[发明专利]一种异常行为检测方法、装置及系统在审

专利信息
申请号: 202111643698.5 申请日: 2021-12-29
公开(公告)号: CN114493758A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 杜淑峰;周淼;范伟云 申请(专利权)人: 浙江大华系统工程有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06F16/2455;G06V40/16;G06K9/62
代理公司: 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 代理人: 金无量
地址: 310051 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 异常 行为 检测 方法 装置 系统
【说明书】:

本申请涉及异常行为检测方法、装置及系统,该方法包括,网约房管理平台将入住登记信息和网约房出入信息发送至视频专网人像平台;视频专网人像平台接收信息网专网人像平台发送的历史涉及异常行为的人员信息,历史涉及异常行为的人员信息包括第二身份信息;若第一身份信息和第二身份信息的相似度大于第一预设阈值时,则发送出入人员异常信息至多维大数据平台;当多维大数据平台接收到视频专网人像平台发送的出入人员异常信息时,判断网约房内是否涉及异常行为;若网约房内涉及异常行为,则发送异常行为告警信息至视频专网人像平台;视频专网人像平台将异常行为告警信息发送至网约房管理平台。解决了无法对网约房内是否涉及异常行为进行检测的问题。

技术领域

本申请涉及检测领域,特别是涉及一种异常行为检测方法、装置及系统。

背景技术

网约房是指在大众创业万众创新的时代背景下,互联网产业创新与共享经济的繁荣齐头并进,兴起的一种新的住宿形态。用户可以在网上提供闲置房源、进行租房交易,和网约车一样方便,这一模式被称为网约房。

网约房给人们带来便捷、舒适同时,也不能忽视其带来的各种问题。现有技术中的网约房管理,是对入住用户的入住信息进行验证,对入住登记进行管理,但是对于网约房内是否涉及异常行为无法进行管理。

针对相关技术中存在的无法对网约房内是否涉及异常行为进行检测的问题,目前还没有提出有效的解决方案。

发明内容

在本实施例中提供了一种异常行为检测方法、装置及系统,以解决相关技术中无法对网约房内是否涉及异常行为进行检测的问题。

第一个方面,在本实施例中提供了一种异常行为检测方法,所述方法用于检测网约房内是否存在异常行为,所述方法包括,

网约房管理平台获取所述网约房的入住登记信息和网约房出入信息,将所述入住登记信息和所述网约房出入信息发送至视频专网人像平台;所述网约房出入信息包括出入所述网约房的人员的第一身份信息;

所述视频专网人像平台接收信息网专网人像平台发送的历史涉及异常行为的人员信息,所述历史涉及异常行为的人员信息包括第二身份信息;将所述第一身份信息和所述第二身份信息进行比对;若所述第一身份信息和所述第二身份信息的相似度大于第一预设阈值时,则发送出入人员异常信息至多维大数据平台;

当所述多维大数据平台接收到视频专网人像平台发送的出入人员异常信息时,根据所述入住登记信息、所述网约房出入信息及预设的判断规则判断所述网约房内是否涉及异常行为;若所述网约房内涉及异常行为,则发送异常行为告警信息至所述视频专网人像平台;

所述视频专网人像平台将所述异常行为告警信息发送至所述网约房管理平台。

在其中的一些实施例中,所述网约房出入信息还包括出入所述网约房的时间和网约房标识。

在其中的一些实施例中,所述根据所述入住登记信息、所述网约房出入信息及预设的判断规则判断所述网约房是否涉及异常行为,包括,

所述多维大数据平台根据所述出入所述网约房的时间确定出入所述网约房的人员在所述网约房逗留的第一时间;

所述多维大数据平台根据所述入住登记信息中的第三身份信息、所述网约房出入信息中的第一身份信息及所述第一时间,按照预设的积分规则对所述网约房进行异常行为检测积分;当所述异常行为检测积分大于第二预设阈值时,判断所述网约房内涉及异常行为。

在其中的一些实施例中,所述网约房管理平台获取所述网约房的入住登记信息和网约房出入信息之前,包括,

所述网约房管理平台获取用户终端提交的第一入住确认信息;将所述入住确认信息与预先存储的第二入住确认信息进行验证,验证通过后,发送入住登记指令至所述用户终端;所述用户终端根据所述入住登记指令完成入住登记流程。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大华系统工程有限公司,未经浙江大华系统工程有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111643698.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top