[发明专利]适用于固定群体的行为预测方法和系统

权利要求书

1.一种适用于固定群体的行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：

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，得到所述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所述行为对象的面部图像数据进行对面部特征匹配，根据所述面部特征匹配的结果确定所述身份信息与所述行为对象之间的对应关系；

当所述对应关系指示所述行为对象与所述身份信息匹配时，采用机器学习模型对所获取的所述行为对象的实时行为数据进行行为预测，得到所述行为对象下一时刻的行为数据；

基于所述行为对象的对象信息，判断所预测的所述行为对象下一时刻的行为数据是否属于所述对象信息对应的异常行为数据，所述对象信息指示所述行为对象的对象属性；

当所述判断的结果为是时，输出异常告警信息，所述异常告警信息携带所述行为对象的身份信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

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。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用预设学习算法训练针对所述行为数据库的机器学习模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据行为对象输入的身份标识，确定所述行为对象的身份信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为采集装置包括至少两个行为采集设备，所述至少两个行为采集设备从至少两个角度采集所述行为对象的当前行为数据和/或实时行为数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取至少两个行为采集设备所采集的所述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所述至少两实时角度行为数据进行融合分析生成所述行为对象的实时行为数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当预测到同一区域内存在至少两个行为对象下一时刻的行为数据为异常行为数据时，输出紧急告警信息，所述紧急告警信息携带所述至少两个行为对象的身份信息。

8.一种适用于固定群体的行为预测系统，其特征在于，所述系统包括：

信息获取模块，用于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，得到所述行为对象的身份信息；

关系确定模块，用于基于预设图像数据库对图像采集装置获取的所述行为对象的面部图像数据进行对面部特征匹配，根据所述面部特征匹配的结果确定所述身份信息与所述行为对象之间的对应关系；

行为预测模块，用于当所述对应关系指示所述行为对象与所述身份信息匹配时，采用机器学习模型对所获取的所述行为对象的实时行为数据进行行为预测，得到所述行为对象下一时刻的行为数据；

异常行为判断模块，用于基于所述行为对象的对象信息，判断所预测的所述行为对象下一时刻的行为数据是否属于所述对象信息对应的异常行为数据，所述对象信息指示所述行为对象的对象属性；

当所述判断的结果为是时，输出异常告警信息，所述异常告警信息携带所述行为对象的身份信息。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据库采集模块，用于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；

模型训练模块，用于采用预设学习算法训练针对所述行为数据库的机器学习模型。