CN109615256A - 智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统，涉及通信技术领域，该系统包括识别模块，用于获取画面中人脸截图，并获取该人脸的特征并编号，存储该人脸的编号的人员进出事件至数据库。特征模块，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征。风险评估模块，其包括：行为分析子模块，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分。关联分析子模块，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统。
背景技术
随着人类生活需求的增加，对安全的要求也越来越高，而物业如何一方面使用最低的成本为本园区中进出人员提供最优质的安全监控服务、及时识别在周边游荡的有危险倾向的人员以及在发生盗窃、纵火和命案后配合公安快速找到犯罪嫌疑人，光凭借在广场、路边、大厅、走道安装摄像头，24小时安排值班人员监控并保存3个月视频监控是不够的。进入智能时代后，计算机可以协助物业通过对视频中人脸识别，识别安全的居民和有危险倾向和意图的游荡人员并及时解除危险。
但是对于园区中进出人员，除非连接公安数据库，并身份证识别，一般是不提供报警服务的。同时为了方便居民的进出，防止非园区人员进出仅仅是提供刷卡服务，部分有危险倾向人员还是可以通过尾随等等方式进入园区，安保人员查看他们人脸并不能有效识别这些人员。因此亟需一种能够对人脸识别，并进行预警的安保方案。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统，能够对进出于园区人员的人脸进行编号，并对应这些编号记录他们出入清单，根据清单计算其是否存在犯罪分享，使得园区更加安全，同时更加节省人力物力。
为达到以上目的，第一方面，本发明实施例提供一种智慧园区安防风险控制方法，其包括
识别模块，用于获取画面中人脸截图，并获取该人脸的特征并编号，存储该人脸的编号的人员进出事件至数据库；
特征模块，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
风险评估模块，其包括：
-行为分析子模块，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分。
-关联分析子模块，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分；
作为一个优选的实施方案，其还包括：
进出评分模块，用于在人员进出事件发生后，对进出人员的当前进出的行为进行对应的加分、扣分，所述进出的行为包括：违规进出行为、可疑进出行为。
作为一个优选的实施方案，所述风险评估模块还包括：
所述风险评估模块为主动评估模块，其通过用户触发或者实时由安保对进出人员进行风险评分；
所述进出评分模块为被动评估模块，其在预设的时间段内，由人员进出时间触发，并进行评估。
作为一个优选的实施方案，所述行为分析子模块使用预设算法进行计算包括：
将人员进出频率、周期、连续性与已知的高危险进出人员的人员进出频率、周期、连续性进行相似度比对/计算。
作为一个优选的实施方案，所述行为分析子模块使用预设算法进行计算还包括，将选定园区进出人员的人员进出事件按照预设的时间周期，分隔为多个时间段，计算每个时间周期的人员进出频率、周期、连续性并比较，得到当前时间段内的园区进出人员的进出变化率，根据该变化率调整其风险评分。
作为一个优选的实施方案，所述风险评估还包括：
标签分析子模块，用于根据人员进出清单计算人员进出频率、周期、连续性，并使用聚类算法，结合离散特征，为园区进出人员添加标签，所述标签包括：常住居民、暂住居民、访客，并根据该园区进出人员的标签调整其风险评分。
作为一个优选的实施方案，其还包括：报警模块，当风险评分大于预设值，则发出报警。若所述变化率较大，则增大其风险评分，否则，维持或减小风险评分
第二方面，本发明实施例提供一种智慧园区安防风险控制系统，其包括：
获取画面中人脸截图，并获取该人脸的特征并编号，存储该人脸的编号的人员进出事件至数据库；
从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
根据数据库以及离散特征进行风险评估：
-根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分；
-对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，其他关联人员的风险评分；
第三方面，本发明实施例还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例中的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面实施例中的方法。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统获取进出于园区的人脸，并对其进行离散特征提取以及编号，然后记录其进出事件，得到其进出清单以及离散特征，最后对这些数据以及信息进行分析。对不同编号的人脸进行风险评分，能够对园区流动的人员进行评估，并进行预警，更加依赖与数据统计及计算而不是模糊的自觉，更加客观稳定，且不会被有危险倾向的人员察觉，更加安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面对实施例对应的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。
图1为本发明一种智慧园区安防风险控制系统实施例的结构示意图；
图2为本发明一种智慧园区安防风险控制系统实施例的又一结构示意图；
图3为本发明一种智慧园区安防风险控制方法步骤示意图。
图中：1-识别模块，2-特征模块，3-风险评估模块，30-行为分析子模块，31-关联分析子模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
本发明实施例提供一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统，其通过对人脸编号、离散特征提取以及进出记录保存，能够通过统计分析，对园区流动的人员进行风险评估，更加安全，且稳定。
为达到上述技术效果，本申请的总体思路如下：
识别模块，用于获取画面中人脸截图，并匹配人脸数据库，得到进出人员的ID，并存储人员进出事件至数据库；
特征模块，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征；
风险评估模块，其包括：
-行为分析子模块，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征。
-关联分析子模块，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分。
综上所述，当前基于视频的人脸识别的卡口系统主要分为两类，一类是基于与白名单信息匹配的业主免刷卡的放行系统，一类是基于与黑名单信息匹配的警报系统。前者的目的是为业主提供免刷门禁卡的方便，后者是为抓捕在逃犯人、反恐防暴等目的。首先，这两者都必须要依赖于提前通过采集的人脸信息库或获取第三方提供的人脸清单库；其次，其并没有保存园区进出人员的出入日志信息；第三，其并没有进一步通过对其进出规律进行挖掘和分析得到其标签和风险分值。另外，基于第三方，比如警方，提供的犯罪嫌疑人、逃犯的人脸库。其通过人脸识别，识别到的是已经犯过罪的人员的信息，而无法提前预知有危险倾向、盗窃或作案意图的进入园区的非逃犯人员。
本发明则直接根据人脸的截图进行编号、特征提取，同时进行统计以及计算，不依赖与第三方数据库，同时，不仅仅对有犯罪前科的人员进行分析，而是对所有进出人员均记性风险评估，范围更广，可以覆盖内部人员协同作案等等形式的分享，更加安全。同时作为预警行为，能够提高安保人员、系统对对应人脸的警惕程度，增加了有危险倾向的人员的犯案难度。同时在园区出现案件后，通过本发明的评分，还能够进一步提供分析，快速锁定嫌疑人，更加节省人力物力。
需要说明的是，上述园区可以是智慧园区、小区、社区等等，其中小区可以是居民集中居住在一起的居住地方，智慧园区可以是人们上下班、休闲娱乐以及居住的区域，该园区只要是人群聚集居住且需要进行监控、安防的区域即可。
为了更好的理解上述技术方案，下面结合具体实施方式进行详细的说明。
实施例一
参见图1以及图2所示，本发明实施例提供一种智慧园区安防风险控制方法，其包括，识别模块1、特征模块2以及风险评估模块3：
识别模块1，用于获取画面中人脸截图，并匹配人脸数据库，得到进出人员的ID，并存储人员进出事件至数据库。
本发明以园区物业的需求为核心，可以以更低的视频存储成本和更低的对监视器数量和质量的要求，为居民提供更智能的安全服务。举例来回说：通过将园区圈的各入口的卡口安置进和出两个带夜视灯光的近距摄像头，通过对各入口的视频监控的人脸识别，将视频转换为人员进出数据流记录日志信息，并进一步通过安全监控分析模块对各人员的风险进行识别。
其通过将从视频采集器中获取的分布式实时视频流数据，输入到人脸识别模块中，得到每帧画面中人脸截图与人脸编码库匹配，如果没有匹配到，则更新人脸编号库。进一步的，将该人像的编号转为园区中进出记录详情清单数据中的流水信息表。转换器中，将视频转为记录详情清单数据后，将其存储在数据库中。其流水信息表的表结构为：人脸编号、进出时间、园区门编号、进出方向等信息，即完成了对人脸的记录。
特征模块2，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征。
进一步的，除了对人脸进行编号，还需要对人脸的特征进行提取，这些性别、年龄。
需要说明的是，容貌特征可以包括人脸形状等等三维模型特征，还可以包括头发颜色、是否有伤疤及伤疤形状等等特征，只要能够用于辨识人脸的特征即可。而其年龄特征、性别特征以及容貌特征选择其中至少一个即可。
风险评估模块3，其包括：
-行为分析子模块，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分，
-关联分析子模块，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分。
对人员进出频率、周期、连续性使用预设的算法，对人脸编号进行评分。如，通过机器学习，使用犯罪人员在园区踩点的进出记录对机器进行训练，得到训练好的机器，再将每天的进出清单提供给改机器实时计算，根据相似度调整风险评分即可。
关联分析子模块分析人员的关联度，能够从人际关系的角度分析园区进出的风险，如对于某儿童，其经常随父母进出园区，而某一天突然一个陌生的人脸的编号与该儿童一起进出时，本发明通过分析关联，计算较高的风险评分，进而体现相关人员迅速关注该进出行为是否合理。
优选的，行为分析子模块使用预设算法进行计算包括：
将人员进出频率、周期、连续性与已知的高危险进出人员的人员进出频率、周期、连续性进行相似度比对/计算。
进一步的，将选定园区进出人员的人员进出事件按照预设的时间周期，分隔为多个时间段，计算每个时间周期的人员进出频率、周期、连续性并比较，得到当前时间段内的园区进出人员的进出变化率，根据该变化率调整其风险评分。比如，一些盗窃案件中，犯罪人员会固定时间段对固定区域进行踩点，查看该区域的人员行动规律，而在犯案前或者犯案后，将不再进行类似进出行为。本发明通过对比该变化，可以在犯案前提前预警该人脸可能需要防范，或者在案件后，辅助办案人员更快的锁定嫌疑人。进一步的，设置其评分方式为若所述变化率较大，则增大其风险评分，否则，维持或减小风险评分。
作为一个优选的实施方案，风险评估还包括：
标签分析子模块，用于根据人员进出清单计算人员进出频率、周期、连续性，并使用聚类算法，结合离散特征，为园区进出人员添加标签，所述标签包括：常住居民、暂住居民、访客，并根据该园区进出人员的标签调整其风险评分。
进一步的，本发明的智慧园区安防风险控制系统还包括有报警模块，当风险评分大于预设值，则发出报警。若仅仅提供评分，则可能在园区长期处于平和状态时，容易逐渐忘记对风险评分进行持续性的关注，而设置报警模块后，能够在即使相关人员不关注评分的情况下，主动发出警报。
需要说明的是，上述的预设算法、聚类算法包括决策树C50算法、分类回归树算法、朴素贝叶斯算法、向量机算法。其对图像中提取的离散特征以及通过人员进出清单简单推理得到的进出频率、周期连续性、变化率等等，进行计算、分析以及比较得出客观的结果，这些、分析以及比较包括但不限于本文中列举的方式，其还可以包括本领域技术人员所公知、常用的技术手段。进一步的，本发明对上述算法择优，取其能够最效率、最准确的算法进行计算。
优选的，该系统还包括：
储存于所述数据库的白名单以及黑名单，所述黑名单为不良进出人员名单，白名单为园区良好记录人员名单；
匹配模块，用于将进出人员的ID与白名单以及黑名单匹配。
使用第三方平台的数据库作为辅助，能够更有效的提供安全服务。
作为一个优选的实施方案，该系统还包括有进出评分模块，该进出评分模块用于在人员进出事件发生后，对进出人员的当前进出的行为进行对应的加分、扣分，所述进出的行为包括：违规进出行为、可疑进出行为。
作为一个可选的实施方案，所述风险评估模块为主动评估模块，其通过用户触发或者实时由安保对进出人员进行风险评分；
所述进出评分模块为被动评估模块，其在预设的时间段内，由人员进出时间触发，并进行评估。
设置风险评估模块主动进行评估，能够保证在即使算法或者整个系统进行了调整，也能够立刻进行报警。而设置进出评分模块为被动评估，则因为人员进出时才能够对其行为进行相应的评分，设置其为被动模块更为合理。
基于同一发明构思，本申请提供实施例二，其具体实施方式如下。
实施例二
本发明实施例还提供一种智慧园区安防风险控制方法，其包括：
获取画面中人脸截图，并匹配人脸数据库，得到进出人员的ID，并存储人员进出事件至数据库；
从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征；
根据数据库以及离散特征进行风险评估：
-根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
-对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，其他关联人员的风险评分；
-根据人员进出清单计算人员进出频率、周期、连续性，并使用聚类算法，结合离散特征，为园区进出人员添加标签，所述标签包括：常住居民、暂住居民、访客，并根据该园区进出人员的标签调整其风险评分。
前述系统实施例中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的方法，通过前述系统的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中方法的实施方法以及好处，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
基于同一发明构思，本申请提供实施例三。
实施例三
本发明第三实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的一种智慧园区安防风险控制系统，该系统包括：
识别模块1，用于获取画面中人脸截图，并匹配人脸数据库，得到进出人员的ID，并存储人员进出事件至数据库；
特征模块2，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
风险评估模块3，其包括：
-行为分析子模块30，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分。
-关联分析子模块31，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、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)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++、python、R语言、scala、spark，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码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)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
基于同一发明构思，本申请提供实施例四。
实施例四
本发明第四实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一实施例中的所有方法步骤或部分方法步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
总体来说，本发明实施例提供的一种智慧园区安防风险控制方法、存储介质、电子设备及系统，其通过对人脸编号、离散特征提取以及进出记录保存，能够通过统计分析，对园区流动的人员进行风险评估，更加安全，且稳定。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种智慧园区安防风险控制系统，其特征在于，其包括：
识别模块，用于获取画面中人脸截图，并获取该人脸的特征并编号，存储该人脸的编号的人员进出事件至数据库；
特征模块，其用于从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
风险评估模块，其包括：
-行为分析子模块，根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分。
-关联分析子模块，用于对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，调整其他关联人员的风险评分。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，其还包括：
进出评分模块，用于在人员进出事件发生后，对进出人员的当前进出的行为进行对应的加分、扣分，所述进出的行为包括：违规进出行为、可疑进出行为。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述风险评估模块还包括：
所述风险评估模块为主动评估模块，其通过用户触发或者实时由安保对进出人员进行风险评分；
所述进出评分模块为被动评估模块，其在预设的时间段内，由人员进出时间触发，并进行评估。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述行为分析子模块使用预设算法进行计算包括：
将人员进出频率、周期、连续性与已知的高危险进出人员的人员进出频率、周期、连续性进行相似度比对/计算。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述行为分析子模块使用预设算法进行计算还包括，将选定园区进出人员的人员进出事件按照预设的时间周期，分隔为多个时间段，计算每个时间周期的人员进出频率、周期、连续性并比较，得到当前时间段内的园区进出人员的进出变化率，根据该变化率调整其风险评分。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述风险评估还包括：
标签分析子模块，用于根据人员进出清单计算人员进出频率、周期、连续性，并使用聚类算法，结合离散特征，为园区进出人员添加标签，所述标签包括：常住居民、暂住居民、访客，并根据该园区进出人员的标签调整其风险评分。
7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，其还包括：报警模块，当风险评分大于预设值，则发出报警。
8.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种智慧园区安防风险控制方法，其特征在于：
获取画面中人脸截图，并获取该人脸的特征并编号，存储该人脸的编号的人员进出事件至数据库；
从园区进出图像数据提取园区进出人员的离散特征，所述离散特征包括年龄特征、性别特征和/或容貌特征；
根据数据库以及离散特征进行风险评估：
-根据离散特征以及人员进出清单，得到人员进出频率、周期、连续性，使用预设算法进行计算，得到风险评分；
-对园区进出人员进出清单按照时间序列进行分割，使用关联算法计算园区的两个以上进出人员的关联度，得到多个关联人员，并根据每个关联人员的风险评分，其他关联人员的风险评分。
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