(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111643698.5 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 浙江大华系统工程有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号3号楼3、 4、 5楼 (72)发明人 杜淑峰　周淼　范伟云　 (74)专利代理 机构 杭州华进联浙知识产权代理 有限公司 3 3250 专利代理师 金无量 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/2455(2019.01) G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种异常行为检测方法、 装置及系统 (57)摘要 本申请涉及异常行为检测方法、 装置及系 统， 该方法包括， 网约房管理平台将入住登记信 息和网约房出入信息发送至视频专网人像平台； 视频专网人像平台接收信息网专网人像平台发 送的历史涉及异常行为的人员信息， 历史涉及异 常行为的人员信息包括第二身份信息； 若第一身 份信息和第二身份信息的相似度大于第一预设 阈值时， 则发送出入人员异常信息至多维大数据 平台； 当多维大数据平台接收到视频专网人像平 台发送的出入 人员异常信息时， 判断网约房内是 否涉及异常行为； 若网约房内涉及异常行为， 则 发送异常行为告警信息至视频专网人像平台； 视 频专网人像平台将异常行为告警信息发送至网 约房管理平台。 解决了无法对网约房内是否涉及 异常行为进行检测的问题。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114493758 A 2022.05.13 CN 114493758 A 1.一种异常行为检测方法， 其特征在于， 所述方法用于检测网约房内是否存在异常行 为， 所述方法包括， 网约房管理平台获取所述网约房的入住登记信 息和网约房出入信 息， 将所述入住登记 信息和所述网约房出入信息发送至视频专网人像平台； 所述网约房出入信息包括出入所述 网约房的人员的第一身份信息； 所述视频专网人像平台接收信息网专网人像平台发送的历史涉及异常行为的人员信 息， 所述历史涉及异常行为的人员信息包括第二身份信息； 将所述第一身份信息和所述第 二身份信息进 行比对； 若 所述第一身份信息和所述第二身份信息的相似度大于第一预设阈 值时， 则发送出入人员异常信息 至多维大 数据平台； 当所述多维大数据平台接收到视频专网人像平台发送的出入人员异常信 息时， 根据 所 述入住登记信息、 所述网约房出入信息及预设的判断规则判断所述网约房内是否涉及异常 行为； 若所述网约房内涉及异常行为， 则发送 异常行为告警信息 至所述视频专网人像平台； 所述视频专网人像平台将所述异常行为告警信息发送至所述网约房管理平台。 2.根据权利要求1所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 所述网约房出入信 息还包括 出入所述网约房的时间和网约房标识。 3.根据权利要求2所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 所述根据所述入住登记信 息、 所述网约房出入信息及预设的判断规则判断所述网约房是否涉及异常行为， 包括， 所述多维大数据平台根据所述出入所述网约房的时间确定出入所述网约房的人员在 所述网约房逗留的第一时间； 所述多维大数据平台根据所述入住登记信 息中的第三身份信 息、 所述网约房出入信 息 中的第一身份信息及所述第一时间， 按照预设的积分规则对所述网约房进 行异常行为检测 积分； 当所述异常行为检测积分大于第二预设阈值时， 判断所述网约房内涉及异常行为。 4.根据权利要求1至3任一项所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 所述网约房管理 平台获取 所述网约房的入住登记信息和网约房出入信息之前， 包括， 所述网约房管理平台获取用户终端提交 的第一入住确 认信息； 将所述入住确 认信息与 预先存储的第二入住确认信息进 行验证， 验证通过后， 发送入住登记指令至所述用户终端； 所述用户终端根据所述入住登记指令 完成入住登记流 程。 5.根据权利要求4所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 所述发送入住登记指令至所 述用户终端之后， 包括， 所述网约房管理平台获取所述网约房入住 人员的身份验证信 息， 根据所述身份验证信 息中的加密信息完成所述身份验证信息的验证； 完成所述身份验证信息的验证后， 发送人 脸采集指 令至所述用户终端， 以指示所述网约房入住人员根据所述人脸采集指 令输入人脸 图像； 接收所述用户输入的人脸图像， 将所述人脸图像与所述身份验证信息进 行匹配， 完成 所述用户的身份验证， 生成所述网约房的入住登记信息 。 6.根据权利要求5所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 在所述完成所述用户的身份 验证之后， 还 包括， 所述网约房管理平台发送密码设置指令至所述用户终端， 接收所述用户终端发送的密 码并进行存 储。 7.根据权利要求1所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 在所述视频专网人像平台接权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114493758 A 2收信息网专网人像平台发送的历史涉及异常行为的人员信息之前， 还 包括， 所述多维大数据平台从专网信 息库获取历史涉及异常行为的人员 信息， 将所述人员 信 息发送至信息网专网人像平台； 所述信息网专网人像平台将所述人员信息发送至所述视频 专网人像平台。 8.根据权利要求1所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 所述网约房管理平台通过门 禁获取所述网约房出入信息 。 9.一种异常行为检测方法， 其特征在于， 所述方法用于检测网约房内是否存在异常行 为， 所述方法包括， 从专网信 息库获取历史涉及异常行为的人员 信息， 将所述人员 信息发送至信 息网专网 人像平台， 通过 所述信息网专网人像平台将所述人员信息发送至 视频专网人像平台； 当接收到视频专网人像平台发送的入住人员异常信 息时， 获取所述网约房的入住登记 信息和网约房出入信息， 并根据所述入住登记信息、 所述网约房出入信息及预设的判断规 则判断所述网约房内是否涉及异常行为； 若所述网约房内涉及异常行为， 则发送 异常行为告警信息 至所述视频专网人像平台。 10.一种异常行为检测装置， 其特征在于， 所述装置用于检测网约房内是否存在异常行 为， 所述装置包括， 信息获取模块， 用于从专网信息库获取历史涉及异常行为的人员信息， 将所述人员信 息发送至信息网专网人像平台， 通过所述信息网专网人像平台将所述人员信息发送至视频 专网人像平台； 判断模块， 用于当接收到视频专网人像平台发送的入住人员异常信息时， 获取所述网 约房的入住登记信息和网约房出入信息， 并根据所述入住登记信息、 所述网约房出入信息 及预设的判断规则判断所述网约房内是否涉及异常行为； 发送模块， 用于若所述网约房内涉及异常行为， 则发送异常行为告警信息至所述视频 专网人像平台。 11.一种异常行为检测系统， 其特征在于， 所述系统用于检测网约房内是否存在异常行 为， 所述系统包括， 网约房管理平台、 视频专网人像平台、 多维大数据 平台、 信息网专网人像 平台和门禁； 所述网约房管理平台与所述门禁连接； 所述网约房管理平台通过所述门禁获取用户的 网约房出入信息， 所述网约房管理平台接收所述网约房管理平台发送的异常行为告警信 息； 所述视频专网人像平台与 所述网约房管理平台连接， 所述视频专网人像平台与所述信 息网专网人像平台连接； 所述视频专网人像平台接收网约房管理平台发送的网约房出入信 息， 所述视频专网人像平台接收所述信息网专网人像平台发送的历史涉及异常行为的人员 信息， 所述视频专网接收所述多维大 数据平台发送的异常行为告警信息； 所述多维大数据平台和所述视频专网人像平台连接， 所述多维大数据平台接收视频专 网人像平台发送的入住人员异常信息和网约房出入信息， 所述多维大数据 平台从专网信息 库获取历史涉及异常行为的人员信息； 所述多维大数据平台根据所述网约房出入信息判断 所述网约房是否涉及异常行为； 所述信息网专网人像平台和多维大数据平台连接， 所述信 息网专网人像平台接收所述权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114493758 A 3