基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法、装置及存储介质

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法、装置及存储介质。

背景技术

现有技术对人员的属性标签通常是对已知信息中提取的关键信息进行归档来表示该人员额外获得的属性，对这类标签归为人员的静态标签。而根据某个时间段人员的规律自动归类计算后获得的标签属性，对这类标签归为人员的动态标签，随着时间和空间的变化，该属性标签会进行相应变化。

发明内容

本申请的目的在于提供一种改进的基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法、装置及存储介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法，该方法包括：

根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1；

利用多个监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T，出现时间信息以小时为单位；

基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1；

基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2；

比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及

对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。

在一个优选的实施例中，设备位置分类库S1包括居住场所监控设备、出行场所监控设备、工作单位监控设备以及生活场所监控设备。

在一个优选的实施例中，监控设备的时间按照每天24小时进行分类。

在一个优选的实施例中，规则配置表A的计算方式为：Xt＝{T1}， Yt＝{T2}，Zt＝Xt∪Yt＝{T1}∪{T2},Zt为Xt和Yt并集，t＝1… N，N表示轨迹总数；A＝{Ak}规则集合，Ak表示某个规则；结果集合Rt＝Zt∈(Zt，Ak)＝(Zt.T≥RT1)∩(Zt.T≤RT2)∩(Zt.S1 ∈{ST})∩(Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30天))；同时Count(Rt)＞轨迹总数；其中RT1为第一变量，RT2为第二变量；ST为监控设备位置。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于人脸轨迹的人员行为标签生成的装置，该装置包括：

设备位置分类模块，被配置为根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1；

人员识别模块，被配置为利用监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合 T，出现时间信息以小时为单位；

人员轨迹次数集合获取模块，被配置为基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1；

人员轨迹时间集合获取模块，被配置为基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2；

人员行为标签规则配置模块，被配置为比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及

人员行为标签生成模块，被配置为对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本发明公开了一种基于人脸轨迹的人员行为标签生成的方法和装置，根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1；利用多个监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T；基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1；基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2；比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。该方法形成的人员动态标签，有利于对关注人员或特定人员进行快速查找和筛选。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性装置架构图；

图2是根据本申请的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的方法的另一个实施例的流程图；

图4是根据本申请的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的装置的一个实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请实施例的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的方法的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器 105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种应用，例如数据处理类应用、数据可视化类应用、网页浏览器应用等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、 102、103上展示的人员组织架构信息提供支持的后台信息处理服务器。后台信息处理服务器可以对获取的组织信息集合进行处理，并生成处理结果(例如人员组织架构信息)。

需要说明的是，本申请实施例所提供的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、102、 103执行，相应地，基于人脸轨迹的人员行为标签生成的装置一般设置于服务器105中，也可以设置于终端设备101、102、103中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。在组织信息集合不需要从远程获取的情况下，上述系统架构可以只包括终端设备或服务器，而不需要网络。

继续参考图2，图2示出了根据本申请的基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法的流程图。该方法包括以下步骤：

步骤S1：根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1。

在一些实施例中，步骤S1具体包括：

根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1。

步骤S2：利用多个监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T，出现时间信息以小时为单位。

在一些实施例中，步骤S2具体包括：利用多个监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T，监控设备的时间按照每天24小时进行分类，出现时间信息以小时为单位。

步骤S3：基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1。

步骤S4：基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2。

步骤S5：比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合T1 和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A中的规则的人员轨迹信息结果集合。

在一些实施例中，步骤S5具体包括：

比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A中的规则的人员轨迹信息结果集合，规则配置表A的计算方式为：Xt＝{T1}， Yt＝{T2}，Zt＝Xt∪Yt＝{T1}∪{T2},Zt为Xt和Yt并集，t＝1… N，N表示轨迹总数；A＝{Ak}规则集合，Ak表示某个规则；结果集合Rt＝Zt∈(Zt，Ak)＝(Zt.T≥RT1)∩(Zt.T≤RT2)∩(Zt.S1 ∈{ST})∩(Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30天))；同时Count(Rt)＞轨迹总数；其中RT1为第一变量，RT2为第二变量；ST为监控设备位置。

步骤S6：对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。

在具体的实施例中，“早出晚归”规则配置为：位置S1为小区，每个月出现频率大于10次且出现时间为晚上22点到早上5点期间。当某人员轨迹数据满足该“早出晚归”规则配置时，获得该规则标签属性。

假定Xt＝{T1}，Yt＝{T2}，Zt＝Xt∪Yt＝{T1}∪{T2},Zt为Xt 和Yt并集，t＝1…N，N表示轨迹总数；

A＝{Ak}规则集合，Ak表示某个规则，以上例子中包含了5个规则，k＝1，2，3，4，5；

A1：时间晚于晚上22点；

A2:时间早于早上5点；

A3:位置类型为小区；

A4：一个月内，即Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30天)(Z1.T表示第一个轨迹点，Z1.T+30表示30天内第一个轨迹点以后新增的轨迹点)；

A5:Count(Rt)＞10；

结果集合R计算公式如下：Rt＝Zt∈(Zt，Ak)＝(Zt.T≥RT1) ∩(Zt.T≤RT2)∩(Zt.S1∈{小区})∩(Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30 天))；同时Count(Rt)＞10，轨迹总数大于10；其中RT1为晚上 22点，RT2为早上5点；

在具体的实施例中，“外地来访”规则配置为：位置S1为酒店，每个月出现频率大于5次且出现时间为凌晨0点到晚上24点期间。当某人员轨迹数据满足该“外地来访”规则配置时，获得该规则标签属性。

假定Xt＝{T1}，Yt＝{T2}，Zt＝Xt∪Yt＝{T1}∪{T2},Zt为Xt 和Yt并集，t＝1…N，N表示轨迹总数；

A＝{A

A1：时间晚于凌晨0点；

A2:时间早于晚上24点；

A3:位置类型为酒店；

A4：一个月内，即Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30天)(Z1.T表示第一个轨迹点，Z1.T+30表示30天内第一个轨迹点以后新增的轨迹点)；

A5:Count(Rt)＞5；

结果集合R计算公式如下：Rt＝Zt∈(Zt，Ak)＝(Zt.T≥RT1) ∩(Zt.T≤RT2)∩(Zt.S1∈{小区})∩(Zt.T∈(Z1.T，Z1.T+30 天))；同时Count(Rt)＞5，轨迹总数大于5；其中RT1为凌晨0 点，RT2为晚上24点；

继续参考图3，图3示出了根据本申请的基于人脸轨迹的人员行为标签生成方法的另一个实施例的的流程图。该方法包括以下步骤：

多个人脸抓拍监控设备对经过的人员A、人员B、人员C、人员 D、人员E、人员F……等不同人员进行人员信息采集。根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，。

利用多个不同位置的监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合。对监控设备的时间按照每天24小时进行分类，出现时间信息以小时为单位。

基于人员轨迹信息集合，根据每天经过的相同人员按位置进行合并轨迹计算，获得人员轨迹次数集合；

基于人员轨迹信息集合，根据每天经过的相同人员按时间进行合并轨迹计算，获得人员轨迹时间集合；

比照预先建立的标签规则配置表，对人员轨迹次数集合和人员轨迹时间集合进行计算处理，以获得满足标签规则配置表中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及生成对人员分配规则配置表中的规则对应的人员动态标签。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种基于人脸轨迹的人员行为标签生成的的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本实施例的基于人脸轨迹的人员行为标签生成的装置，包括：设备位置分类模块1，被配置为根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库S1；人员识别模块2，被配置为利用监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T，出现时间信息以小时为单位；人员轨迹次数集合获取模块3，被配置为基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1；人员轨迹时间集合获取模块4，被配置为基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2；人员行为标签规则配置模块5，被配置为比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合 T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A 中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及人员行为标签生成模块6，被配置为对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分 506；包括诸如液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块、初始人员实体信息建立模块和生成模块。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取模块还可以被描述为“获取预设的组织信息集合的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：根据多个人脸抓拍监控设备的位置对监控设备的位置进行分类，以形成设备位置分类库 S1；利用多个监控设备对出现在监控设备视野中的人员进行监测，以采集人员的身份信息和出现时间信息，从而获得包括人员身份信息、位置信息以及出现时间信息的人员轨迹信息集合T，出现时间信息以小时为单位；基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按位置进行合并计算，获得人员轨迹次数集合T1；基于人员轨迹信息集合T，根据每天经过的相同人员按时间进行合并计算，获得人员轨迹时间集合T2；比照预先建立的规则配置表A对人员轨迹次数集合 T1和人员轨迹时间集合T2进行计算处理，以获得满足规则配置表A 中的规则的人员轨迹信息结果集合；以及对人员分配规则配置表中的规则对应的标签。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。