[发明专利]一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法及系统，该基于智慧杆的社区内异常行为检测方法包括以下步骤：智慧杆采集行人的面部信息和行走姿势信息；将行人的面部信息和行走姿势信息与标准数据比对；针对比对分析的结果判断是否存在异常数据；对异常结果进行输出；该基于智慧杆的社区内异常行为检测方法及系统可以检测出社区行人的异常，及时发现问题，减少危险，可以更好的保护社区的安全。

技术领域

本发明涉及行为检测技术领域，特别涉及一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法及系统。

背景技术

随着无线通信技术的迅猛发展，5G时代的私有云、边缘计算、网络切片等技术都有着广阔的应用前景，人们对新兴科技的需求与日俱增。

现有社区安全检测设备主要为集中在路灯杆上的摄像头。基于互联网技术，现有摄像头可以实时将监控图像上传到终端服务设备，以便于工作人员随时了解社区内安全情况。但是这类检测设备智能化程度较低，社区工作人员无法详细查看所有的监控图像，也有可能忽视图像中潜在的危险。同时，在当前社区环境中，常常有社区外来人员实行偷盗或其他暴力行为，安保人员往往在事件发生以后才会调取监控录像查明情况。老人在散步过程中可能会突发某种潜在的疾病而摔倒在地，如抢救不及时可能会造成悲剧。青少年因心理疾病而做出偏激行为的案件也屡见不鲜。因此，如何将智能化科技部署在社区网络，快速而精准地检测社区人员的异常行为，为社区提供一份安全的保障，是迫切需要解决的问题。

发明内容

基于此，本发明提供了一种能够检测异常行为的方法及系统。

本发明实施例一方面提供一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法，包括以下步骤：

智慧杆采集行人的面部信息和行走姿势信息；

将行人的面部信息和行走姿势信息与标准数据比对；

针对比对分析的结果判断是否存在异常数据；

对异常结果进行输出。

作为上述实施例的进一步改进，所述面部信息包括面部静态信息和面部动态信息；

所述行走姿势信息包括行人行走速度、摔倒和蹲下的状态信息以及行人行走时腿部和手部摆动的位置信息；

所述标准数据包括社区人脸信息、近期存储信息、标准面部动态信息和标准行走姿势信息。

作为上述实施例的进一步改进，将行人的面部信息和行走姿势信息与标准数据比对包括以下步骤：

将获取的行人的面部静态信息与所述社区人脸信息进行比对，判断行人是否属于本社区；

将获取的行人的面部表情和行走姿势与近期存储信息进行比对，判断行人是否有异常；

将获取的行人的面部动态信息与所述标准面部动态信息进行比对，判断行人面部表情是否有异常；

将获取的行人的行走姿势信息与所述标准行走姿势进行比对，判断行人行走姿势是否有异常。

作为上述实施例的进一步改进，针对比对分析的结果判断是否存在异常数据，包括以下步骤：

将行人的面部静态信息与所述社区人脸信息进行比对；

如果行人的人脸信息与所述社区人脸信息匹配，则判断行人是否摔倒；

如果行人已摔倒，则将行人的位置信息以及摔倒情况通知后台；

如果行人未摔倒，则将行人的面部表情信息和行走姿势信息与所述近期储存信息、面部动态信息和行走姿势信息分别进行比对，判断行人面部表情或行走姿势是否异常；

如果行人面部表情或行走姿势异常，则判断行人所患疾病类型，并将行人所在位置以及所患疾病类型通知后台；