CN113139508A - 基于人工智能的酒店安全预警方法、装置及设备 - Google Patents
基于人工智能的酒店安全预警方法、装置及设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于人工智能的酒店安全预警方法、装置及设备。通过从酒店监控视频中提取待处理图像，对待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息，根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果，在匹配结果为匹配失败时，获取图像特征信息中的人物形态衣着信息，根据人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物，在目标人物为可疑人物时，从酒店监控视频中提取包含目标人物的图像集合，根据图像集合确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警。通过在目标人物为可疑人物时，确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警，能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
Description
技术领域
本发明涉及酒店管理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的酒店安全预警方法、装置及设备。
背景技术
随着酒店行业的快速发展，酒店及旅客也越来越多，安全管理也愈发重要。当酒店的入住人员较多时，人工对进入酒店的人员进行甄别的难度很大，在没有甄别成功时，容易造成酒店的安全隐患问题，对入住人员来说有较大的风险。因此，如何对酒店安全进行准确有效预警，成为一个亟待解决的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供了一种基于人工智能的酒店安全预警方法、装置及设备，旨在解决现有技术无法对酒店安全进行准确有效预警的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于人工智能的酒店安全预警方法，所述基于人工智能的酒店安全预警方法包括：
从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
可选地，所述人物形态衣着信息包括人物形态信息和人物衣着信息；
所述在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息的步骤，具体包括：
在所述匹配结果为匹配失败时，从所述图像特征信息中提取人物轮廓信息和人物颜色信息；
根据所述人物轮廓信息确定所述目标人物的身体部位位置，并根据所述身体部位位置确定人物形态信息；
根据所述身体部位位置确定各个身体部位对应的服饰，并根据所述人物颜色信息确定各个服饰对应的服饰颜色信息；
根据所述服饰和所述服饰颜色信息确定所述人物衣着信息。
可选地，所述根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物的步骤，具体包括：
根据预设规则确定所述人物形态信息对应的形态类型；
根据所述形态类型确定第一可疑等级；
根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级；
根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物。
可选地，所述根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级的步骤，具体包括：
根据所述人物衣着信息确定所述目标人物的可疑服饰以及所述可疑服饰对应的可疑服饰颜色信息；
获取所述可疑服饰中各个服饰对应的第一权重比例，并获取所述可疑服饰颜色信息中各个颜色对应的第二权重比例；
根据所述第一权重比例和所述第二权重比例确定目标权重值；
根据所述目标权重值确定第二可疑等级。
可选地，所述根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物的步骤，具体包括：
根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级确定目标可疑等级；
当所述目标可疑等级大于预设等级时，判定所述目标人物为可疑人物；
当所述目标可疑等级小于等于所述预设等级时，判定所述目标人物为非可疑人物。
可选地，所述根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警的步骤，具体包括：
根据所述图像集合确定各个图像的时间信息和所述目标人物的方向信息；
根据所述时间信息对各个图像进行排序处理，以获得目标图像序列；
根据所述目标图像序列和所述方向信息确定所述目标人物的移动轨迹；
根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
可选地，所述根据所述移动轨迹进行酒店安全预警的步骤，具体包括：
根据所述移动轨迹确定所述目标人物经过相同位置的次数；
在所述相同位置为可疑位置时，判断所述次数是否超过预设值；
在所述次数超过预设值时，进行酒店安全预警。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于人工智能的酒店安全预警装置，所述基于人工智能的酒店安全预警装置包括：
图像识别模块，用于从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
信息匹配模块，用于根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
信息获取模块，用于在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
信息判断模块，用于根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
图像提取模块，用于在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
安全预警模块，用于根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于人工智能的酒店安全预警设备，所述基于人工智能的酒店安全预警设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能的酒店安全预警程序，所述基于人工智能的酒店安全预警程序配置为实现如上文所述的基于人工智能的酒店安全预警方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于人工智能的酒店安全预警程序，所述基于人工智能的酒店安全预警程序被处理器执行时实现如上文所述的基于人工智能的酒店安全预警方法的步骤。
本发明通过从酒店监控视频中提取待处理图像，对待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息，根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果，在匹配结果为匹配失败时，获取图像特征信息中的人物形态衣着信息，根据人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物，在目标人物为可疑人物时，从酒店监控视频中提取包含目标人物的图像集合，根据图像集合确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警。本发明通过在目标人物为可疑人物时，确定目标人物的移动轨迹，然后根据移动轨迹进行酒店安全预警，相较于现有技术仅仅通过将目标人物与预先录入的人物进行匹配，本发明上述方式能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于人工智能的酒店安全预警设备的结构示意图；
图2为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明基于人工智能的酒店安全预警装置第一实施例的结构框图。
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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于人工智能的酒店安全预警设备结构示意图。
如图1所示，该基于人工智能的酒店安全预警设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。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(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，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(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，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。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于人工智能的酒店安全预警设备的限定，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，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及基于人工智能的酒店安全预警程序。
在图1所示的基于人工智能的酒店安全预警设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于人工智能的酒店安全预警设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于人工智能的酒店安全预警设备中，所述基于人工智能的酒店安全预警设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于人工智能的酒店安全预警程序，并执行本发明实施例提供的基于人工智能的酒店安全预警方法。
本发明实施例提供了一种基于人工智能的酒店安全预警方法，参照图2，图2为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述基于人工智能的酒店安全预警方法包括以下步骤：
步骤S10：从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有图像提取、图像识别以及发出指令功能的中央处理器，也可以是微控制器，本实施例对此不做具体限制。
可理解的是，所述酒店监控视频可以从酒店安装的摄像头中获取，所述待处理图像是指包括人物的图像。图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用，通过图像识别技术可获取到待处理图像的图像特征信息。
应理解的是，所述图像特征信息可包括图像中人物的人脸特征信息、颜色特征信息、纹理特征信息、形状特征信息以及空间关系特征信息。
步骤S20：根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
需要说明的是，预先录入的人脸特征信息可以是客人在入住酒店之前进行预定房间时登记的人脸特征信息，也可以是客人在入住酒店当天在酒店前台登记入住时登记的人脸特征信息，还可以是其他获取人脸特征信息的方式，本实施例对此不做具体限制。
在具体实现中，图像特征信息中包括人物的人脸特征信息，将图像特征信息与预先录入的人脸特征信息依次进行匹配，可获得匹配结果，匹配结果可包括匹配成功和匹配失败。
步骤S30：在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
需要说明的是，所述人物形态衣着信息可包括人物的形态信息，例如：人物站姿信息、坐姿信息等等，本实施例对此不做具体限制；还可包括人物的衣着信息，例如：人物的穿着信息和衣着颜色的信息，本实施例对此不做具体限制。
步骤S40：根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
步骤S50：在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
需要说明的是，所述图像集合是指在酒店监控视频中包括目标人物的全部图像构成的集合。
步骤S60：根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
需要说明的是，所述移动轨迹是指目标人物在酒店中的行走路线，可包括目标人物经过的所有地方和目标人物经过某一地方的行走方向，还可包括其他信息，本实施例对此不做具体限制。
本实施例通过从酒店监控视频中提取待处理图像，对待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息，根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果，在匹配结果为匹配失败时，获取图像特征信息中的人物形态衣着信息，根据人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物，在目标人物为可疑人物时，从酒店监控视频中提取包含目标人物的图像集合，根据图像集合确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警。本实施例通过在目标人物为可疑人物时，确定目标人物的移动轨迹，然后根据移动轨迹进行酒店安全预警，相较于现有技术仅仅通过将目标人物与预先录入的人物进行匹配，本实施例上述方式能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
参考图3，图3为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：
步骤S301：在所述匹配结果为匹配失败时，从所述图像特征信息中提取人物轮廓信息和人物颜色信息；
需要说明的是，所述人物轮廓信息是指人物的边界特征信息，所述人物颜色信息是指人物身上的所有颜色。
步骤S302：根据所述人物轮廓信息确定所述目标人物的身体部位位置，并根据所述身体部位位置确定人物形态信息；
可理解的是，身体部位可包括：头部、颈部、肩部、手部、腿部、脚部等等，本实施例对此不做具体限制。
在具体实现中，可根据各个身体部位的位置确定人物的形态，例如：当臀部的位置与膝盖的位置在同一水平线时，说明人物形态信息为坐姿。
步骤S303：根据所述身体部位位置确定各个身体部位对应的服饰，并根据所述人物颜色信息确定各个服饰对应的服饰颜色信息；
在具体实现中，需要确定各个身体部位对应的服饰，例如：头上是否佩戴帽子，面部是否佩戴口罩，颈部是否戴有围巾等等，本实施例对此不做具体限制。
可理解的是，当确定各个身体部位对应的服饰后，还需要确定各个服饰对应的颜色，例如：黑色、白色、红色、黄色等等。
步骤S304：根据所述服饰和所述服饰颜色信息确定所述人物衣着信息。
应理解的是，人物衣着信息可包括服饰和各个服饰对应的颜色信息。
本实施例通过在匹配结果为匹配失败时，从图像特征信息中提取人物轮廓信息和人物颜色信息，根据人物轮廓信息确定目标人物的身体部位位置，并根据身体部位位置确定人物形态信息，根据身体部位位置确定各个身体部位对应的服饰，并根据人物颜色信息确定各个服饰对应的服饰颜色信息，最后根据服饰和服饰颜色信息确定人物衣着信息。本实施例通过身体部位位置确定人物形态信息，并根据服饰和服饰颜色信息确定人物衣着信息，能够使人物形态衣着信息更加准确，从而能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
参考图4，图4为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第三实施例的流程示意图。
基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤S40包括：
步骤S401：根据预设规则确定所述人物形态信息对应的形态类型；
需要说明的是，所述形态类型可包括侧身站立、背部弯曲等等，本实施例对此不做具体限制。
步骤S402：根据所述形态类型确定第一可疑等级；
在具体实现中，每一形态类型对应着一个可疑等级，例如：背部弯曲对应的可疑等级是二级。
步骤S403：根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级；
进一步地，为了精确确定第二可疑等级，所述步骤S403包括：根据所述人物衣着信息确定所述目标人物的可疑服饰以及所述可疑服饰对应的可疑服饰颜色信息；获取所述可疑服饰中各个服饰对应的第一权重比例，并获取所述可疑服饰颜色信息中各个颜色对应的第二权重比例；根据所述第一权重比例和所述第二权重比例确定目标权重值；根据所述目标权重值确定第二可疑等级。
需要说明的是，可疑服饰可由酒店管理者自行定义，例如：口罩、帽子等等。第一权重比例可根据实际情况自行设置，例如：口罩对应的权重为0.2，帽子对应的权重为0.2，也可设置为其他数值，本实施例对此不做具体限制。
可理解的是，第二权重比例也可根据实际情况自行设置，例如，黑色对应的权重为0.5，白色对应的权重为0.1，也可设置为其他数值，本实施例对此不做具体限制。
在具体实现中，目标权重值由第一权重比例和第二权重比例共同确定，例如：获取到的可疑服饰为帽子，帽子的颜色是黑色，则权重值为：0.2*0.5＝0.1，如果还获取到了另外的可疑服饰为口罩，口罩的颜色是白色，则权重值为：0.2*0.1＝0.02，目标权重值为0.1+0.02＝0.12。
应理解的是，目标权重值与第二可疑等级之间的对应关系可由酒店管理员自行设置，例如：目标权重值在0～0.01之间，第二可疑等级为一级，可疑等级越高，说明目标人物越可疑。
步骤S404：根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物。
进一步地，所述步骤S404包括：根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级确定目标可疑等级；当所述目标可疑等级大于预设等级时，判定所述目标人物为可疑人物；当所述目标可疑等级小于等于所述预设等级时，判定所述目标人物为非可疑人物。
在具体实现中，可根据第一可疑等级和第二可疑等级共同确定目标可疑等级，目标可疑等级为第一可疑等级加上第二可疑等级，例如：第一可疑等级为二级，第二可疑等级为一级，则目标可疑等级为三级。
可理解的是，预设等级可根据实际情况自行设置，例如：三级、四级、五级等等，本实施例对此不做具体限制。
本实施例通过根据预设规则确定人物形态信息对应的形态类型，根据形态类型确定第一可疑等级，根据人物衣着信息确定第二可疑等级，根据第一可疑等级和第二可疑等级判断待处理图像中的目标人物是否为可疑人物。本实施例通过第一可疑等级和第二可疑等级共同判断目标人物是否为可疑人物，能够使目标人物的判断标准更加明确，从而使可疑人物的确定更加精确，能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
参考图5，图5为本发明基于人工智能的酒店安全预警方法第四实施例的流程示意图。
基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤S60可具体包括以下步骤：
步骤S601：根据所述图像集合确定各个图像的时间信息和所述目标人物的方向信息；
可理解的是，监控视频中的每一个图像上会对应当前时刻的时间信息，并且可以通过目标人物所在的图像确定目标人物的行走方向。
步骤S602：根据所述时间信息对各个图像进行排序处理，以获得目标图像序列；
需要说明的是，排序处理指的是将所有获取到的图像按照时间顺序依次进行排序，以获得目标图像序列。
步骤S603：根据所述目标图像序列和所述方向信息确定所述目标人物的移动轨迹；
步骤S604：根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
进一步地，所述步骤S604包括：根据所述移动轨迹确定所述目标人物经过相同位置的次数；在所述相同位置为可疑位置时，判断所述次数是否超过预设值；在所述次数超过预设值时，进行酒店安全预警。
在具体实现中，当目标人物经过同一位置，并且这个位置为酒店管理员设置的可疑位置，然后判断经过这个可疑位置的次数，当次数超过预设值时，进行酒店安全预警。
本实施例通过根据图像集合确定各个图像的时间信息和目标人物的方向信息，根据时间信息对各个图像进行排序处理，以获得目标图像序列，根据目标图像序列和方向信息确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警。本实施例通过时间信息和方向信息共同确定目标人物的移动轨迹，使得移动轨迹更加准确，从而能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于人工智能的酒店安全预警程序，所述基于人工智能的酒店安全预警程序被处理器执行时实现如上文所述的基于人工智能的酒店安全预警方法的步骤。
参照图6，图6为本发明基于人工智能的酒店安全预警装置第一实施例的结构框图。
如图6所示，本发明实施例提出的基于人工智能的酒店安全预警装置包括：
图像识别模块601，用于从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
信息匹配模块602，用于根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
信息获取模块603，用于在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
信息判断模块604，用于根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
图像提取模块605，用于在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
安全预警模块606，用于根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
本实施例通过从酒店监控视频中提取待处理图像，对待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息，根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果，在匹配结果为匹配失败时，获取图像特征信息中的人物形态衣着信息，根据人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物，在目标人物为可疑人物时，从酒店监控视频中提取包含目标人物的图像集合，根据图像集合确定目标人物的移动轨迹，根据移动轨迹进行酒店安全预警。本实施例通过在目标人物为可疑人物时，确定目标人物的移动轨迹，然后根据移动轨迹进行酒店安全预警，相较于现有技术仅仅通过将目标人物与预先录入的人物进行匹配，本实施例上述方式能够更加准确有效地进行酒店安全预警。
基于本发明上述基于人工智能的酒店安全预警装置第一实施例，提出本发明基于人工智能的酒店安全预警装置的其他实施例。
在一实施例中，所述人物形态衣着信息包括人物形态信息和人物衣着信息；所述信息获取模块603，还用于在所述匹配结果为匹配失败时，从所述图像特征信息中提取人物轮廓信息和人物颜色信息；根据所述人物轮廓信息确定所述目标人物的身体部位位置，并根据所述身体部位位置确定人物形态信息；根据所述身体部位位置确定各个身体部位对应的服饰，并根据所述人物颜色信息确定各个服饰对应的服饰颜色信息；根据所述服饰和所述服饰颜色信息确定所述人物衣着信息。
在另一实施例中，所述信息判断模块604，还用于根据预设规则确定所述人物形态信息对应的形态类型；根据所述形态类型确定第一可疑等级；根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级；根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物。
在又一实施例中，所述信息判断模块604，还用于根据所述人物衣着信息确定所述目标人物的可疑服饰以及所述可疑服饰对应的可疑服饰颜色信息；获取所述可疑服饰中各个服饰对应的第一权重比例，并获取所述可疑服饰颜色信息中各个颜色对应的第二权重比例；根据所述第一权重比例和所述第二权重比例确定目标权重值；根据所述目标权重值确定第二可疑等级。
在又一实施例中，所述信息判断模块604，还用于根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级确定目标可疑等级；当所述目标可疑等级大于预设等级时，判定所述目标人物为可疑人物；当所述目标可疑等级小于等于所述预设等级时，判定所述目标人物为非可疑人物。
在又一实施例中，所述安全预警模块606，还用于根据所述图像集合确定各个图像的时间信息和所述目标人物的方向信息；根据所述时间信息对各个图像进行排序处理，以获得目标图像序列；根据所述目标图像序列和所述方向信息确定所述目标人物的移动轨迹；根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
在又一实施例中，所述安全预警模块606，还用于根据所述移动轨迹确定所述目标人物经过相同位置的次数；在所述相同位置为可疑位置时，判断所述次数是否超过预设值；在所述次数超过预设值时，进行酒店安全预警。
本发明基于人工智能的酒店安全预警装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
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一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、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，空调器，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)
1.一种基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述基于人工智能的安全预警方法包括：
从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述人物形态衣着信息包括人物形态信息和人物衣着信息；
所述在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息的步骤，具体包括：
在所述匹配结果为匹配失败时，从所述图像特征信息中提取人物轮廓信息和人物颜色信息；
根据所述人物轮廓信息确定所述目标人物的身体部位位置，并根据所述身体部位位置确定人物形态信息；
根据所述身体部位位置确定各个身体部位对应的服饰，并根据所述人物颜色信息确定各个服饰对应的服饰颜色信息；
根据所述服饰和所述服饰颜色信息确定所述人物衣着信息。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物的步骤，具体包括：
根据预设规则确定所述人物形态信息对应的形态类型；
根据所述形态类型确定第一可疑等级；
根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级；
根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物。
4.如权利要求3所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述根据所述人物衣着信息确定第二可疑等级的步骤，具体包括：
根据所述人物衣着信息确定所述目标人物的可疑服饰以及所述可疑服饰对应的可疑服饰颜色信息；
获取所述可疑服饰中各个服饰对应的第一权重比例，并获取所述可疑服饰颜色信息中各个颜色对应的第二权重比例；
根据所述第一权重比例和所述第二权重比例确定目标权重值；
根据所述目标权重值确定第二可疑等级。
5.如权利要求3所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物的步骤，具体包括：
根据所述第一可疑等级和所述第二可疑等级确定目标可疑等级；
当所述目标可疑等级大于预设等级时，判定所述目标人物为可疑人物；
当所述目标可疑等级小于等于所述预设等级时，判定所述目标人物为非可疑人物。
6.如权利要求1～5中任一项所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警的步骤，具体包括：
根据所述图像集合确定各个图像的时间信息和所述目标人物的方向信息；
根据所述时间信息对各个图像进行排序处理，以获得目标图像序列；
根据所述目标图像序列和所述方向信息确定所述目标人物的移动轨迹；
根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
7.如权利要求6所述的基于人工智能的酒店安全预警方法，其特征在于，所述根据所述移动轨迹进行酒店安全预警的步骤，具体包括：
根据所述移动轨迹确定所述目标人物经过相同位置的次数；
在所述相同位置为可疑位置时，判断所述次数是否超过预设值；
在所述次数超过预设值时，进行酒店安全预警。
8.一种基于人工智能的酒店安全预警装置，其特征在于，所述基于人工智能的酒店安全预警装置包括：
图像识别模块，用于从酒店监控视频中提取待处理图像，对所述待处理图像进行图像识别，以获得图像特征信息；
信息匹配模块，用于根据预设信息库中预先录入的人脸特征信息对所述图像特征信息进行匹配，以获得匹配结果；
信息获取模块，用于在所述匹配结果为匹配失败时，获取所述图像特征信息中的人物形态衣着信息；
信息判断模块，用于根据所述人物形态衣着信息判断所述待处理图像中的目标人物是否为可疑人物；
图像提取模块，用于在所述目标人物为可疑人物时，从所述酒店监控视频中提取包含所述目标人物的图像集合；
安全预警模块，用于根据所述图像集合确定所述目标人物的移动轨迹，根据所述移动轨迹进行酒店安全预警。
9.一种基于人工智能的酒店安全预警设备，其特征在于，所述基于人工智能的酒店安全预警设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能的酒店安全预警程序，所述基于人工智能的酒店安全预警程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的酒店安全预警方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于人工智能的酒店安全预警程序，所述基于人工智能的酒店安全预警程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的酒店安全预警方法的步骤。
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