(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210922608.4 (22)申请日 2022.08.02 (71)申请人 上海三力 信息科技有限公司 地址 200000 上海市徐汇区肇 嘉浜路10 65 甲号909室 (72)发明人 李兴昶　熊佳　左俊　陈瑶　 (74)专利代理 机构 成都顶峰专利事务所(普通 合伙) 51224 专利代理师 叶昌威 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06K 19/077(2006.01) G06K 19/07(2006.01)G06K 17/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种智慧园区异常人员识别方法、 系统、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明涉及人员监控技术领域， 具体公开了 一种智慧园区异常人员识别方法、 系统、 设备及 存储介质。 通过获取园区各监测点位的监控视频 帧图像判断目标人员是否是园区内的学生， 如果 不是， 就根据出现目标人员的各帧图像所对应的 时间信息和点位编号信息， 来确定目标人员的行 进轨迹， 进而预测目标人员会出现的活动监测范 围， 通过该范围内各监测点位的射频识别终端目 标人员的身份识别， 若各射频识别终端反馈的识 别数据包中均没有相应的身份识别信息， 即判定 目标人员为异常人员。 本发明可以实现对园区内 出现的异常人员的智能化、 无感化监测识别， 提 高对异常人员的监测识别效率、 即时性和精准 度， 提升智慧园区的安全防范能力。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115223100 A 2022.10.21 CN 115223100 A 1.一种智慧园区异常人员识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取园区各监测点位的监控视频流， 并从监控视频流中获取若干帧图像以及各帧图像 对应的时间信息和点 位编号信息； 从各帧图像中提取目标 人员的面部图像特 征信息及体貌图像特 征信息； 根据目标人员的面部图像特征信息及体貌图像特征信息判断目标人员是否为园区学 生； 在判定目标人员非园区学生 时， 根据出现目标人员的各帧图像所对应的时间信 息和点 位编号信息， 确定目标 人员的行进轨 迹； 根据目标 人员的行进轨 迹， 预测目标 人员后续的活动监测范围； 向活动监测范围内各监测点位的射频识别终端发送识别指令， 并接收各射频识别终端 反馈的识别数据包； 若各识别数据包中均不包 含身份识别 信息， 则判定目标 人员为异常人员。 2.根据权利要求1所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 若某一识别数据包中包含身份识别信 息， 则根据 所述身份识别信 息从工作 人员数据库 中调取对应的预存人脸图像特 征信息； 将目标人员的面部图像特征信 息与所述预存人脸图像特征信 息进行相似度匹配， 若 匹 配相似度小于设定相似度阈值， 则判定目标 人员为异常人员。 3.根据权利要求1或2所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 所述方法 还包括： 在判定目标人员为异常人员后， 向执勤终端发送预警提示信息， 并将目标人员的各帧 图像及行进轨 迹发送至执勤终端。 4.根据权利要求1所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 所述向活动监 测范围内各监测点位的射频识别终端发送识别指令， 并接收各射频识别终端反馈的识别数 据包， 包括： 确定信息采集时间段； 向活动监测范围内各监测点 位的射频识别终端发送 识别指令及信息采集时间段； 在信息采集时间段内接收各射频识别终端反馈的识别数据包。 5.根据权利要求1所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 所述监控视频 流包含若干 帧图像， 各帧图像均附带有时间戳和唯一编号， 所述从监控视频流中获取若干 帧图像以及各帧图像对应的时间信息和 点位编号信息， 包括： 从监控视频流中提取出若干 帧图像， 并从各帧图像中提取出对应的时间戳和唯一编号， 根据时间戳生成时间信息， 根据 唯一编号 生成点位编号信息 。 6.根据权利要求1所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 根据 出现目标 人员的各帧图像所对应的时间信息和点 位编号信息， 确定目标 人员的行进轨 迹， 包括： 根据各帧图像所对应的点位编号信息在园区地图中标记出各点位编号信息对应的监 测点位； 根据各帧图像所对应的时间信 息将标记的各对应监测点位按照时间顺序依次连接， 形 成目标人员的行进轨 迹。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115223100 A 27.根据权利要求1所述的一种智慧园区异常人员识别方法， 其特征在于， 所述根据目标 人员的面部图像特征信息及体貌图像特征信息判断目标人员是否为园区学生， 包括： 将目 标人员的面部图像特征信息与体貌图像特征信息导入预置的学生信息库中进 行特征匹配， 若未匹配成功则判定目标 人员非园区学生。 8.一种智慧园区异常人员识别系统， 其特征在于， 包括获取单元、 提取单元、 判断单元、 确定单元、 预测单 元、 收发单 元和判定单 元， 其中： 获取单元， 用于获取园区各监测点位的监控视频流， 并从监控视频流中获取若干帧图 像以及各帧图像对应的时间信息和点 位编号信息； 提取单元， 用于从各帧图像中提取目标人员的面部图像特征信息及体貌图像特征信 息； 判断单元， 用于根据目标人员的面部图像特征信 息及体貌图像特征信 息判断目标人员 是否为园区学生； 确定单元， 用于在判定目标人员非园区学生时， 根据出现目标人员的各帧图像所对应 的时间信息和点 位编号信息， 确定目标 人员的行进轨 迹； 预测单元， 用于根据目标 人员的行进轨 迹， 预测目标 人员后续的活动监测范围； 收发单元， 用于向活动监测范围内各监测点位的射频识别终端发送识别指令， 并接收 各射频识别终端反馈的识别数据包； 判定单元， 用于在各识别数据包中均不包含身份识别信息时， 判定目标人员为异常人 员。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储指令； 处理器， 用于读取所述存储器 中存储的指令， 并根据指令执行权利要求1 ‑7任意一项所 述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有指令， 当所述指令在计算机上运行时， 使得 所述计算机执 行权利要求1 ‑7任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115223100 A 3