[发明专利]适用于固定群体的行为预测方法和系统

说明书

本发明实施例公开一种适用于固定群体的行为预测方法和系统，其中方法包括如下步骤：将行为采集装置获取的行为对象的当前行为数据与行为数据库中的行为数据进行匹配，得到行为对象的身份信息；基于预设图像数据库对图像采集装置获取的行为对象的面部图像数据进行对面部特征匹配，根据面部特征匹配的结果确定身份信息与行为对象之间的对应关系；当对应关系指示行为对象与身份信息匹配时，采用机器学习模型对所获取的行为对象的实时行为数据进行行为预测，得到行为对象下一时刻的行为数据。采用本发明，通过对行为对象的双重身份认证，在预测到行为对象可能出现异常行为时，可以提高相关人员及时排除异常行为的效率。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种适用于固定群体的行为预测方法和系统。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，人类的行为也不再是随意不可预测的。科学预测人们的行为有着重要的商业价值和现实意义。

现有技术中，人类行为分析和预判系统在确定异常行为对象时，通过发出告警信息提醒相关人员注意，例如，通过分析银行中办理业务的人员的当前行为，预测其接下来的动作，当预测到即将发生异常行为(例如，抢劫银行)的顾客时，提醒安保人员密切关注，保障了社会人员、财产的安全。然而，当某一范围内被监控的行为对象较多时，相关人员需要通过人为筛查确定即将发生异常行为的目标，降低了排除异常行为的效率。

发明内容

本发明实施例提供一种适用于固定群体的行为预测方法和系统，通过对行为对象的双重身份认证，在预测到行为对象可能出现异常行为时，可以提高相关人员及时排除异常行为的效率。

本发明实施例第一方面提供了一种适用于固定群体的行为预测方法，可包括：

将行为采集装置获取的行为对象的当前行为数据与行为数据库中的行为数据进行匹配，得到行为对象的身份信息；

基于预设图像数据库对图像采集装置获取的行为对象的面部图像数据进行对面部特征匹配，根据面部特征匹配的结果确定身份信息与行为对象之间的对应关系；

当对应关系指示行为对象与身份信息匹配时，采用机器学习模型对所获取的行为对象的实时行为数据进行行为预测，得到行为对象下一时刻的行为数据。

在可选实施例中，方法还包括：

基于行为采集装置采集固定群体中各成员的行为数据组成行为数据库。

在可选实施例中，方法还包括：

采用预设学习算法训练针对行为数据库的机器学习模型。

在可选实施例中，方法还包括：

根据行为对象输入的身份标识，确定行为对象的身份信息。

在可选实施例中，行为采集装置包括至少两个行为采集设备，至少两个行为采集设备从至少两个角度采集行为对象的当前行为数据和/或实时行为数据。

在可选实施例中，方法还包括：

获取至少两个行为采集设备所采集的行为对象的至少两实时角度行为数据；

采用数据融合算法对至少两实时角度行为数据进行融合分析生成行为对象的实时行为数据。

在可选实施例中，方法还包括：

基于行为对象的对象信息，判断所预测的行为对象下一时刻的行为数据是否属于异常行为数据，对象信息指示行为对象的对象属性；

当判断的结果为是时，输出异常告警信息，异常告警信息携带行为对象的身份信息。

在可选实施例中，方法还包括：