[发明专利]一种智能监控方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，包括：

采集进入社区的流动人员的基本信息、目标地址以及流动人员随身电子设备的MAC地址；根据流动人员的目标地址，生成流动人员在社区内的行动路径及活动空间；

基于设置在多个监测点的AP探针，收集包含电子设备的MAC地址信息的实时数据，所述实时数据包括实时坐标位置以及停留时间；

对所述实时数据进行结构化处理获得具有时空关系的结构化数据，并将结构化数据存储在加速处理层的关系型内存数据库中，并定期将历史数据持久化存储在批处理层的磁盘数据库中；

当接收查询请求时，对所述实时数据的时空关系进行关联分析，输出流动人员的行为空间轨迹和在各监测点的停留时间；

通过基于监督学习的分类模型对所述实时数据、行动路径及活动空间进行学习，输出轨迹异常的概率，当所述概率超过阈值时向外发出流动人员轨迹异常警报。

2.根据权利要求1所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，所述根据流动人员的目标地址，生成流动人员在社区内的行动路径及活动空间，包括：

采集社区的不动产信息和社区地图；

将目标地址与所述不动产信息进行比对，根据比对结果在所述社区地图上规划出流动人员在社区内的行动路径及活动空间。

3.根据权利要求2所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，所述将目标地址与所述不动产信息进行比对，根据比对结果在所述社区地图上规划出流动人员在社区内的行动路径及活动空间，包括：

采集流动人员所通过的智能门禁系统的地理坐标；

将目标地址与所述不动产信息进行比对，根据比对结果在所述社区地图上查找到对应的目标不动产位置；

根据所述目标不动产位置以及智能门禁系统的地理坐标，在所述社区地图上规划出流动人员在社区内的行动路径及活动空间。

4.根据权利要求1所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，所述当接收查询请求时，对所述实时数据的时空关系进行关联分析，输出流动人员的行为空间轨迹和在各监测点的停留时间，包括：

当接收查询请求时，根据所述实时数据获取流动人员在各监测点的有序时间戳序列，并获取在各监测点的停留时间；

通过所述有序时间戳序列和设备地理坐标信息绘制所述流动人员的行为空间轨迹。

5.根据权利要求4所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，所述通过基于监督学习的分类模型对所述实时数据、行动路径及活动空间进行学习，输出轨迹异常的概率，当所述概率超过阈值时向外发出流动人员轨迹异常警报，包括：

对所述实时数据、行动路径及活动空间进行标注，得到样本集；

对所述样本集进行划分，得到训练样本集和测试样本集；

利用所述基于监督学习的分类模型对所述训练样本集进行训练，然后利用所述测试样本集对所述基于监督学习的分类模型进行测试，得到最终的基于监督学习的分类模型；

利用最终的基于监督学习的分类模型进行预测，得到轨迹异常的概率，当所述概率超过阈值时向外发出流动人员轨迹异常警报。

6.根据权利要求1所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，还包括：

根据流动人员的行为空间轨迹和在各监测点的停留时间，绘制流动人员行为空间轨迹图、流动人员人流热力图、历史数据的时序统计图，并进行显示。

7.根据权利要求4所述的基于时空关系的智能监控方法，其特征在于，所述当接收查询请求时，根据所述实时数据获取流动人员在各监测点的有序时间戳序列，并获取在各监测点的停留时间，包括：

当接收到查询请求时，获取查询类型；

若查询类型为实时业务，则通过流数据形式对存储在加速处理层的实时数据进行调用，以进行实时业务的处理；

若查询类型为历史业务，则通过批量数据形式对存储在批处理层的历史数据进行调用，以进行历史业务的处理。