CN114118713A - 监控方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents

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CN114118713A CN202111295531.4A CN202111295531A CN114118713A CN 114118713 A CN114118713 A CN 114118713A CN 202111295531 A CN202111295531 A CN 202111295531A CN 114118713 A CN114118713 A CN 114118713A
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Abstract

本申请提供一种监控方法、设备及计算机存储介质，主要包括根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各目标对象对应于各监控数据的各监控信息；整合同一目标对象对应于各监控数据的各监控信息，获得各目标对象对应的各监控信息集合；根据预设排查条件、各目标对象对应的各监控信息集合，确定各目标对象中的可疑对象。据此，本申请可及时且有效地排查出目标区域的可疑对象，以提高监控效果。

Description

监控方法、系统及计算机存储介质
技术领域
本申请实施例涉及计算机测试技术领域，特别涉及一种软件测试方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.目前人脸识别技术广泛应用于社区门禁管控,符合人脸识别开门条件的人员,无需携带门禁卡,直接通过人脸识别方式开门,极大的方便了人员出入。
目前的人脸识别门禁管控系统,通过前端摄像机采集人脸数据,将抓拍到的数据传回后台,与底库中的人员进行比对,如果比对结果满足预设阈值,系统发送开门信号到门禁机进行开门,同时系统保存该人员的通行记录。
然而，在目前工业园区内，监控大都采用不具有人脸识别功能的摄像头，若是园区内出现小偷或是一些异常人员，也只能在事故发生后，采用调看监控记录的方式找出嫌疑人，不仅需花费大量人力成本，且也只能事后纠责，无法做到事前预防。
发明内容
鉴于上述问题，本申请提供一种监控方法、设备及计算机存储介质，可及时地排查可疑人员，以提供事先预防的技术效果。
本申请第一方面提供一种监控方法，其包括：根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息；整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合；根据预设排查条件、各所述目标对象对应的各所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象。
本申请第二方面提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有用于执行上述第一方面所述的监控方法中各步骤的各指令。
本申请第三方面提供一种监控设备，其包括：识别模块，用于根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息；整合模块，用于整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合；排查模块，用于根据预设排查条件、各所述目标对象各自的所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象。
综上所述，本申请实施例提供的监控方法、设备及计算机存储介质，通过整合同一目标对象对应于不同监控数据的各监控信息，以获得监控信息集合，并基于监控信息集合分析目标对象是否为可疑对象，据此，本申请可及时且有效地排查可疑对象，起到事前预防的技术功效，从而提高监控效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请第一实施例的监控方法的流程示意图。
图2为本申请第二实施例的监控方法的流程示意图。
图3为本申请第四实施例的监控设备的架构示意图。
元件标号
300：监控设备；302：识别模块；304：整合模块；306：排查模块。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
以下将结合各附图详细描述本发明的各实施例。
第一实施例
图1示出了本申请第一实施例的监控方法的流程示意图。如图所示，本实施例主要包括以下步骤：
步骤S102，根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各目标对象对应于各监控数据的各监控信息。
可选地，监控数据可包括图像数据、视频数据中的一个。
可选地，可在目标区域设置摄像装置，借以采集目标区域的多个监控数据，其中，各监控数据各自具有不同的监控信息。
可选地，监控信息可包括监控数据的采集时间。
可选地，目标区域可为工业园区、办公大楼、学校、社区、机场、火车站、商场等场所内的重点区域。
步骤S104，整合同一目标对象对应于各监控数据的各监控信息，获得各目标对象对应的各监控信息集合。
可选地，可整合同一目标对象对应于各监控数据的各采集时间，获得目标对象的采集时间集合。
步骤S106，根据预设排查条件、各目标对象对应的各监控信息集合，确定各目标对象中的可疑对象。
可选地，可根据目标对象对应的采集时间集合，分析目标对象在目标区域的活动轨迹，例如，进入目标区域的次数以及时间等。
可选地，预设排查条件可包括次数阈值、时间阈值、采集频率阈值中的至少一个。
例如，当目标对象进入目标区域的次数超过次数阈值时，或者当目标对象进入目标区域的时间超过时间阈值时，抑或是当目标对象的采集频率(即目标对象出现在目标区域的频率)超过采集频率阈值时，将目标对象确定为可疑对象。
综上所述，本申请实施例提供的监控方法，通过整合目标对象对应于目标区域的监控信息集合，并根据预设排查条件和监控信息集合，自动判断目标对象在目标区域的活动轨迹是否存在可疑。因此，本申请可及时且准确地排查出目标区域的可疑对象，以提高监控效果。
第二实施例
图2示出了本申请第二实施例的监控方法的流程示意图。如图所示，本实施例主要包括以下步骤：
步骤S202，根据多个预设监控时间，针对目标区域执行数据捕获操作，获得目标区域对应于各预设监控时间的各监控数据。
可选地，各预设监控时间可设置为同一日的不同时段，抑或设置为不同日的同一时段，也可设置为不同日的不同时段，视依实际监控需求而定。
可选地，可根据多个预设监控时间，利用摄像装置多次采集目标区域的目标影像，获得目标区域对应于各预设监控时间的各监控数据，亦即，各监控数据对应的各采集时间各不相同。
步骤S204，识别目标区域的各监控数据，获得目标区域中的各候选对象。
具体地，可针对监控数据执行人脸识别，以分析目标区域中出现过的各候选对象。
步骤S206，根据各预设授权对象，将与各预设授权对象不吻合的各候选对象确定为各目标对象。
例如，可将公司的正式员工设置为预设授权对象，根据从目标区域中识别出的各候选对象，将公司的正式员工从这些候选对象中排除，并将公司的非正式员工标识为需要进一步分析的目标对象。
步骤S208，根据各监控数据对应的各数据捕获时间，获得各目标对象对应于各监控数据的各采集时间。
步骤S210,整合同一目标对象对应于各监控数据的各采集时间，获得各目标对象对应的各采集时间集合。
可选地，可根据从各监控数据中识别出的各目标对象、各目标对象对应于各监控数据的各采集时间进行聚类分析，获得各目标对象对应的各采集时间集合。
步骤S212，根据各目标对象对应的各采集时间集合，获取各目标对象对应的各采集连续天数。
具体地，可根据目标对象的采集时间集合执行进一步分析，统计出目标对象出现在目标区域的连续天数。
需说明的是，本步骤针对目标对象的监控信息集合(例如采集时间集合)所执行的分析类型，可根据实际监控需求进行调整，并不以本实施例所示为限。
例如，当预设排查条件为采集频率阈值时，可根据目标对象对应的采集时间集合，统计目标对象的采集时间和采集次数，并根据采集时间和采集次数，分析目标对象的采集频率，亦即，目标对象在目标区域的出现频率。
步骤S214，根据预设连续天数阈值，将采集连续天数超过预设连续天数阈值的目标对象确定为可疑对象。
例如，若将预设连续天数阈值设置为3天，则当判断目标对象的采集连续天数(即目标对象出现在目标区域的连续天数)超过3天时，将目标对象确定为可疑对象。
可选地，还可进一步根据各预设排疑对象，若目标对象与各预设排疑对象均不吻合，将目标对象确定为可疑对象。
于本实施例中，预设排疑对象可包括由于工作原因需要经常出入目标区域的人员，例如访客、外卖人员等。
综上所述，本实施例的监控方法，通过整合并分析目标人员对应于目标区域的采集时间集合，可有效地排查出目标区域的可疑人员，从而提高目标区域的监控效果。
第三实施例
本申请第三实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有用于执行上述第一实施例或第二实施例所述的监控方法中各步骤的各指令。
第四实施例
图3示出了本申请第四实施例的监控设备的架构示意图。
如图所示，本实施例的监控设备300主要包括识别模块302、整合模块304、排查模块306。
识别模块302用于根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息。
可选地，所述监控数据包括图像数据、视频数据中的一个。
可选地，识别模块302还包括根据多个预设监控时间，针对所述目标区域执行数据捕获操作，获得所述目标区域对应于各所述预设监控时间的各所述监控数据。
可选地，识别模块302还包括识别所述目标区域的各所述监控数据，获得所述目标区域中的各所述目标对象；根据各监控数据对应的各数据捕获时间，获得各所述目标对象对应于各所述监控数据的各采集时间。
可选地，识别模块302还包括识别所述目标区域的各所述监控数据，获得所述目标区域中的各候选对象；根据各预设授权对象，将与各所述预设授权对象不吻合的各所述候选对象确定为各所述目标对象。
整合模块304用于整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合。
可选地，整合模块304还包括整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述采集时间，获得各所述目标对象对应的各采集时间集合。
排查模块306用于根据预设排查条件、各所述目标对象各自的所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象。
可选地，排查模块306还包括根据各所述目标对象对应的各所述采集时间集合，获取各所述目标对象对应的各采集连续天数；根据预设连续天数阈值，将所述采集连续天数超过所述预设连续天数阈值的所述目标对象确定为所述可疑对象。
可选地，排查模块306还包括根据各预设排疑对象，将与各所述预设排疑对象均不吻合的所述目标对象确定为所述可疑对象。
综上所述，本申请各实施例提供的监控方法、设备及计算机存储介质，通过识别目标区域的多个监控数据，以获取目标对象对应于各监控数据的各监控信息，并整合同一目标对象的各监控信息，以根据目标对象的监控信息集合与预设排查条件，排查目标区域中的可疑人员。因此，利用本申请的技术手段，可及时且准确地针对目标区域的可疑人员进行排查，以起到事前预防的技术效果，提高目标区域的监控效果。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种监控方法，其特征在于，包括：
根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息；
整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合；
根据预设排查条件、各所述目标对象对应的各所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象。
2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述监控数据包括图像数据、视频数据中的一个。
3.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据多个预设监控时间，针对所述目标区域执行数据捕获操作，获得所述目标区域对应于各所述预设监控时间的各所述监控数据。
4.根据权利要求3所述的监控方法，其特征在于，所述根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息包括：
识别所述目标区域的各所述监控数据，获得所述目标区域中的各所述目标对象；
根据各监控数据对应的各数据捕获时间，获得各所述目标对象对应于各所述监控数据的各采集时间。
5.根据权利要求4所述的监控方法，其特征在于，所述整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合包括：
整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述采集时间，获得各所述目标对象对应的各采集时间集合。
6.根据权利要求5所述的监控方法，其特征在于，所述根据预设排查条件、各所述目标对象对应的各所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象包括：
根据各所述目标对象对应的各所述采集时间集合，获取各所述目标对象对应的各采集连续天数；
根据预设连续天数阈值，将所述采集连续天数超过所述预设连续天数阈值的所述目标对象确定为所述可疑对象。
7.根据权利要求4所述的监控方法，其特征在于，所述根据各所述监控数据，识别所述目标区域中的各所述目标对象包括：
识别所述目标区域的各所述监控数据，获得所述目标区域中的各候选对象；
根据各预设授权对象，将与各所述预设授权对象不吻合的各所述候选对象确定为各所述目标对象。
8.根据权利要求7所述的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据各预设排疑对象，将与各所述预设排疑对象均不吻合的所述目标对象确定为所述可疑对象。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有用于执行上述权利要求1至8中任一项所述的监控方法中各步骤的各指令。
10.一种监控设备，其特征在于，包括：
识别模块，用于根据目标区域的多个监控数据，获得各目标对象、各所述目标对象对应于各所述监控数据的各监控信息；
整合模块，用于整合同一所述目标对象对应于各所述监控数据的各所述监控信息，获得各所述目标对象对应的各监控信息集合；
排查模块，用于根据预设排查条件、各所述目标对象各自的所述监控信息集合，确定各所述目标对象中的可疑对象。
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