一种异常人员检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

摘要

本申请提供了一种异常人员检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息；针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配；若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员，这样可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

说明书

技术领域

本申请涉及突发事件技术领域，尤其是涉及一种异常人员检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在发生紧急情况时，快速的采集相关数据可以方便各级人员对异常人员进行紧急情况处理，以便更快速地定位到异常人员，并对异常人员进行相关的检测，排除潜在的危险。

在现有的异常人员排查检测过程中一般是防控工作人员入户调查，采集管辖区域人员的人员信息，或是通过将所有人员聚集在一起，同时采集人员数据，这样会给防控工作人员带来巨大的工作量，导致人员的相关数据采集和处理效率也比较低，同时将人员聚集在一起采集信息，还会造成一定的人员聚集，存在拥挤风险，对紧急情况的处理不利。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种异常人员检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

本申请实施例提供了一种异常人员检测，包括：

获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息；

针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配；

若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员。

进一步的，按照如下方式校验所述填报信息：

从各个所述预设属性维度中确定出至少一个必要属性维度；

判断所述填报信息中是否包括所述确定出的全部必要属性维度下的必要属性信息；

若是，则确定所述填报信息校验通过；

若否，则确定所述填报信息为异常信息。

进一步的，所述填报属性信息包括数值型属性信息，则按照以下方式判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配：

确定每个所述数值型属性信息对应的填报数值，以及每个数值型异常属性信息对应的数值范围；

针对于每个数值型属性信息，若该数值型属性信息对应的填报数值在相应预设属性维度下的数值型异常属性信息对应的数值范围内，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配；

和/或，所述填报属性信息包括描述型属性信息，则按照以下方式确定填报属性信息与预设异常属性信息的匹配：

从每个描述型属性信息中确定出填报关键词，以及确定每个描述型异常属性信息对应的异常关键词；

针对于每个描述型属性信息，若该描述型属性信息对应的填报关键词与相应预设属性维度下的描述型异常属性信息对应的异常关键词匹配，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配。

进一步的，确定所述待检测人员为异常人员之后，还包括：

基于异常属性信息与异常等级的映射关系，确定所述异常人员的每一条填报属性信息对应的异常等级；

基于每一条填报属性信息对应的异常等级以及相应的权重系数，确定针对所述异常人员的预警等级。

进一步的，确定针对所述异常人员的预警等级之后，还包括：

将每一个异常人员以及对应的预警等级存储至异常人员存储区。

进一步的，将每一个异常人员以及对应的预警等级存储至异常人员存储区之后，还包括：

响应于用户的查询指令，基于查询指令中指示的查询信息确定出至少一个显示维度，并显示每一个显示维度下的相关信息。

本申请实施例还提供了一种异常人员检测装置，包括：

信息获取模块，用于获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息；

异常检测模块，用于针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配；

异常确定模块，用于若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员。

进一步的，还包括信息校验模块，所述信息校验模块用于：

从各个所述预设属性维度中确定出至少一个必要属性维度；

判断所述填报信息中是否包括所述确定出的全部必要属性维度下的必要属性信息；

若是，则确定所述填报信息校验通过；

若否，则确定所述填报信息为异常信息。

进一步的，所述异常确定模块还用于：

所述填报属性信息包括数值型属性信息，则按照以下方式判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配：

确定每个所述数值型属性信息对应的填报数值，以及每个数值型异常属性信息对应的数值范围；

针对于每个数值型属性信息，若该数值型属性信息对应的填报数值在相应预设属性维度下的数值型异常属性信息对应的数值范围内，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配；

和/或，所述填报属性信息包括描述型属性信息，则按照以下方式确定填报属性信息与预设异常属性信息的匹配：

从每个描述型属性信息中确定出填报关键词，以及确定每个描述型异常属性信息对应的异常关键词；

针对于每个描述型属性信息，若该描述型属性信息对应的填报关键词与相应预设属性维度下的描述型异常属性信息对应的异常关键词匹配，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配。

进一步的，还包括预警等级确定模块，所述预警等级确定模块用于：

基于异常属性信息与异常等级的映射关系，确定所述异常人员的每一条填报属性信息对应的异常等级；

基于每一条填报属性信息对应的异常等级以及相应的权重系数，确定针对所述异常人员的预警等级。

进一步的，还包括存储模块，所述存储模块用于：

将每一个异常人员以及对应的预警等级存储至异常人员存储区。

进一步的，还包括显示模块，所述显示模块用于：

响应于用户的查询指令，基于查询指令中指示的查询信息确定出至少一个显示维度，并显示每一个显示维度下的相关信息。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的异常人员检测方法的步骤。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述的异常人员检测方法的步骤。

本申请实施例提供的异常人员检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，根据获取到的待检测人员提交的填报信息，从校验通过的填报信息中确定出待检测人员在每一个预设属性维度下的填报属性信息，针对每一条填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配，若任一填报属性信息与相应的预设属性维度下的异常属性信息匹配，确定待检测人员为异常人员，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为一种可能的应用场景下的系统结构图；

图2为本申请实施例所提供的一种异常人员检测方法的流程图；

图3为本申请另一实施例提供的一种异常人员检测方法的流程图；

图4为本申请实施例所提供的一种异常人员检测装置的结构示意图之一；

图5为本申请实施例所提供的一种异常人员检测装置的结构示意图之二；

图6为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面，对本申请可适用的应用场景进行介绍。本申请可应用于突发事件应对技术领域，根据获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息；针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配；若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员，这样，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

请参阅图1，图1为一种可能的应用场景下的系统结构图，如图1中所示，所述系统包括用户终端和异常人员检测装置，所述用户终端提交待检测人员的填报信息，所述异常人员检测装置获取用户终端填报的信息，对待检测人员进行异常分析，确定待检测人员的属性并存储人员信息，在用户终端发出显示指令后，根据显示指令中携带的信息，确定需要进行显示的多个显示维度，根据不同显示维度显示每一个显示维度下的相关信息。

经研究发现，在现有的异常人员排查检测过程中一般是防控工作人员入户调查，采集管辖区域人员的人员信息，或是通过将所有人员聚集在一起，同时采集人员数据，这样会给防控工作人员带来巨大的工作量，导致人员的相关数据采集和处理效率也比较低，同时将人员聚集在一起采集信息，还会造成一定的人员聚集，存在拥挤风险，对紧急情况的处理不利。

基于此，本申请实施例提供了一种异常人员检测方法，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

请参阅图2，图2为本申请实施例所提供的一种异常人员检测方法的流程图。如图2中所示，本申请实施例提供的异常人员检测方法，包括：

步骤201、获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息。

该步骤中，获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取待检测人员在每一个预设属性维度下的填报属性信息。

这里，预设属性维度是根据需求预先设置的，待检测人员填报的信息是针对每一个预设属性维度进行填写的，每一个属性维度都可以反应用户在对应的特殊情境下的相关信息，并且可以是根据不同情境设置不同的属性维度。

以在疫情防控期间的异常人员检测为例，待检测人员需要填报的信息除了待检测人员的姓名、年龄、联系方式、身份证号码等可以证明人员身份的基本信息外，还需要针对当前疫情的防控措施和/或传播速度设置相应的属性维度，具体的属性维度可以包括待检测人员的工作单位或学校名称、其他工作单位或学校名称、现居住地、房屋类型、家庭人口数、返回工作地的同行人员、是否为返回指定区域的人员、抵达指定区域的时间、人员类型、抵达指定区域采用的交通方式、指定区域内部的交通方式、待检测人员的身体状况、待检测人员是否居家观察、是否医学处置等。

其中，返回工作地的同行人员是指与待检测人员同行的人员；人员类型可以分为A类：来自疫区及疫情高发区；B类：途经疫区及疫情高发区；C类：密切接触过AB类人员；D类：除ABC以外的，自身身体异常；E类：其他人员。抵达指定区域采用的交通方式可以分为：飞机、动车、自驾、长途客车等；指定区域内部的交通方式可以分为：公交、出租、地铁、其他等；待检测人员的身体状况分为正常、异常两种。

这里，疫区可以指的是最早发现疫情的区域，并且已经进行封锁的区域；疫情高发区域是指确诊人数大于预设阈值并且每天都在增加的区域；指定区域可以是待检测人员在接受检查时所在的省份、城市、市区、街道等。

这里，填报属性信息是指在每一个预设属性维度下，待检测人员填写的针对于自身真实情况的信息，针对于上述示例，在待检测人员的身体状况这个预设属性维度下，用户填写的是正常，那么用户在待检测人员的身体状况这个预设属性维度下的填报属性信息为正常。

步骤202、针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配。

该步骤中，根据待检测人员填报的每一条填报属性信息，与每一个预先设置存储的异常属性信息进行匹配比对，判断填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配。

这里，异常属性信息在一些预设的属性维度下存在，表征异常人员的一些信息，若待检测人员在对应的预设属性维度下的信息与该预设属性维度下的异常属性信息匹配，则该待检测人员异常；针对每一个预设属性维度，在该预设属性维度下会存在指示异常人员的属性信息，这些属性信息为异常属性信息；用于指示异常人员的异常属性信息是存在于其中一些预设属性维度下的，不一定存在于全部的预设属性维度下。

其中，填报属性信息和与之匹配的异常属性信息属于同一预设属性维度。

针对于上述示例，在疫情防控期间，针对疫情防控的检测需求，设置相应的预设属性维度，在一些预设属性维度下，例如待检测人员的身体状况这个属性维度下，会存在正常和异常两种属性信息，在身体状况这个属性维度下，如果属性信息是异常，就可以确定待检测人员是异常人员，即在身体状况这个属性维度下“异常”就是异常属性信息。而在一些预设属性维度下，不具有直接可以判断异常人员的属性信息，比如指定区域内部的交通方式这个属性维度下的信息：公交、出租、地铁、其他等属性信息无法进行异常人员的直接判断，此时，可认为在指定区域内部的交通方式这个属性维度下不存在异常属性信息。

步骤203、若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员。

该步骤中，如果经过步骤202的检测，发现待检测人员填写的任一填报属性信息与相应维度下的异常属性信息匹配，那么可以确定待检测人员为异常人员。

这里，在针对于异常属性信息的匹配过程中，待检测人员可能会有一条或几条填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，在确定异常人员时，只要一条填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，就确定待检测人员是异常人员。

针对于上述示例，当待检测人员在身体状况这一属性维度下的填报属性信息为异常时，这一填报属性信息与身体状况这个属性维度下的异常属性信息相匹配，则确定待检测人员是异常人员。

本申请实施例提供的异常人员检测方法，根据获取到的待检测人员提交的填报信息，从校验通过的填报信息中确定出待检测人员在每一个预设属性维度下的填报属性信息，针对每一条填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配，若任一填报属性信息与相应的预设属性维度下的异常属性信息匹配，确定待检测人员为异常人员，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

请参阅图3，图3为本申请另一实施例提供的一种异常人员检测方法的流程图。如图3中所示，本申请实施例提供的异常人员检测方法，包括：

步骤301、获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息。

步骤302、针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配。

步骤303、若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员。

步骤304、基于异常属性信息与异常等级的映射关系，确定所述异常人员的每一条填报属性信息对应的异常等级。

该步骤中，根据预先设置的异常属性信息与异常等级的映射关系，确定异常人员填报的每一条填报属性信息对应的异常等级。具体的，确定异常人员提交的填报信息中，每个预设属性维度下的填报属性信息中的异常属性信息，基于确定出的异常属性信息，从预先存储的异常属性信息与异常等级的映射关系中查找对应的异常等级。

这里，每一个异常属性信息在设置时，都会根据历史数据或是实时采集的数据分析得出，异常属性信息与异常等级的映射关系可以体现每一个异常属性信息在单独作为判断依据时，对判定所述待检测人员是否是异常人员的影响程度。对判定异常人员的影响越大，权重系数越大。其中，所述异常等级可以用“高”、“低”、“较低”等形容词界定，也可是设置相应的数值，假设异常等级共10级，可以下设0-10这十一个等级。

对应于上述示例，在疫情防控期间，会收集到已经确定的异常人员的属性信息，该属性信息中包括了预设属性维度下的全部属性信息，对于身体状况来说，身体状况异常对于异常人员的确定具有重要参考价值，所以对于身体状况异常这个异常属性信息来说，与异常等级的映射关系表示了当填报属性信息在身体状况这个维度下为异常时，对应的异常等级很高，假设是以0-10这十一个等级来作为异常等级的判定，那么在身体状况这个属性维度下的填报属性信息对应的异常等级为9。

步骤305、基于每一条填报属性信息对应的异常等级以及相应的权重系数，确定针对所述异常人员的预警等级。

该步骤中，根据每一条填报属性信息对应的异常等级对应的异常等级以及相应的权重系数，确定针对所述异常人员的预警等级。

这里，对于每一条填报属性信息的权重系数，反映了某一条填报属性信息在判断所述待检测人员是否是异常人员时，对判断结果的影响，影响越大，权重系数越大。

针对于上述示例，在疫情防控期间，可以直接用于判断待检测人员是否是异常人员的异常属性信息为：人员类型中的A类：来自疫区及疫情高发区、B类：途经疫区及疫情高发区、C类：密切接触过AB类人员、D类：除ABC以外的，自身异常；身体状况维度下的异常等；对于D类：除ABC以外的，自身异常、身体状况维度下的异常等可以直接判断待检测人员为异常人员的异常属性信息来说，权重系数需要适当设置的高些，以便更好地确定异常人员的预警等级。

其中，步骤301至步骤303的描述可以参照步骤201至步骤203的描述，并且能达到相同的技术效果，对此不做赘述。

进一步的，按照如下方式校验所述填报信息：从各个所述预设属性维度中确定出的至少一个必要属性维度；判断所述填报信息中是否包括所述确定出全部必要属性维度下的必要属性信息；若是，则确定所述填报信息校验通过；若否，则确定所述填报信息为异常信息。

该步骤中，在设置待检测人员的填报信息中包括的属性维度时，为了详细地了解到待检测人员的必要属性信息，需要从预设的属性维度中确定出至少一个必要属性维度，并在接收到待检测人员提交的填报信息后，判断填报信息中是否包括全部必要属性维度下的所有必要属性信息，如果包括全部必要属性维度下的所有必要属性信息，确定待检测人员提交的填报信息校验通过，如果不存在必要属性信息或是未包括所有的必要属性信息，确定待检测人员提交的是异常信息。

这里，必要属性信息可以是用来确定待检测人员的身份的信息，比如，待检测人员的姓名、联系电话、身份证号码等；还可以是与检测信息相关的必要属性信息，以在疫情防控期间，对待检测人员的检测为例，这时需要填写的必要属性信息就可以包括身体状况这个维度的信息，以便更好的确定待检测人员是否异常。

这里，在确定待检测人员提交的填报信息为异常信息后，将会向待检测人员反馈信息，告知待检测人员重新提交填报信息，并在接收到待检测人员重新提交的填报信息后，再次校验填报属性信息，直到校验通过。

进一步的，所述填报属性信息包括数值型属性信息，则按照以下方式判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配：确定每个所述数值型属性信息对应的填报数值，以及每个数值型异常属性信息对应的数值范围；针对于每个数值型属性信息，若该数值型属性信息对应的填报数值在相应预设属性维度下的数值型异常属性信息对应的数值范围内，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配；和/或，

所述填报属性信息包括描述型属性信息，则按照以下方式确定填报属性信息与预设异常属性信息的匹配：从每个描述型属性信息中确定出填报关键词，以及确定每个描述型异常属性信息对应的异常关键词；针对于每个描述型属性信息，若该描述型属性信息对应的填报关键词与相应预设属性维度下的描述型异常属性信息对应的异常关键词匹配，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配。

该步骤中，在判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配时，对于不同类型的填报属性信息的判断是不同的，在对异常属性信息的设置时，可以将不同的异常属性信息整体划分为两类，一类为数值型异常属性信息，另一类为描述型异常属性信息；所述数值型异常属性信息是指这类异常属性信息是通过数值进行描述的，针对于上述示例，家庭人口数、抵达指定区域的时间等预设属性维度下的异常属性信息都是数值型异常属性信息；所述描述型属性信息是指在这类异常属性信息是通过关键词等进行描述的，针对于上述示例，待检测人员的是否为返回指定区域的人员、抵达指定区域的时间、人员类型等预设属性维度下的异常属性信息都是描述型异常属性信息等。

所述填报属性信息包括数值型属性信息，则按照以下方式判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配：针对于上述示例，在疫情防控期间，对于抵达指定区域的时间这个预设属性维度来说，在该预设属性维度下，会预先设置一个异常属性信息(抵达指定区域时正值疫情高发时间)：20191230-20200430检测到待检测人员在异常属性信息这个属性维度下填写的填写属性信息为2020101，在20191230-20200430对应的时间范围内，那么确定该待检测人员的该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配。

所述填报属性信息包括描述型属性信息，则按照以下方式确定填报属性信息与预设异常属性信息的匹配：

这里，对于待检测人员填报的描述型属性信息，上述示例中的姓名、年龄等预设属性维度下的填报属性信息都是待检测人员自己进行填写的描述型属性信息，或是在设置时，直接设置描述型多个选项，待检测人员去选择与之相符的描述型选项，上述示例中的是否为返回指定区域的人员、人员类型、抵达指定区域采用的交通方式、指定区域内部的交通方式、待检测人员是否居家观察、是否医学处置等预设属性维度下的填报属性信息都是待检测人员可以通过选择相应选项进行填报的。

针对于上述示例，在疫情防控期间，比如对于人员类型这个维度来说，设置了五个描述型选项：A类：来自疫区及疫情高发区；B类：途经疫区及疫情高发区；C类：密切接触过AB类人员；D类：除ABC以外的，自身身体异常；E类：其他人员。其中，A类：来自疫区及疫情高发区；B类：途经疫区及疫情高发区；C类：密切接触过AB类人员；D类：除ABC以外的，自身身体异常，这四个，描述型选型为人员类型这个维度下的异常属性信息，并且A类描述型选项的关键词可以设定为A、B类描述型选项的关键词可以设定为B、C类描述型选项的关键词可以设定为C、D类描述型选项的关键词可以设定为D，检测到待检测人员在人员类型这个维度下提交的填报属性信息的描述关键词为A，与该属性维度下的异常属性信息的异常关键词中的A匹配，这时确定填报属性信息与预设异常属性信息匹配。

进一步的，在步骤305之后，还包括：将每一个异常人员以及对应的预警等级存储至异常人员存储区。

该步骤中，在确定出异常人员之后，将每一个异常人员的人员信息以及对应的预警等级对应地存储至异常人员存储区。

这里，对于异常人员的存储可以根据异常人员的预警等级进行存储，将预警等级一致的异常人员的人员信息存储在一起；或是根据异常人员的基本信息进行划分存储，比如将现居住地在同一区域的多个异常人员的人员信息存储在一起，并在人员信息更改时，随时调整异常人员的存储位置。

针对于上述示例，若异常人员A、异常人员B、异常人员C都属于预警等级较高的异常人员，在一段时间后，若异常人员A的预警等级下降到较低，则将异常人员A的人员信息调整至预警等级较低的位置进行存储。

进一步的，所述异常人员检测方法还包括：响应于用户的查询指令，基于查询指令中指示的查询信息确定出至少一个显示维度，并显示每一个显示维度下的相关信息。

该步骤中，根据用户的查询指令，确定出用户要查看的至少一个显示维度，并在确定显示维度后，将每一个显示维度下的相关信息进行显示。

这里，所述显示维度指的是根据用户查询指令确定出的需要进行显示的多个区域，可以与存储异常人员信息时的划分维度一致，也可以是根据对待检测人员进行属性信息收集时的预设属性维度一致。

例如，可以是将现居住地在同一区域的全部人员的存储信息进行同一显示等，将在现居住地在同一区域的人员信息进行显示，并且在确定其中存在异常人员时，将异常人员进行标注，此时，还可参考每一个异常人员对应的预警等级，针对不同预警等级的人员采取对应的措施，例如，对于预警等级高的人员，确定这类人员是否进行了正规的医学处置，对于预警等级低的人员，督促这类人员自行居家隔离，并定期进行走访，确定该类人员的情况。

这样，可以查看不同维度的人员信息，并根据多个人员之间的共同点(如居住地址相同等)进行统一显示，有针对性地进行管控和检测。

本申请实施例提供的异常人员检测方法，根据获取到的待检测人员提交的填报信息，从校验通过的填报信息中确定出待检测人员在每一个预设属性维度下的填报属性信息，针对每一条填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配，若任一填报属性信息与相应的预设属性维度下的异常属性信息匹配，确定待检测人员为异常人员，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

请参阅图4、图5，图4为本申请实施例所提供的一种异常人员检测装置的结构示意图之一，图5为本申请实施例所提供的一种异常人员检测装置的结构示意图之二。如图4中所示，所述异常人员检测装置400包括：

信息获取模块410，用于获取待检测人员提交的填报信息，并从校验通过的填报信息中获取所述待检测人员在每个预设属性维度下的填报属性信息；

异常检测模块420，用于针对每一条所述填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配；

异常确定模块430，用于若任一填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配，则确定所述待检测人员为异常人员。

进一步的，如图5所示，所述异常人员检测装置400还包括信息校验模块440，所述信息校验模块440用于：

从各个所述预设属性维度中确定出至少一个必要属性维度；

判断所述填报信息中是否包括所述确定出的全部必要属性维度下的必要属性信息；

若是，则确定所述填报信息校验通过；

若否，则确定所述填报信息为异常信息。

进一步的，所述异常确定模块430具体用于：

所述填报属性信息包括数值型属性信息，则按照以下方式判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配：

确定每个所述数值型属性信息对应的填报数值，以及每个数值型异常属性信息对应的数值范围；

针对于每个数值型属性信息，若该数值型属性信息对应的填报数值在相应预设属性维度下的数值型异常属性信息对应的数值范围内，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配；

和/或，所述填报属性信息包括描述型属性信息，则按照以下方式确定填报属性信息与预设异常属性信息的匹配：

从每个描述型属性信息中确定出填报关键词，以及确定每个描述型异常属性信息对应的异常关键词；

针对于每个描述型属性信息，若该描述型属性信息对应的填报关键词与相应预设属性维度下的描述型异常属性信息对应的异常关键词匹配，则确定该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息匹配。

进一步的，如图5所示，还包括预警等级确定模块450，所述预警等级确定模块450用于：

基于异常属性信息与异常等级的映射关系，确定所述异常人员的每一条填报属性信息对应的异常等级；

基于每一条填报属性信息对应的异常等级以及相应的权重系数，确定针对所述异常人员的预警等级。

进一步的，如图5所示，还包括存储模块460，所述存储模块460用于：

将每一个异常人员以及对应的预警等级存储至异常人员存储区。

进一步的，如图5所示，还包括显示模块470，所述显示模块470用于：

响应于用户的查询指令，基于查询指令中指示的查询信息确定出至少一个显示维度，并显示每一个显示维度下的相关信息。

本申请实施例提供的异常人员检测装置，根据获取到的待检测人员提交的填报信息，从校验通过的填报信息中确定出待检测人员在每一个预设属性维度下的填报属性信息，针对每一条填报属性信息，判断该填报属性信息与相应预设属性维度下的异常属性信息是否匹配，若任一填报属性信息与相应的预设属性维度下的异常属性信息匹配，确定待检测人员为异常人员，直接根据人员提交的填报信息以及预设属性维度在后台对待检测人员进行异常检测，无需去到每个人员的居住地或是将待检测人员聚集在统一位置进行信息采集，可以节省数据采集以及处理时间，有助于提高异常人员识别的效率，并且能够避免人群拥挤的情况出现。

请参阅图6，图6为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图6中所示，所述电子设备600包括处理器610、存储器620和总线630。

所述存储器620存储有所述处理器610可执行的机器可读指令，当电子设备600运行时，所述处理器610与所述存储器620之间通过总线630通信，所述机器可读指令被所述处理器610执行时，可以执行如上述图2以及图3所示方法实施例中的异常人员检测方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图2以及图3所示方法实施例中的异常人员检测方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。