基于联邦学习模式的社区重点人员监管系统及方法
基本信息
申请号 | CN202110740164.8 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113191340A | 公开(公告)日 | 2021-07-30 |
申请公布号 | CN113191340A | 申请公布日 | 2021-07-30 |
分类号 | G06K9/00;G06F16/29;G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00;G06Q50/00 | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 黄晟;宫跃峰;王璐;樊海洋 | 申请(专利权)人 | 智广海联大数据技术有限公司 |
代理机构 | 北京恒和顿知识产权代理有限公司 | 代理人 | 魏骞 |
地址 | 300000 天津市滨海新区滨海高新区华苑产业区工华道2号天津国际珠宝城1号楼1606室 | ||
法律状态 | - |
摘要
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。 |
