[发明专利]一种基于用户习惯分析的社区疫情管理方法和系统

权利要求书

1.一种基于用户习惯分析的社区疫情管理方法，其特征在于，包括：

在社区中包括社区楼宇出入口、社区出入口、社区公共区域在内的多个信息采集点设置人体识别系统；所述人体识别系统通过人脸识别技术获得社区中每位居民的脸部信息，并通过所述脸部信息在社区居民数据中心进行检索，获取每位居民的身份属性；

所述人体识别系统识别出社区居民的同时，将所述居民出现在当前信息采集点的时间和体态信息传输至所述社区居民数据中心；所述社区居民数据中心按照指定的监测时间周期，对每个居民在各个信息采集点出现的时间、状态信息进行聚类分析，得到每个居民的社区活动规律；所述状态信息至少包括：所述居民的步态特征、穿着特征以及伴随特征；

持续采集每个社区居民在各个信息采集点出现的时间和规律，按照所述指定的监测时间周期，拟合出每个居民的当前社区活动曲线，包括：对每个信息采集点设置容限时间区间，对于在所述容限时间区间内出现在所述信息采集点的情况，视为在同一时间点出现在所述信息采集点；以24小时为所述指定监测时间周期，拟合出每个居民在各个时间点出现位置、穿着特征、步态特征以及伴随特征的活动曲线；

计算每个社区居民的当前社区活动曲线与对应社区活动规律之间的偏离相似度，包括：通过时间序列分析算法，在所述指定的监测时间周期内指定数量的随机时间点；计算每个随机时间点上所述居民的出现位置、穿着特征、步态特征以及伴随特征与对应社区活动规律的偏离相似度，所述偏离相似度通过以下公式计算：

其中，i为时间点计数，m为时间点个数，f_i()为第i个时间点的居民偏离值融合函数，P为所述居民的位置特征值，W为所述居民的穿着特征值，G为所述居民的步态特征值，C为所述居民的伴随特征值；

如果所述偏离相似度超过指定习惯阈值，则发出告警；

所述社区居民数据中心与疾控信息中心数据库连接，发现所述疾控信息中心数据库返回所在居民需要监控的情况时，发出告警；

任一人体识别系统识别社区居民出现非正常生理特征的情况下，发出告警。

2.一种基于用户习惯分析的社区疫情管理系统，其特征在于，包括：

构建模块，用于在社区中包括社区楼宇出入口、社区出入口、社区公共区域在内的多个信息采集点设置人体识别系统；所述人体识别系统通过人脸识别技术获得社区中每位居民的脸部信息，并通过所述脸部信息在社区居民数据中心进行检索，获取每位居民的身份属性；

聚类模块，用于所述人体识别系统识别出社区居民的同时，将所述居民出现在当前信息采集点的时间和体态信息传输至所述社区居民数据中心；所述社区居民数据中心按照指定的监测时间周期，对每个居民在各个信息采集点出现的时间、状态信息进行聚类分析，得到每个居民的社区活动规律；所述状态信息至少包括：所述居民的步态特征、穿着特征以及伴随特征；

拟合模块，用于持续采集每个社区居民在各个信息采集点出现的时间和规律，按照所述指定的监测时间周期，拟合出每个居民的当前社区活动曲线，包括：对每个信息采集点设置容限时间区间，对于在所述容限时间区间内出现在所述信息采集点的情况，视为在同一时间点出现在所述信息采集点；以24小时为所述指定监测时间周期，拟合出每个居民在各个时间点出现位置、穿着特征、步态特征以及伴随特征的活动曲线；

告警模块，用于计算每个社区居民的当前社区活动曲线与对应社区活动规律之间的偏离相似度，包括：通过时间序列分析算法，在所述指定的监测时间周期内指定数量的随机时间点；计算每个随机时间点上所述居民的出现位置、穿着特征、步态特征以及伴随特征与对应社区活动规律的偏离相似度，所述偏离相似度通过以下公式计算：

其中，i为时间点计数，m为时间点个数，f_i()为第i个时间点的居民偏离值融合函数，P为所述居民的位置特征值，W为所述居民的穿着特征值，G为所述居民的步态特征值，C为所述居民的伴随特征值；如果所述偏离相似度超过指定习惯阈值，则发出告警；

连接模块，用于所述社区居民数据中心与疾控信息中心数据库连接，发现所述疾控信息中心数据库返回所在居民需要监控的情况时，发出告警；

生理模块，用于任一人体识别系统识别社区居民出现非正常生理特征的情况下，发出告警。