[发明专利]基于联邦学习模式的社区重点人员监管系统及方法在审
| 申请号： | 202110740164.8 | 申请日： | 2021-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN113191340A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 黄晟;宫跃峰;王璐;樊海洋 | 申请（专利权）人： | 智广海联（天津）大数据技术有限公司;智广海联大数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F16/29;G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京恒和顿知识产权代理有限公司 11014 | 代理人： | 魏骞 |
| 地址： | 300000 天津市滨海新区滨海高新区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于联邦学习模式的社区重点人员监管方法，包括如下步骤：S100前端感知系统采集视频监控、人脸及车辆抓拍数据；S200进行重点人员活动轨迹、车辆轨迹、轨迹融合及数据时空融合分析；S300创建社区重点人员行为联邦学习模型；S400提供重点人员信息综合查询、重点人员异动轨迹查询、重点人员区域关联查询；S500绘制重点人员区域分布图，进行区域重点人员统计及重点人员同轨分析。本方法通过前端感知系统采集各种数据；通过大数据分析模块对重点人员行为进行分析，模拟重点人员各种情况的活动轨迹；创建重点人员行为联邦学习模型，对重点人员行为进行预测，为及时发现重点人员异常行为提供了有力的支持，解决了对重点人员日常监控问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 模式 社区 重点 人员 监管 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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