CN110427901B - 基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统 - Google Patents

基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统，采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据，并识别出人脸信息；根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1；当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。实现对景区内游客发生事故的自动预警，为决策者做应急预案的预防、处理、追踪提供技术支持。

Description

基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统
技术领域
本发明涉及智慧景区技术领域，特别涉及一种基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统。
背景技术
目前，人们越来越注重生活的质量。旅游也就成了很多人放松娱乐的选择，由于逐年增加的客流量，特别在节假日时期客流暴增，导致管理员无法全面管控，即便发生异常，也无法第一时间获取以及处理。而旅游安全问题又是游客、景区关心的头等问题。传统的旅游应急系统，往往是在游客发生突发事件后，通过游客自发上报然后管理员采取行动。此种方式，等管理员接到事件并派往事发地时，已经过去一段时间了。特别是当游客无法自行上报时，目前仍是只能等待被发现后才能上报处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统，实现在景区自动预警游客发生危险的情况，使景区对旅游事件的处理不只依赖于游客上报。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于人脸识别技术的旅游应急方法，所述方法为：
采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据，并识别出人脸信息；
根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式1
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式2
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
本发明的有益效果在于：根据景区出入口和景区内摄像头采集的人脸信息，可以得知游客从摄像头处经过的时间、游客在相邻摄像头之间行走的路线和时间，进而计算出游客在景区内旅游的速度；根据公式1，nowtime与lasttime的差值越大，C1的值越大，游客越有可能出现危险，当C1大于V1，通知景区管理员进行处理，使景区内游客发生危险的应急事件能实现自动预警，不只依赖于游客自行上报，从而为景区管理员及时处理景区应急事件提供技术支持。
同时，对应上述方法，本发明还公开了一种基于人脸识别技术的旅游应急系统，所述系统包括数据采集模块、人脸识别模块、预警模块和通知处理模块，
所述数据采集模块，用于采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据；
所述人脸识别模块，用于根据采集的人脸数据识别出人脸信息；
所述预警模块，用于根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式1
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式2
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
所述处理模块，用于当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
本发明的有益效果在于：摄像头采集的数据通过人脸识别技术识别后到达预警模块进行处理，预警模块分析计算出需要景区管理员进行处理的事件并通知管理员前去处理，实现景区内游客发生事故的自动预警，为景区应急预案管理提供技术支持。
附图说明
图1为本发明实施例一的基于人脸识别技术的旅游应急方法的流程图；
图2为本发明实施例四的基于人脸识别技术的旅游应急系统的系统框图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
请参照图1，本发明提供的实施例一为：
一种基于人脸识别技术的旅游应急方法，所述方法为：
采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据，并识别出人脸信息；
根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式1
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式2
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
具体的，摄像头采集到人脸数据，识别出人脸信息中不仅包含人脸图像信息，还包含摄像头的位置信息以及时间信息，再结合景区游览线路图，得到相邻摄像头之间的线路长度，利用这些数据可以分析计算游客在景区内游览时的速度、时间、距离相关数据；在公式1中，max(pointdistance)是指与最后一次采集到游客人脸摄像头的位置相邻且线路距离最大的摄像头，也就是游客接下来可能走的路线中的最长路线，用max(pointdistance)/aveSpeed获取大数据下计算得到的走完该最大线路距离游客需要的平均时间；(nowtime-lasttime)为当前游客没有出现在景区摄像头视线内的时间，即为无法检测到游客的时间，当(nowtime-lasttime)的值越大，C1值也越大，当C1的值大于V1的值，启动报警，通知景区管理员前去处理；根据公式2，aveSpeed是依据大数据计算景区内目前搜集到的游客旅游的平均速度，集结大数据进行计算，使C1的值更加具有准确性和普遍适用性。
实际使用时，可将预警信息通知给景区的值班管理员，值班管理员可通过手持指挥调度通话设备，远程呼叫在事发地附近的管理员前往处置。值班管理员接收到预警信息，还可查看景区内当前客流热力图，将合适的救援路线告知事发地附近的管理员，便于该管理员进行快速处理。
进一步的，第一危险系数阈值V1计算公式为：
V1＝k1*aveSpeed/minSpeed 公式3
其中，minSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dN)/max(t1，t2，t3，...，tN)；k1为调整因子。
在公式3中，给出了V1依据大数据计算得到，minSpeed指依据大数据计算景区内最长的两个相邻摄像头之间线路长度除以所有游客中两个相邻摄像头之间所用最长时间得到，随着大数据不断更新，(aveSpeed/minSpeed)的值也在不断更新，不断变更的第一危险系数阈值，使应急预判更加合理准确，k1作为调整因子，根据实际情况人为设定，使V1取值更加灵活合理。
本发明提供的实施例二为：
在实施例一的基础上，所述方法还包括，根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第二危险系数C2，具体公式为：
C2＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/oneaveSpeed) 公式4
其中，C2为预警的第二危险系数；oneaveSpeed为当前一位游客在景区内旅游的平均速度，oneaveSpeed的计算公式为：
oneaveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dM)/(t1+t2+t3+...+tM) 公式5
其中，M为景区内当前一位游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第二危险系数C2大于第二危险系数阈值V2，通知景区管理员前往处理。
具体的，依据公式4和公式5，根据当前一位游客在景区内游览时自己的速度对其发生事故的情况进行自动预警，使自动预警具有针对性，且C2与C1结合，当C1大于V1或者C2大于V2时达到自动预警条件，使自动预警更加合理有效。
进一步的，第二危险系数阈值V2计算公式为：
V2＝k2*oneaveSpeed/oneminSpeed 公式6
其中，oneminSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dM)/max(t1，t2，t3，...，tM)；k2为调整因子。
同样的，在公式6中，V2的计算也依据于当前一位游客在景区内游览时自己的速度，使自动预警具有针对性，随着数据的不断采集，V2的值也在不断更新，不断变更的第二危险系数阈值，使应急预判更加合理准确，k2作为调整因子，根据实际情况人为设定，使V2取值更加灵活合理。
本发明提供的实施例三为：
在实施例一或二的基础上，所述方法还包括：采集游客的身份信息，将游客的身份信息与游客的人脸信息对应起来；存储游客的人脸信息和身份信息。
将游客的身份信息与人脸信息对应起来，一方面使游客人脸识别准确率更高，另一方面当自动预警游客发生事故时，可尽快调取出该游客的身份信息，使快速通知到其伙伴或者家人。
请参照图2，本发明提供的实施例四为：
一种基于人脸识别技术的旅游应急系统，所述系统包括数据采集模块、人脸识别模块、预警模块和通知处理模块，
所述数据采集模块，用于采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据；
所述人脸识别模块，用于根据采集的人脸数据识别出人脸信息；
所述预警模块，用于根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式1
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式2
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
所述处理模块，用于当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
所述数据采集模块与所述人脸识别模块连接，所述人脸识别模块还与所述预警模块连接，所述预警模块还与所述通知处理模块连接。
进一步的，所述预警模块中，第一危险系数阈值V1计算公式为：
V1＝k1*aveSpeed/minSpeed 公式3
其中，minSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dN)/max(t1，t2，t3，...，tN)；k1为调整因子。
本发明提供的实施例五为：
在实施例四的基础上，所述预警模块还包括：根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第二危险系数C2，具体公式为：
C2＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/oneaveSpeed) 公式4
其中，C2为预警的第二危险系数；oneaveSpeed为当前一位游客在景区内旅游的平均速度，oneaveSpeed的计算公式为：
oneaveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dM)/(t1+t2+t3+...+tM) 公式5
其中，M为景区内当前一位游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第二危险系数C2大于第二危险系数阈值V2，通知景区管理员前往处理。
进一步的，所述预警模块中，第二危险系数阈值V2计算公式为：
V2＝k2*oneaveSpeed/oneminSpeed 公式6
其中，oneminSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dM)/max(t1，t2，t3，...，tM)；k2为调整因子。
本发明提供的实施例六为：
在实施例四或五的基础上，所述数据采集模块，还用于采集游客的身份信息；所述系统还包括身份对应模块和存储模块，
所述身份对应模块，用于将游客的身份信息与游客的人脸信息对应起来；
所述存储模块，用于存储游客的人脸信息和身份信息。
所述数据采集模块将采集的数据发送给所述身份对应模块，所述人脸识别模块将所述人脸识别结果发送给所述身份对应模块，所述身份对应模块将人脸与身份对应后的信息发送给所述预警模块，所述预警模块对接收到人脸与身份对应后的信息，并进行处理。
所述存储模块与所述身份对应模块连接，存储所述身份对应模块接收的数据以及处理好的数据；所述存储模块还与所述预警模块连接，用来存储所述预警模块处理后的数据。
综上所述，本发明提供的基于人脸识别技术的旅游应急方法及系统，通过人脸识别技术，利用相邻摄像头之间游客游览线路长度、游览时间以及游览速度，对未识别到游客时的情况进行分析，自动预警出游客发生事故的情况，为景区管理员提供有效的技术支持，使可快速及时的发现游客可能发生事故的情况，及时派出景区管理员前去处理，为景区应急预案争取更多的处理时间，降低事故率和事故危害程度。
以上所述仅为本发明的实施例，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同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别技术的旅游应急方法，其特征在于，所述方法为：
采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据，并识别出人脸信息；
根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式(1)
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式(2)
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的旅游应急方法，其特征在于，第一危险系数阈值V1计算公式为：
V1＝k1*aveSpeed/minSpeed 公式(3)
其中，minSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dN)/max(t1，t2，t3，...，tN)；k1为调整因子。
3.根据权利要求1或2所述的基于人脸识别技术的旅游应急方法，其特征在于，所述方法还包括，根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第二危险系数C2，具体公式为：
C2＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/oneaveSpeed) 公式(4)
其中，C2为预警的第二危险系数；oneaveSpeed为当前一位游客在景区内旅游的平均速度，oneaveSpeed的计算公式为：
oneaveSpeed＝(dl+d2+d3+...+dM)/(t1+t2+t3+...+tM) 公式(5)
其中，M为景区内当前一位游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第二危险系数C2大于第二危险系数阈值V2，通知景区管理员前往处理。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别技术的旅游应急方法，其特征在于，第二危险系数阈值V2计算公式为：
V2＝k2*oneaveSpeed/oneminSpeed 公式(6)
其中，oneminSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dM)/max(t1，t2，t3，...，tM)；k2为调整因子。
5.根据权利要求1所述的基于人脸识别技术的旅游应急方法，其特征在于，所述方法还包括：采集游客的身份信息，将游客的身份信息与游客的人脸信息对应起来；存储游客的人脸信息和身份信息。
6.一种基于人脸识别技术的旅游应急系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、人脸识别模块、预警模块和通知处理模块，
所述数据采集模块，用于采集景区出入口及景区内的摄像头获得的人脸数据；
所述人脸识别模块，用于根据采集的人脸数据识别出人脸信息；
所述预警模块，用于根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第一危险系数C1，具体公式为：
C1＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/aveSpeed) 公式(1)
其中，C1为预警的第一危险系数；nowtime为当前时间；lasttime为最后一次通过摄像头采集到游客人脸的时间，pointdistance为最后一次采集到游客人脸摄像头的位置与该位置相邻摄像头的位置之间的线路长度；max(pointdistance)为取所有线路长度中的最大值；aveSpeed为景区内所有游客旅游的平均速度，aveSpeed的计算公式为：
aveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dN)/(t1+t2+t3+...+tN) 公式(2)
其中，d为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置的线路长度；t为一位游客从上一个摄像头位置走到下一个摄像头位置所花费的时间；N为景区内所有采集到的游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
所述处理模块，用于当游客发生事故的第一危险系数C1大于第一危险系数阈值V1，通知景区管理员前往处理。
7.根据权利要求6所述的基于人脸识别技术的旅游应急系统，其特征在于，所述预警模块中，第一危险系数阈值V1计算公式为：
V1＝aveSpeed/minSpeed 公式(3)
其中，minSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dN)/max(t1，t2，t3，...，tN)。
8.根据权利要求6或7所述的基于人脸识别技术的旅游应急系统，其特征在于，所述预警模块还包括：根据摄像头的位置以及人脸信息，预警计算出游客发生事故的第二危险系数C2，具体公式为：
C2＝(nowtime-lasttime)/(max(pointdistance)/oneaveSpeed) 公式(4)
其中，C2为预警的第二危险系数；oneaveSpeed为当前一位游客在景区内旅游的平均速度，oneaveSpeed的计算公式为：
oneaveSpeed＝(d1+d2+d3+...+dM)/(t1+t2+t3+...+tM) 公式(5)
其中，M为景区内当前一位游客完成相邻摄像头之间线路的总次数；
当游客发生事故的第二危险系数C2大于第二危险系数阈值V2，通知景区管理员前往处理。
9.根据权利要求8所述的基于人脸识别技术的旅游应急系统，其特征在于，所述预警模块中，第二危险系数阈值V2计算公式为：
V2＝oneaveSpeed/oneminSpeed 公式(6)
其中，oneminSpeed＝max(d1，d2，d3，...，dM)/max(t1，t2，t3，...，tM)。
10.根据权利要求6所述的基于人脸识别技术的旅游应急系统，其特征在于，所述数据采集模块，还用于采集游客的身份信息；所述系统还包括身份对应模块和存储模块，
所述身份对应模块，用于将游客的身份信息与游客的人脸信息对应起来；
所述存储模块，用于存储游客的人脸信息和身份信息。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112911212A (zh) * 2020-12-22 2021-06-04 安徽东方风景建设有限公司 一种基于大数据处理的景区指挥系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002185893A (ja) * 2000-12-11 2002-06-28 Makers Shop:Kk 画像情報提供システムおよび画像情報提供システム制御用プログラム記録媒体
CN104394378A (zh) * 2014-12-05 2015-03-04 成都美联微智科技有限公司 一种新型旅游景区客流分析的监控装置
CN106534779A (zh) * 2016-10-28 2017-03-22 安徽三实信息技术服务有限公司 一种景区安全预警智能监控系统
WO2019000565A1 (zh) * 2017-06-30 2019-01-03 深圳前海弘稼科技有限公司 景区拍照方法和系统
CN109272153A (zh) * 2018-09-10 2019-01-25 合肥巨清信息科技有限公司 一种旅游景区人流预警系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103323011B (zh) * 2012-03-22 2016-03-30 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 点对点分享景点信息的导航装置及其方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002185893A (ja) * 2000-12-11 2002-06-28 Makers Shop:Kk 画像情報提供システムおよび画像情報提供システム制御用プログラム記録媒体
CN104394378A (zh) * 2014-12-05 2015-03-04 成都美联微智科技有限公司 一种新型旅游景区客流分析的监控装置
CN106534779A (zh) * 2016-10-28 2017-03-22 安徽三实信息技术服务有限公司 一种景区安全预警智能监控系统
WO2019000565A1 (zh) * 2017-06-30 2019-01-03 深圳前海弘稼科技有限公司 景区拍照方法和系统
CN109272153A (zh) * 2018-09-10 2019-01-25 合肥巨清信息科技有限公司 一种旅游景区人流预警系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Design of Integrated Management Platform of Intelligent Scenic Spot based on Face Recognition Technology;Gong Xiao Mei等;《https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3292425.3292447》;20180924;第43-47页 *
人脸识别技术在智慧城市建设中的深度应用;姚玲;《中国安防》;20180423;第44-49页 *

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