息之间的相似度都低于相似度阈值)，则可以确定该目标对象不是目标区域的允许执业人员，该目标对象违反目标区域的人员身份规范。其中，相似度阈值可以是根据需求设定的值，例如，可以为0.8，或者0.9，或者也可以是其他数值，本公开实施例对该相似度阈值的数值不进行限定。

在另一个例子中，将目标对象的图像与第一数据库中存储的允许执业人员信息进行匹配处理。此时，可选地，如果第一数据库存储的允许执业人员信息包括面部图像，则可以基于目标对象的图像与第一数据库存储的至少一个面部图像之间的相似度，确定第一数据库中是否存在与目标对象的图像匹配的面部图像，进而确定第一数据库中是否存在与目标对象匹配的允许执业人员信息，其中，可以基于图像相似度算法或者神经网络或其他方式确定两个图像之间的相似度，本公开实施例对此不做限定。

另外，在第一数据库为云端数据库的情况下，第一数据库设置在云端设备上。此时，可选地，在获取了目标对象的特征信息或图像之后，可以通过云端设备(例如云端服务器)与第一数据库进行连接，以获取第一数据库中存储的允许执业人员的信息，进而在本地进行上述匹配处理的操作。或者，在获取了目标对象的特征信息或者图像之后，可以向云端设备发送该目标对象的特征信息或图像，以使得云端设备对接收到的所述目标对象的特征信息和图像进行上述比对处理，或者对接收到的图像进行特征提取处理，得到目标对象的特征信息，并对得到的特征信息进行上述比对处理，并返回匹配结果，即指示第一数据库中是否存在与目标对象匹配的允许执业人员信息的指示信息，本公开实施例对其具体实现不作限定。

在本公开实施例中，可选地，云端数据库可以包括卫生监管部门的数据库，其中可以包括具有健康证或者厨师证人员的信息，或者也可以是人工录入的数据信息，与本地数据库相比，将允许执业人员信息存储到云端数据库进行管理能够提高系统的稳定性，降低对本地设备的要求和成本。

图4示出了根据本公开实施例的监控方法中步骤S2201的一个可选示例的流程图，其中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，包括：

S22011：向云端设备中的第一数据库发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息；

S22012：接收所述云端设备返回的响应于所述请求消息的响应消息；

S22013：基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息。

本公开实施例中，在第一数据库为云端数据库时，可选地，用于执行目标区域的监控的前端设备或前端服务器可以基于获取的目标区域内的各目标对象的图像信息，生成请求消息，并将该请求消息发送至云端设备进行比对处理。其中，可选地，云端设备将请求消息中包括的目标对象的图像和/或特征信息与第一数据库中的允许执业人员信息进行比对处理，以确定第一数据库中是否存在与目标对象匹配的允许执业人员信息。

另外，可选地，请求消息中还可以包括目标区域的标识信息或者目标对象所属视频对应的摄像头的标识信息，以使得云端设备确定与该标识信息相应的目标区域，并进一步获得第一数据库中与该目标区域对应的允许执业人员信息。其中标识信息可以是任意的数字、字符或者其他信息构成的信息，该标识信息可以与目标区域建立唯一的对应关系，对于标识信息的形式本公开实施例不进行限制。

另外，云端设备在确定第一数据库中是否存在与目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的判断结果后，可以基于该判断结果生成响应于请求消息的响应消息，并将该响应消息返回给前端设备或前端服务器。前端设备或前端服务器在接收到响应消息后，则可以根据接收到的响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象匹配的允许执业人员信息。另外，可选地，响应消息中也可以包括目标区域的标识信息，以使得前端设备或前端服务器可以根据该标识信息确定该响应消息所对应的目标区域。

本公开实施例通过上述方式可以实现目标对象与第一数据库中的允许执业人员信息的比对处理，可以精确的识别出目标区域内是否存在违反人员执业规范的对象，进而执行报警操作。

在本公开的一些可选实现方式中，人员身份规范包括对执业人员的年龄要求。此时，可以根据目标区域内的目标对象的图像信息，确定该目标对象的年龄，进而确定该目标对象的年龄是否满足执业年龄要求。

在一个例子中，可以基于第二数据库确定目标对象的年龄。图5示出了根据本公开另一些实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图，其中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象(步骤S22)，包括：

S2211：在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息；

S2212：基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄；

S2213：响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

本公开实施例中，第二数据库中可以存储有人物身份信息，该人物身份信息可以包括人物对象的面部图像或特征信息以及关联的基本信息。这里，人物对象具有进入目标区域的权限。基本信息可以包括人物对象的姓名、职位、年龄和所属部门等信息，但本公开不限于此。另外，第二数据库可以是与第一数据库不同的数据库，也可以是相同的数据库，本公开实施例对此不进行限制。

本公开实施例可以根据获取的目标区域内的目标对象的图像或特征信息，在第二数据库中查找与目标对象的图像信息匹配的人物身份信息。例如，可以通过目标对象的面部特征信息在第二数据库查找到与该面部特征信息匹配的面部图像或特征信息，并对应的查找到与该面部图像或特征信息关联的人物的基本信息，确定该目标对象的年龄。另外，在确定该年龄不满足执业年龄要求时，可以确定该目标对象违反人员身份规范。本公开实施例可以通过判断确定的目标对象的年龄信息是否在执业年龄要求所对应的年龄范围内，来确定该目标对象是否满足执业年龄要求。其中，如果步骤S2212中确定的目标对象的年龄不在执业年龄要求所对应的年龄范围内，则可以确定目标对象不满足执业年龄要求，即违反人员身份规范。其中，本领域技术人员可以根据需要自行设定执业年龄要求所对应的年龄范围，例如，可以为大于16或18周岁的年龄范围，或者也可以是其他年龄范围，本公开对此不进行限制。

在另一个例子中，可以直接对目标对象的图像信息进行识别处理，得到目标对象的年龄。图6示出了根据本公开另一些实施例的监控方法中步骤S22的一个可选示例的流程图，其中，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象(步骤S22)，包括：

S2221：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的年龄；

S2222：响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

其中，本公开实施例可以通过对获取的目标对象的图像或特征信息进行识别处理，得到目标对象的年龄，例如可以通过面部识别算法对目标对象的图像或面部特征信息进行识别，获得目标对象的年龄，也可以通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像或特征信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。例如，将目标对象的图像输入到年龄识别神经网络进行年龄识别处理，输出目标对象的年龄，但本领域技术人员可以根据不同的需求选择年龄识别的具体实现方式，本公开实施例对此不进行限制。

本公开实施例可以通过上述方式确定视频数据中的目标对象是否违反人员身份规范，从而可以方便的确定是否存在无关人员或者无权进入目标区域的人员进入了目标区域，实现了目标区域的人员身份的检测和管理。

下面，对本公开实施例中目标区域的目标对象的着装是否满足着装规范进行详细说明。对于不同的区域场所，可以具有不同的着装规范，例如对于办公区域，着装规范可以包括穿戴正装或工作服、不能穿短裤或露肩的服饰等一种或多种。或者，对于厨房区域，着装规范可以包括穿戴预设的服饰(例如穿戴厨师服)、佩戴预设的帽饰(佩戴厨师帽)、佩戴口罩、不佩戴耳饰、四肢或者躯干不外露等一种或多种，本公开实施例对此着装规范的具体实现不做限定。此时，可以通过获取的目标对象的图像信息确定目标对象是否满足目标区域内的着装规范。

其中，本公开实施例可以在目标对象满足下述情形中的至少一种时，确定目标对象违反目标区域的人员着装规范：

所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

本公开实施例的服务器在获取来自各摄像头的视频数据后，可以对视频数据进行目标检测，即对视频数据中包括的至少一帧图像进行目标检测，得到至少一个目标对象，并根据检测到的至少一个目标对象中每个目标对象的图像或特征信息确定该每个目标对象是否满足目标区域的人员着装规范。

可选地，目标对象的图像信息可以包括人体的至少一部分的图像信息，例如人体特定部位的图像信息。在一个例子中，可以获取所述目标对象的头部图像信息(头部图像和/或头部特征信息)，并基于该目标对象的头部图像和/或头部特征信息确定该目标对象是否佩戴帽饰、佩戴预设帽饰(厨师帽)、佩戴口罩、佩戴耳饰或佩戴长度超过一定数值的耳饰等一种或多种。在另一个例子中，可以获取目标对象的面部图像信息(面部图像和/或面部特征信息)，并基于目标对象的面部图像或面部特征信息，确定目标对象是否佩戴口罩。

在另一个例子中，可以获取目标对象的肢体图像信息(肢体图像和/或肢体特征信息)，其中，肢体可以指人体的头部或颈部以下的部分，并基于目标对象的肢体图像或肢体特征信息确定该目标对象的四肢或者躯干是否外露，以确定目标对象是否存在赤膊或者敞开工作服等行为。

在另一个例子中，可以获取目标对象的服饰图像信息(服饰图像和/或服饰特征信息)，并基于目标对象的服饰图像信息确定该目标对象是否穿戴预设服装。例如可以识别目标对象是否穿戴符合监管部门或目标区域要求的工作服。

在一些可能的实现方式中，基于获取的目标对象的图像或特征信息确定该目标对象是否满足着装要求。例如，如果目标对象被确定未佩戴帽饰或预设帽饰、未佩戴口罩或预设口罩、未穿戴预设服装、四肢的至少一部分外露、或躯干的至少一部分外露，则确定目标对象不满足人员着装要求。人员着装要求的具体实现可以根据需求调整，本公开实施例对此不做限定。

其中，在一些可能的实现方式中，可以通过神经网络执行上述确定目标对象是否满足着装规范的操作，例如将目标对象的至少一部分的图像输入到神经网络进行检测处理，输出目标对象的服饰信息，或者输出目标对象是否满足人员着装规范的指示信息；或者，也可以通过服饰检测算法提取目标对象的至少一部分的图像的特征信息，并将提取到的特征信息与预设着装特征进行比对，以确定是否满足人员着装要求，本公开对此不进行限制。

另外，在一些可能的实现方式中，也可以确定目标对象是否满足目标区域的动作规范。下面对目标区域内的人员是否满足动作规范的检测过程进行详细说明。其中，图7示出了根据本公开另一些实施例的监控方法中的步骤S22的一个可选示例的流程图，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象(步骤S22)，包括：

S2231：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作；

S2232：响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

本公开实施例中，可以针对目标对象获取的图像或者特征信息对目标对象在目标区域内的动作进行识别，并检测该动作是否属于执业禁止动作。对于不同的区域场所，其可以设置不同的执业禁止动作。例如对于厨房区域，执业禁止动作可以包括操作手持终端、不卫生动作、跑闹、吸烟等，但本公开不限于此。对于其他的区域场所，也可以设置其他的执业禁止动作，本公开实施例不进行限制。

本公开实施例可以基于所述目标对象的人体图像信息、肢体图像信息，识别该肢体图像信息对应的第一动作，例如可以确定手的位置变化、人体的位置变化等来确定该目标对象是否处于跑闹状态，或者是否在操作手持终端等，或者可以通过肢体图像信息和面部图像信息确定目标对象是否执行了吸烟、或者其他不卫生动作等，以此确定该目标对象的动作中是否存在违反动作规范的第一动作。

在一些可能的实现方式中，可以通过神经网络模型执行上述目标对象是否满足动作规范的检测操作；或者在其他实施例中，也可以通过传统的特征提取算法提取上述面部特征、肢体特征和人体特征等，并与预设动作特征进行比对，确定是否执行了执业禁止动作，以确定目标对象是否满足动作规范。

本公开实施例可以实现目标对象在目标区域中的不规范动作(执业禁止动作)的识别，以此确定违反动作规范的目标对象。

另外，本公开实施例的执业规范中还可以包括特定动作的着装规范，该特定动作的着装规范是指在执行某一特定动作时的着装规范。通过该种方式，可以在确定目标对象执行特定动作时，执行目标对象的着装特征的检测，确定是否满足特定动作的着装规范。

例如，在目标区域为厨房区域时，可以检测目标对象在执行厨房作业操作时的着装是否满足着装规范，如是否佩戴口罩、帽饰、四肢是否外露等。图8示出了根据本公开另一些实施例的监控方法中的步骤S22的一个可选示例的流程图，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象(步骤S22)，包括：

S2241：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰；

S2242：确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

通过上述可以实现目标对象在执行第二动作时的服装规范性的检测，其中，第二动作可以包括厨房作业操作中的至少一种，例如可以包括炒菜、切菜等操作，但本公开对此不进行限制。

步骤S2241中，可以根据目标对象的图像信息，确定目标对象的第二动作以及目标对象的至少一部分服饰。例如，可以目标对象的肢体图像信息、人体图像信息确定目标对象是否在执行第二动作，以及可以通过人体图像信息、面部图像信息等确定目标对象的至少一部分服饰特征。从而可以确定在执行第二动作时的至少一部分服饰是否满足着装规范。例如，可以在确定目标对象在执行炒菜操作时，确定执行炒菜操作时的服饰。并可以通过S2242进一步确定该服饰是否满足着装规范，如果违反着装规范则确定目标对象违反特定动作时的着装规范。

同样的，在判断出目标对象在执行第二动作时的服饰满足下述至少一项时，则确定为违反特定动作时的着装规范：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

基于本公开实施例的上述配置，则可以实现特定动作时着装规范性的检测，从而可以不需要实时的检测各目标对象的着装，只有在执行特定动作时才执行着装检测，具有更加方便且减少运算量的特点。

下面对本公开实施例响应于存在违反执业规范的目标对象，执行报警操作的过程进行详细说明。其中，本公开实施例可以在存在违反执业规范的目标对象的情况下，按照预设方式执行报警操作，提示相关人员该目标区域内存在违反执业规范的目标对象。例如可以在存在违反人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范中至少一种的情况下，执行报警操作。

本公开实施例可以在判断出存在违反执业规范的目标对象的情况下通过预设的输出方式输出违规信息，以执行报警操作。其中，在执行报警操作时，输出的违规信息可以包括：输出所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种，从而可以使得相关人员确定违反执业规范的目标对象违规情况。其中，相关人员可以是违反执业规范的目标对象，也可以是管理人员等，本公开实施例对此不进行限制。

另外，在一些可能的实现方式中，执行报警操作时，输出所述违规信息的方式可以包括音频输出、图像输出、推送消息、向预设的通信地址发送中的至少一种。本公开实施例的服务器内可以设置有报警器，或者服务器可以连接有报警器，以执行上述音频输出、图像输出、推送消息、向预设的通信地址发送中的至少一种。该报警器可以包括音频播放器、显示器、通信模块等。

另外，执行报警操作时输出的违反执业规范的目标对象的信息可以包括该违反执业规范的目标对象的图像信息、姓名、职位等信息中的至少一种，所违反的执业规范的类型信息可以包括违反人员身份规范、违反人员着装规范、违反人员动作规范以及违反特征动作时的着装规范中的至少一种。

其中，违反执业规范的目标对象的信息还可以包括违反执业规范的目标对象在目标区域内的位置信息。例如，本公开实施例可以预先将目标区域划分成多个位置区域，在检测到违反执业规范的目标对象后，可以判断该目标对象所在的位置区域，以获取上述位置信息，继而可以根据该位置信息和违反执业规范的类型信息输出报警操作中违反执业规范的目标对象的信息。例如，输出的信息可以为“在第一区域内存在违反人员身份要求的目标对象-XXX”。其中，第一区域即可以是违反执业规范在目标区域中的位置，XXX为目标对象的姓名、或者职位等信息。或者，在目标对象为违反着装规范的对象时，此时输出“在第一区域内的XXX违反人员着装规范”。在本公开的其它实施例中，输出的信息可以根据不同的设置以及违反执业规范的对象和类型进行确定，本公开实施例不进行详细限定。

另外，如上所述，在执行报警操作时，还可以输出违反执业规范的目标对象的图像信息。本公开实施例中，在识别出目标区域内存在违反目标区域的执业规范的目标对象的情况下，可以获取该目标对象的图像信息。其中获取的图像信息可以为从视频数据中获取的表征该目标对象违反所述执业规范的图像，也可以为从视频数据中获取的包括该目标对象的图像，或者可以是获取的与该目标对象匹配的允许执业人员的面部图像，本公开实施例对此不进行限定。在获取该违反执业规范的目标对象的图像信息后，可以通过显示设备显示该图像信息，以及违反的执业规范类型的信息。

另外，在本公开的实施例中，在存在所述违反执业规范的目标对象的情况下，还可以向预设的通信地址发送提示信息。该预设的通信地址可以为检测到的目标对象的通信地址，如手机号、邮箱等地址，或者也可以为监管人员的通信地址，或者也可以为监管设备的IP地址等。从而不仅可以将上述违反执业规范的提示信息发送给对应的监管人员还可以告知违规人员其已违反执业规范，适用性更好。

另外，在一些可能的实现方式中，还可以实时的监控目标区域内的人数，其中可以基于视频数据，识别所述目标区域内的目标对象的数量；并基于识别出的违反执业规范的目标对象，确定目标区域中违反所述目标区域的要求的对象的比例，即可以将违反执业规范的目标对象的数量与全部目标对象的总体数量相比，获得上述比例，从而可以实时的获取目标区域内违反要求的人员比例，便于进行数据统计。

综上所述，本公开实施例可以根据获取的关于目标区域的视频数据确定该目标区域内是否存在违反目标区域的执业规范的目标对象，在存在不符合执业规范的目标对象时，即可以执行报警操作，从而可以实现目标区域内目标对象执行实时监控，无需认为到目标区域进行检查，具有简单方便、成本低、实时性高且检测精度高的特点。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。

此外，本公开还提供了监控装置、监控系统、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种监控方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。

图9示出根据本公开实施例的一种监控系统的框图，如图9所示，所述监控系统可以包括：

至少一个摄像头10，用于采集目标区域的视频数据；

服务器模组20，用于基于所述至少一个摄像头采集到的视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，并且响应于所述目标区域中存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，并基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像。在另一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的特征信息。在另一些可能的实施方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和所述目标对象的特征信息。其中，可选地，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：

所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括人员身份规范；

所述服务器模组还用于确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，并响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库满足下列中的至少一项：

所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；

所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；

所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限的至少一个人物的信息。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库为云端数据库或本地数据库。

在一些可能的实现方式中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述服务器模组还用于向设置有第一数据库的云端设备发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息，并接收所述云端设备返回的响应于所述请求消息的响应消息，并基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；其中，所述响应消息包含指示所述第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的指示信息。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于：在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息；基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄；响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括动作规范；所述服务器模组还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作，响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业禁止动作包括下列中的至少一种：操作手持终端、不卫生动作、跑闹。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰；以及确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述第二动作包括厨房作业操作中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组还用于通过神经网络对所述视频数据进行特征提取，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息。

在一些可能的实现方式中，所述至少一个摄像头包括下列中的至少一种：设置在所述目标区域的出/入口的至少一个第一摄像头、设置在所述目标区域的内部区域的至少一个第二摄像头；其中，所述第一摄像头用于获取所述目标区域的出/入口区域的视频数据，所述第二摄像头用于获取所述目标区域的内部区域的视频数据。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：第一服务器，与所述至少一个摄像头通信连接，用于获取所述至少一个摄像头采集到的视频数据，并基于所述视频数据，得到所述视频数据中的目标对象的图像信息；第二服务器，与所述第一服务器通信连接，用于接收所述第一服务器发送的图像信息，并基于所述图像信息确定是否存在违反所述目标区域的执业规范中的人员身份规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：第一服务器，与所述至少一个摄像头通信连接，用于获取所述至少一个摄像头采集到的视频数据，并对所述视频数据进行预处理，得到所述视频数据中的至少一个目标图像；第二服务器，与所述第一服务器通信连接，用于接收所述第一服务器发送的至少一个目标图像，并基于所述至少一个目标图像确定是否存在违反所述目标区域的执业规范中的人员身份规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述服务器模组包括：控制器，用于响应于确定所述目标区域中存在违反目标区域的执业规范的目标对象，生成第一控制信号；

报警器，其与所述控制器连接，用于根据所述控制器生成的第一控制信号按照预设方式输出违规信息，其中，所述违规信息包括所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述报警器包括扬声器、通信模块、显示器和振动器中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述目标区域包括餐饮场所或厨房。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象为餐饮服务人员和厨师中的至少一种。

在一种可能的实现方式中，服务器模组可以为上述方法实施例的执行设备，用于执行上述方法实施例的各个步骤和/或流程，为了简洁，不再一一赘述。

图10示出根据本公开实施例的一种监控装置的框图，如图10所示，所述监控装置可以包括，

获取模块100，用于获取目标区域的视频数据；

确定模块200，用于基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；

响应模块300，用于响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括下列中的至少一种：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于：获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，并基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像。在另一些可能的实现方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的特征信息。在另一些可能的实施方式中，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和所述目标对象的特征信息，其中，可选地，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于：基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括人员身份规范；所述确定模块还用于：确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，并响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库满足下列中的至少一项：所述第一数据库存储具有健康证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有厨师证的至少一个人物的信息；所述第一数据库存储具有进入所述目标区域的权限的至少一个人物的信息。

在一些可能的实现方式中，所述第一数据库为云端数据库或本地数据库。

在一些可能的实现方式中，在所述第一数据库为云端数据库的情况下，所述确定模块还用于向设置有所述第一数据库的云端设备发送包含所述目标对象的图像信息的请求消息，并接收所述云端服务返回的响应于所述请求消息的响应消息，基于所述响应消息确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；所述响应消息包含指示所述第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息的指示信息。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于在第二数据库中查找与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，基于与所述目标对象的图像信息匹配的人物身份信息，确定所述目标对象的年龄，响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的年龄，响应于所述目标对象的年龄不满足执业年龄要求，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于通过年龄识别神经网络对所述目标对象的图像信息进行处理，输出所述目标对象的年龄。

在一些可能的实现方式中，所述执业规范包括动作规范；所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第一动作；响应于所述第一动作属于执业禁止动作，确定所述目标对象违反所述目标区域的动作规范。

在一些可能的实现方式中，所述执业禁止动作包括下列中的至少一种：操作手持终端、不卫生动作、跑闹。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于基于所述目标对象的图像信息，确定所述目标对象的第二动作以及所述目标对象的至少一部分的服饰；确定所述目标对象的至少一部分的服饰是否满足所述第二动作的着装规范。

在一些可能的实现方式中，所述第二动作包括厨房作业操作中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述确定模块还用于通过神经网络对所述视频数据进行特征提取，得到所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息。

在一些可能的实现方式中，所述获取模块还用于通过下列方式中的至少一种获取目标区域的视频数据：获取目标区域的入口区域的视频数据；获取目标区域的出口区域的视频数据；获取目标区域内部区域的视频数据。

在一些可能的实现方式中，所述响应模块执行报警操作的方式包括：输出所述违反所述目标区域的执业规范的目标对象的信息和违反的所述执业规范的类型信息中的至少一种。

在一些可能的实现方式中，所述输出的方式包括以下方式中的至少一种：音频输出、图像输出、推送消息、向预设通信地址发送。

在一些可能的实现方式中，所述目标区域包括餐饮场所或厨房。

在一些可能的实现方式中，所述目标对象为餐饮服务人员和厨师中的至少一种。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。

在一种可能的实现方式中，监控装置可以为上述方法实施例的执行设备，监控装置中的各个单元和/或模块用于执行上述方法实施例的各个步骤和/或流程，为了简洁，不再一一赘述。

图11是示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。例如，电子设备(监控装置)800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。在一种可能的实现方式中，电子设备可以为上述方法实施例的执行设备，电子设备中的各个单元和/或模块用于执行上述方法实施例的各个步骤和/或流程，为了简洁，不再一一赘述。电子设备做类似描述。

参照图11，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被用于存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被用于便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图12示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。例如，电子设备(监控装置)1900可以被提供为一服务器模组。参照图11，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被用于执行指令，以执行上述方法。在一种可能的实现方式中，电子设备可以为上述方法实施例的执行设备，电子设备中的各个单元和/或模块用于执行上述方法实施例的各个步骤和/或流程，为了简洁，不再一一赘述。电子设备做类似描述。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被用于执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被用于将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

应理解，本文对各个实施例的描述着重于强调各个实施例的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，不再一一赘述。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种监控方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的视频数据；

基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；

响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述执业规范包括下列中的至少一种：人员身份规范、人员着装规范、动作规范以及特定动作的着装规范。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：

获取所述视频数据中包括的至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息；

基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标对象的图像信息包括所述目标对象的图像和/或所述目标对象的特征信息；

其中，所述目标对象的特征信息包括下列中的至少一种：面部特征信息、头部特征信息、肢体特征信息、人体特征信息、服饰特征信息、人体特定部位的特征信息。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：

基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在满足以下情形中的至少一种的目标对象：所述目标对象未佩戴预设帽饰、所述目标对象未佩戴预设口罩、所述目标对象未穿戴预设服装、所述目标对象的四肢或躯干的至少一部分外露。

6.根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述执业规范包括人员身份规范；

所述基于所述至少一个目标对象中每个目标对象的图像信息，确定所述至少一个目标对象中是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，包括：

确定第一数据库中是否存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息；

响应于所述第一数据库中不存在与所述目标对象的图像信息匹配的允许执业人员信息，确定所述目标对象违反所述目标区域的人员身份规范。

7.一种监控系统，其特征在于，包括：

至少一个摄像头，用于采集目标区域的视频数据；

服务器模组，用于基于所述至少一个摄像头采集到的视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，并且响应于所述目标区域中存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

8.一种监控装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标区域的视频数据；

确定模块，用于基于所述视频数据，确定所述目标区域内是否存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象；

响应模块，用于响应于所述目标区域内存在违反所述目标区域的执业规范的目标对象，执行报警操作。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被用于：执行权利要求1至6中任意一项所述的监控方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述的监控方法。