CN106157630B - 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 - Google Patents
犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106157630B CN106157630B CN201610621468.1A CN201610621468A CN106157630B CN 106157630 B CN106157630 B CN 106157630B CN 201610621468 A CN201610621468 A CN 201610621468A CN 106157630 B CN106157630 B CN 106157630B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- suspicion
- crime
- monitored
- information
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统。所述方法包括：获取待监测目标的特征信息；将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标；向指挥监控中心平台发送报警信息。采用本发明的技术方案，可以不受警力人员数量和精力的限制，甚至可以做到全天候24小时巡逻大范围区域，不仅能够大大地提高犯罪嫌疑目标的监测效率，同时还能够根据本实施例的监测及时发现和预防群体事件、暴力违法事件等等，保证人们的生命财产安全。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种目标监测技术领域，尤其涉及一种犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统。
【背景技术】
近年来，随着交通的发展，大大地增强了人们出行的便利性，从而促使人员流动量逐渐增大；然后混杂在人群中的犯罪嫌疑人以及行驶在道路上的犯罪嫌疑车辆也越来越多。
现有技术中，为了保证人民群众的生命财产安全，警方通过警车巡逻识别犯罪嫌疑目标，如犯罪嫌疑人以及犯罪嫌疑车辆。例如，警方可以控制警车行驶在人口密度比较密集的地段，通过人为观察人群中的行人的面部表情以及行为信息，来识别犯罪嫌疑人。通过在车流量较大的地段，通过人为监控，行驶诡异的车辆，以识别犯罪嫌疑车辆。当警用数据库中预存有犯罪嫌疑人以及犯罪嫌疑车辆的信息时，警务人员还可以进一步根据警用数据库中的信息，进行犯罪嫌疑人和犯罪嫌疑车辆的识别，进一步提高了犯罪嫌疑目标识别的效率。
但是，现有的犯罪嫌疑目标的识别，均通过人为识别，而警力人员数量和精力有限，难以做到全天候24小时巡逻大范围区域，导致犯罪嫌疑目标的监测效率较低。
【发明内容】
本发明提供了一种犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统，以提高现有技术中犯罪嫌疑目标的监测效率。
本发明提供一种犯罪嫌疑目标的监测方法，所述方法包括：
获取待监测目标的特征信息；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标；
向指挥监控中心平台发送报警信息。
进一步可选地，如上所述的方法中，当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，还包括：
启动搭载的无人机；
控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标。
进一步可选地，如上所述的方法中，控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标之后，还包括：
接收所述无人机发送的所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
向所述指挥监控中心平台发送所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
所述方法还包括：
当监测完成或者所述无人机电量低于预设电量阈值时，控制所述无人机返回犯罪嫌疑目标的监控车辆；
控制所述无人机与所述犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为所述无人机充电。
进一步可选地，如上所述的方法中，当所述待监测目标为待监测人时，获取待监测目标的特征信息，具体包括：
通过全景高清摄像头采集所述待监测人的面部特征信息；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对，具体包括：
将所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标，具体包括：
当所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，确定所述待监测人为犯罪嫌疑人。
进一步可选地，如上所述的方法中，当所述待监测目标为待监测车辆时，获取待监测目标的特征信息，具体包括：
通过全景高清摄像头采集所述待监测车辆的特征信息；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对，具体包括：
将所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标，具体包括：
当所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑车辆；
进一步地，所述待监测车辆的特征信息和所述犯罪嫌疑车辆的特征信息中包括车牌号码。
本发明还提供一种犯罪嫌疑目标的监测车辆，所述车辆包括：
获取模块，用于获取待监测目标的特征信息；
比对模块，用于将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；
确定模块，用于当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标；
发送模块，用于向指挥监控中心平台发送报警信息。
进一步可选地，如上所述的车辆中，还包括：
启动模块，用于当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，启动搭载的无人机；
控制模块，用于控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标。
进一步可选地，如上所述的车辆中，还包括接收模块；
所述接收模块，用于接收所述无人机发送的所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
所述发送模块，还用于向所述指挥监控中心平台发送所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
进一步地，所述控制模块，还用于当监测完成或者所述无人机电量低于预设电量阈值时，控制所述无人机返回所述犯罪嫌疑目标的监控车辆；
所述控制模块，还用于当控制所述无人机与所述犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为所述无人机充电。
进一步可选地，如上所述的车辆中，当所述待监测目标为待监测人时，所述获取模块，具体用于采集所述待监测人的面部特征信息；进一步地，所述获取模块采用全景高清摄像头；
所述比对模块，具体用于将所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；
所述确定模块，具体用于当所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，确定所述待监测人为犯罪嫌疑人。
进一步可选地，如上所述的车辆中，当所述待监测目标为待监测车辆时，所述获取模块，具体用于采集所述待监测车辆的特征信息；进一步地，所述获取模块采用全景高清摄像头；
所述比对模块，具体用于将所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；
所述确定模块，具体用于当所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑车辆；
进一步地，所述待监测车辆的特征信息和所述犯罪嫌疑车辆的特征信息中包括车牌号码。
本发明还提供一种犯罪嫌疑目标的监测系统，所述系统包括如上任一所述犯罪嫌疑目标的监测车辆和搭载在所述犯罪嫌疑目标的监测车辆上的无人机；所述犯罪嫌疑目标的监测车辆与所述无人机无线通讯连接。
本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统，通过采用上述技术方案，可以自动地对待监测目标进行监测，以及时准确地确定待监测目标是否为犯罪嫌疑目标；并当确定待监测目标为犯罪嫌疑目标时，向指挥监控中心平台发送报警信息；采用本发明的技术方案，可以不受警力人员数量和精力的限制，甚至可以做到全天候24小时巡逻大范围区域，不仅能够大大地提高犯罪嫌疑目标的监测效率，同时还能够根据本实施例的监测及时发现和预防群体事件、暴力违法事件等等，保证人们的生命财产安全。
【附图说明】
图1为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例一的流程图。
图2为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例二的流程图。
图3为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例三的流程图。
图4为本发明的犯罪嫌疑目标的监测车辆实施例一的结构图。
图5为本发明的犯罪嫌疑目标的监测车辆实施例二的结构图。
图6为本发明的犯罪嫌疑目标的监测系统实施例的结构图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
图1为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例一的流程图。如图1所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法，具体可以包括如下步骤：
100、获取待监测目标的特征信息；
首先，本实施例的监测方法的执行主体为犯罪嫌疑目标的监测车辆，该犯罪嫌疑目标的监测车辆可以为无人车辆。该无人车辆上可以安装有360度的全景高清摄像头，以实现无死角地监控巡逻大范围的区域，从而可以获取待监测目标的特征信息，实现对待监测目标的监测。
101、将待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；当待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，执行步骤102；否则；执行步骤103；
本实施例中将待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对的过程，可以理解为根据预设的犯罪嫌疑信息库中的信息对待监测目标进行识别的过程，以确定待监测目标是否为犯罪嫌疑目标。犯罪嫌疑信息库中可以包括多条已经确定的犯罪嫌疑目标的信息。具体地，将待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对时，可以判断待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中对应的信息的相似度是否大于或者等于预设阈值，当相似度大于或者等于预设阈值，可以认为待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配，否则待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息不相匹配。
102、确定待监测目标为犯罪嫌疑目标；执行步骤104；
103、确定待监测目标为非犯罪嫌疑目标，结束。
此时可以进一步从步骤100开始，对下一个待监测目标进行监测。
104、向指挥监控中心平台发送报警信息。
本实施例中，在确定待监测目标为犯罪嫌疑目标时，向指挥中心平台发送报警信息，该报警信息可以包括待监测目标的特征信息，该报警信息用于告知监控指挥监控中心平台的警务人员发现了犯罪嫌疑目标，可以进行抓捕或者跟踪，从而可以保证人们的生命财产安全。
本实施例中的待监测目标可以为待监测人，或者待监测车辆，即对应的犯罪嫌疑目标可以为犯罪嫌疑人或者犯罪嫌疑车辆。其中本实施例的犯罪嫌疑人可以为混杂在人群中的通缉犯、恐怖分子或者犯罪嫌疑犯等等。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法，通过采用上述技术方案，可以自动地对待监测目标进行监测，以及时准确地确定待监测目标是否为犯罪嫌疑目标；并当确定待监测目标为犯罪嫌疑目标时，向指挥监控中心平台发送报警信息；采用本实施例的技术方案，可以不受警力人员数量和精力的限制，甚至可以做到全天候24小时巡逻大范围区域，不仅能够大大地提高犯罪嫌疑目标的监测效率，同时还能够根据本实施例的监测及时发现和预防群体事件、暴力违法事件等等，保证人们的生命财产安全。
进一步可选地，在上述实施例的技术方案的基础上，当待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，还可以包括如下步骤：
(a1)启动搭载的无人机；
(a2)控制无人机跟踪犯罪嫌疑目标。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆上搭载有无人机，配合犯罪嫌疑目标的监测车辆对犯罪嫌疑目标进行跟踪。
进一步地，在上述实施例的步骤(a2)的基础上，还可以包括如下步骤：
(a3)接收无人机发送的犯罪嫌疑目标的位置信息；
(a4)向指挥监控中心平台发送犯罪嫌疑目标的位置信息；
无人机启动之后，对犯罪嫌疑目标进行跟踪，并实时上报犯罪嫌疑目标的位置信息。然后由犯罪嫌疑目标的监测车辆向指挥监控中心平台上报犯罪嫌疑目标的位置信息，以供指挥监控中心根据犯罪嫌疑目标的位置信息，实施警务人员对犯罪嫌疑目标的跟踪、拦截以及抓获。
进一步地，在上述实施例技术方案的基础上，还可以包括如下步骤：
(a5)当监测完成或者无人机电量低于预设电量阈值时，控制无人机返回犯罪嫌疑目标的监控车辆；
(a6)控制无人机与犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为无人机充电。
本实施例中，在犯罪嫌疑目标的监测车辆上还安装有充电装置，无人机的电量由充电装置提供。例如，当本次监测任务完成，无人机返回犯罪嫌疑目标的监测车辆，或者当无人机电量低于预设电量阈值时，均控制无人机返回犯罪嫌疑目标的监控车辆，并控制无人机与犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为无人机充电。
图2为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例二的流程图。如图2所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，以待监测目标为待监测人为例描述本发明的技术方案。如图2所示，本实施的犯罪嫌疑目标的监测方法，具体可以包括如下步骤：
200、通过全景高清摄像头采集待监测人的面部特征信息；
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆可以通过安装的全景高清摄像头采集待监测人的面部特征信息。本实施例的面部特征信息包括待监测人的面部的所有特征信息，例如面部各器官如眼睛、鼻子以及嘴巴的尺寸和比例、面部的宽度和长度、以及面部上的疤痕或者痣点的大小以及位置等等。
201、将待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；当待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，执行步骤202；否则；执行步骤203；
202、确定待监测人为犯罪嫌疑人；执行步骤204；
203、确定待监测人为非犯罪嫌疑人，结束。
此时可以进一步从步骤200开始，对下一个待监测人进行监测。
本实施例的预设的犯罪嫌疑信息库中包括有很多条犯罪嫌疑人的面部特征信息。本实施例中，可以将待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的每一个犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对，当待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的一个犯罪嫌疑人的面部特征信息的相似度大于或者等于预设阈值，可以认为该待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配，此时可以认为该待监测人为犯罪嫌疑人，否则待监测人不是犯罪嫌疑人。
204、向指挥监控中心平台发送报警信息；同时启动搭载的无人机；执行步骤205；
本实施例中，通过向指挥监控中心发送报警信息，可以供指挥监控中心的警务人员启动跟踪或者逮捕犯罪嫌疑人的任务。
205、控制无人机跟踪犯罪嫌疑人；执行步骤206；
206、接收无人机发送的犯罪嫌疑人的位置信息；执行步骤207；
207、向指挥监控中心平台发送犯罪嫌疑人的位置信息。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆还可以实时将无人机返回的犯罪嫌疑目标的位置信息，上报给指挥监控中心平台，这样可以供指挥中心监控平台根据犯罪嫌疑人的位置信息，更加准确有效地对犯罪嫌疑人进行跟踪和抓捕。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法，通过采用上述技术方案，可以自动地对待监测人进行监测，以及时准确地确定待监测人是否为犯罪嫌疑人；并当确定待监测人为犯罪嫌疑人时，向指挥监控中心平台发送报警信息；采用本实施例的技术方案，可以不受警力人员数量和精力的限制，甚至可以做到全天候24小时巡逻大范围区域，不仅能够大大地提高犯罪嫌疑人的监测效率，同时还能够根据本实施例的监测及时发现和预防群体事件、暴力违法事件等等，保证人们的生命财产安全。
图3为本发明的犯罪嫌疑目标的监测方法实施例三的流程图。如图3所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，以待监测目标为待监测车辆为例描述本发明的技术方案。如图3所示，本实施的犯罪嫌疑目标的监测方法，具体可以包括如下步骤：
300、通过全景高清摄像头采集待监测车辆的特征信息；
本实施例的待监测车辆的特征信息至少包括车辆的车牌号码，进一步地，为了提高对待监测车辆的监测效率，该待监测车辆的特征信息中还可以包括待监测车辆的颜色、待监测车辆的型号、以及待监测车辆预设位置的标识中的至少一个。其中待监测车辆预设位置的标识可以为车身某些位置贴的标识、或者车身某些位置的损坏，或者其它能够标识该待监测车辆的个性的标识。
301、将待监测车辆的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；当待监测车辆的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，执行步骤302；否则；执行步骤303；
302、确定待监测车辆为犯罪嫌疑车辆；执行步骤304；
303、确定待监测车辆为非犯罪嫌疑车辆，结束。
304、向指挥监控中心平台发送报警信息；同时启动搭载的无人机；执行步骤305；
305、控制无人机跟踪犯罪嫌疑车辆；执行步骤306；
306、接收无人机发送的犯罪嫌疑车辆的位置信息；执行步骤307；
307、向指挥监控中心平台发送犯罪嫌疑车辆的位置信息。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法，采用上述步骤实现对犯罪嫌疑车辆的监控，其具体实现方式与上述图2所示实施例的实现原理相似，详细可以参考上述图2所示实施例的记载，在此不再赘述。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测方法，通过采用上述技术方案，可以自动地对待监测车辆进行监测，以及时准确地确定待监测车辆是否为犯罪嫌疑车辆；并当确定待监测车辆为犯罪嫌疑车辆时，向指挥监控中心平台发送报警信息；采用本实施例的技术方案，可以不受警力人员数量和精力的限制，甚至可以做到全天候24小时巡逻大范围区域，不仅能够大大地提高犯罪嫌疑车辆的监测效率，同时还能够根据本实施例的监测及时发现和预防群体事件、暴力违法事件等等，保证人们的生命财产安全。
图4为本发明的犯罪嫌疑目标的监测车辆实施例一的结构图。如图4所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆，具体可以包括：获取模块10、比对模块11、确定模块12和发送模块13。
其中获取模块10用于获取待监测目标的特征信息；比对模块11用于将获取模块10获取的待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；确定模块12用于当比对模块11的比对结果为待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定待监测目标为犯罪嫌疑目标；当确定模块12确定待监测目标为犯罪嫌疑目标，触发发送模块13启动，发送模块13用于向指挥监控中心平台发送报警信息。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆，通过采用上述模块实现对犯罪嫌疑目标的监测的实现原理以及技术效果与上述图1所示实施例相同，详细可以参考上述图1所示实施例的记载，在此不再赘述。
图5为本发明的犯罪嫌疑目标的监测车辆实施例二的结构图。如图5所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆，在上述图4所示实施例的技术方案的基础上，进一还可以包括如下技术方案。
如图5所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆还包括：启动模块14和控制模块15。
启动模块14用于当比对模块11的比对结果为待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，启动搭载的无人机；控制模块15用于在启动模块14启动无人机之后，控制无人机跟踪犯罪嫌疑目标。
进一步可选地，如图5所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆还包括：接收模块16。
接收模块16用于接收无人机发送的犯罪嫌疑目标的位置信息；
发送模块13用于向指挥监控中心平台发送接收模块16接收的犯罪嫌疑目标的位置信息；
进一步地，控制模块15用于当监测完成或者无人机电量低于预设电量阈值时，控制无人机返回犯罪嫌疑目标的监控车辆；
控制模块15用于控制无人机与犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为无人机充电。也就是说犯罪嫌疑目标的监测车辆除了本实施例的这些功能模块之外，还设置有充电装置。
进一步可选地，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆中，当待监测目标为待监测人时，获取模块10具体用于采集待监测人的面部特征信息；进一步地，获取模块10全景高清摄像头；
比对模块11具体用于将待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；
确定模块12具体用于当待监测人的面部特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，确定待监测人为犯罪嫌疑人。
进一步可选地，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆中，当待监测目标为待监测车辆时，获取模块10具体用于采集待监测车辆的特征信息；进一步地，获取模块10全景高清摄像头；进一步地，待监测车辆的特征信息和犯罪嫌疑车辆的特征信息中包括车牌号码。
比对模块11具体用于将待监测车辆的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；
确定模块12具体用于当待监测车辆的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，确定待监测目标为犯罪嫌疑车辆；
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆，通过采用上述模块实现对犯罪嫌疑目标的监测的实现原理以及技术效果与上述图2和图3所示实施例相同，详细可以参考上述图2和图3所示实施例的记载，在此不再赘述。
图6为本发明的犯罪嫌疑目标的监测系统实施例的结构图。如图6所示，本实施例的犯罪嫌疑目标的监测系统，包括犯罪嫌疑目标的监测车辆30和搭载在犯罪嫌疑目标的监测车辆上的无人机40；犯罪嫌疑目标的监测车辆30与无人机40无线通讯连接。
本实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆30可以采用上述图4或者图5所示实施例的犯罪嫌疑目标的监测车辆，具体可以采用上述图1-图3任一实施的犯罪嫌疑目标的监测方法，实现对犯罪嫌疑目标的监测，具体可以采用上述相关实施例的记载，在此不再赘述。
在本发明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。例如，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。
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，在本发明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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，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。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (9)
1.一种利用自动监测车辆自动监测犯罪嫌疑目标的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待监测目标的特征信息，所述待监测目标的特征信息包括待监测人的面部特征信息或待监测车辆的车牌号码；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标；
向指挥监控中心平台发送报警信息；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，所述方法还包括：
启动搭载的无人机；
控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标；
当监测完成或者所述无人机电量低于预设电量阈值时，控制所述无人机返回犯罪嫌疑目标的监测车辆；
控制所述无人机与所述犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为所述无人机充电。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标之后，所述方法还包括：
接收所述无人机发送的所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
向所述指挥监控中心平台发送所述犯罪嫌疑目标的位置信息。
3.根据权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，当所述待监测目标为待监测人时，获取待监测目标的特征信息，具体包括：
通过全景高清摄像头采集所述待监测人的面部特征信息；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对，具体包括：
将所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标，具体包括：
当所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，确定所述待监测人为犯罪嫌疑人。
4.根据权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，当所述待监测目标为待监测车辆时，获取待监测目标的特征信息，具体包括：
通过全景高清摄像头采集所述待监测车辆的特征信息；
将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对，具体包括：
将所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；
当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标，具体包括：
当所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑车辆；
进一步地，所述犯罪嫌疑车辆的特征信息包括车牌号码。
5.一种犯罪嫌疑目标的自动监测车辆，其特征在于，所述车辆包括：
获取模块，用于获取待监测目标的特征信息，所述待监测目标的特征信息包括待监测人的面部特征信息或待监测车辆的车牌号码；
比对模块，用于将所述待监测目标的特征信息与预设的犯罪嫌疑信息库中的信息进行比对；
确定模块，用于当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑目标；
发送模块，用于向指挥监控中心平台发送报警信息；
启动模块，用于当所述待监测目标的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的信息相匹配时，启动搭载的无人机；
控制模块，用于控制所述无人机跟踪所述犯罪嫌疑目标，当监测完成或者所述无人机电量低于预设电量阈值时，控制所述无人机返回所述犯罪嫌疑目标的监测车辆；以及控制所述无人机与所述犯罪嫌疑目标的监测车辆中的充电装置连接，以自动为所述无人机充电。
6.根据权利要求5所述的车辆，其特征在于，所述车辆还包括接收模块；
所述接收模块，用于接收所述无人机发送的所述犯罪嫌疑目标的位置信息；
所述发送模块，还用于向所述指挥监控中心平台发送所述犯罪嫌疑目标的位置信息。
7.根据权利要求5-6任一所述的车辆，其特征在于，当所述待监测目标为待监测人时，所述获取模块，具体用于采集所述待监测人的面部特征信息；进一步地，所述获取模块采用全景高清摄像头；
所述比对模块，具体用于将所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息进行比对；
所述确定模块，具体用于当所述待监测人的面部特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑人的面部特征信息相匹配时，确定所述待监测人为犯罪嫌疑人。
8.根据权利要求5-6任一所述的车辆，其特征在于，当所述待监测目标为待监测车辆时，所述获取模块，具体用于采集所述待监测车辆的特征信息；进一步地，所述获取模块采用全景高清摄像头；
所述比对模块，具体用于将所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息进行比对；
所述确定模块，具体用于当所述待监测车辆的特征信息与所述预设的犯罪嫌疑信息库中的犯罪嫌疑车辆的特征信息相匹配时，确定所述待监测目标为犯罪嫌疑车辆；
进一步地，所述犯罪嫌疑车辆的特征信息包括车牌号码。
9.一种犯罪嫌疑目标的监测系统，其特征在于，所述系统包括如上权利要求5-8任一所述犯罪嫌疑目标的监测车辆和搭载在所述犯罪嫌疑目标的监测车辆上的无人机；所述犯罪嫌疑目标的监测车辆与所述无人机无线通讯连接。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610621468.1A CN106157630B (zh) | 2016-08-01 | 2016-08-01 | 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610621468.1A CN106157630B (zh) | 2016-08-01 | 2016-08-01 | 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106157630A CN106157630A (zh) | 2016-11-23 |
| CN106157630B true CN106157630B (zh) | 2019-08-27 |
Family
ID=57328430
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610621468.1A Active CN106157630B (zh) | 2016-08-01 | 2016-08-01 | 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106157630B (zh) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107301395A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-10-27 | 王杰 | 一种酒驾检测系统及其检测方法 |
| CN109214243A (zh) * | 2017-07-03 | 2019-01-15 | 昊翔电能运动科技(昆山)有限公司 | 目标跟踪方法、装置及无人机 |
| CN109215056A (zh) * | 2017-07-03 | 2019-01-15 | 昊翔电能运动科技(昆山)有限公司 | 目标追踪方法及装置 |
| CN107507424B (zh) * | 2017-07-05 | 2019-12-06 | 湖北鑫美企业发展股份有限公司 | 一种车辆违章时驾驶信息自动识别装置和方法 |
| CN109255023B (zh) * | 2017-07-11 | 2021-09-14 | 中国移动通信集团浙江有限公司 | 线索信息处理方法及装置 |
| CN107301779A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-10-27 | 广东兴达顺科技有限公司 | 一种身份认证方法及检测设备 |
| CN107506936A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-22 | 苏州凌旭信息科技有限公司 | 一种基于对犯罪嫌疑人的初查标准化评估系统及方法 |
| CN109240342B (zh) * | 2018-03-14 | 2019-04-26 | 新昌县联航机械有限公司 | 车辆现场识别方法 |
| CN108597054A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-09-28 | 深圳春沐源控股有限公司 | 防走失巡检方法和防走失巡检系统 |
| CN110717367A (zh) * | 2018-07-13 | 2020-01-21 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 犯罪人员的行踪搜索方法及车辆 |
| CN109740461B (zh) * | 2018-12-21 | 2020-12-25 | 北京智行者科技有限公司 | 目标跟随后的处理方法 |
| CN112135038A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-12-25 | 浙江登凯建设有限公司 | 基于交通监控的车辆追踪方法、系统及其存储介质 |
| US11699342B2 (en) | 2021-10-25 | 2023-07-11 | International Business Machines Corporation | Reducing vehicle occupant activity |
| CN114399537B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-07-01 | 东莞先知大数据有限公司 | 一种目标人员的车辆跟踪方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101840632A (zh) * | 2009-03-18 | 2010-09-22 | 深圳先进技术研究院 | 一种对车内驾驶行为异常监控方法和系统 |
| CN203278900U (zh) * | 2013-06-18 | 2013-11-06 | 西安博宇信息科技有限公司 | 空天地一体化北斗应急指挥系统 |
| CN103714697A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-09 | 华南理工大学 | 一种识别跟踪罪犯车辆的方法 |
| CN104794468A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-07-22 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 一种基于无人机动平台的人脸检测与跟踪方法 |
| KR101546717B1 (ko) * | 2015-02-23 | 2015-08-25 | 김영권 | 무인비행체가 탑재된 이동통신단말기 |
| CN204845760U (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-09 | 莆田市高新电子有限公司 | 一种车载识别设备 |
| CN105425815A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-03-23 | 杨珊珊 | 一种利用无人飞行器的牧场智能管理系统及方法 |
| CN105511469A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-04-20 | 北京联合大学 | 一种无人智能巡逻电动车及巡逻系统 |
| CN105739523A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-07-06 | 北京航空航天大学 | 一种警用车载无人机监测系统及控制方法 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101404107A (zh) * | 2008-11-19 | 2009-04-08 | 公安部第三研究所 | 基于人脸识别技术的网吧监控报警系统 |
| TWI420421B (zh) * | 2009-09-16 | 2013-12-21 | Univ Nat Kaohsiung Applied Sci | Automatic patrol tracing to capture the system |
| CN101976356A (zh) * | 2010-09-30 | 2011-02-16 | 惠州市华阳多媒体电子有限公司 | 网吧实名制人脸识别方法及识别系统 |
| CN103428473A (zh) * | 2012-05-20 | 2013-12-04 | 虞建忠 | 一种嫌犯追踪的方法及系统 |
| CN103914980A (zh) * | 2013-01-08 | 2014-07-09 | 能晶科技股份有限公司 | 摄像装置及影像撷取方法 |
| CN104243927A (zh) * | 2014-09-27 | 2014-12-24 | 江阴延利汽车饰件股份有限公司 | 自动识别嫌疑人的安保机器人控制平台 |
| CN104375417B (zh) * | 2014-11-05 | 2017-11-07 | 济南大学 | 一种候车厅智能服务机器人 |
| KR20160071235A (ko) * | 2014-12-11 | 2016-06-21 | 한화테크윈 주식회사 | 무인비행체 회수 시스템 |
| KR101670769B1 (ko) * | 2015-01-16 | 2016-10-31 | 경북대학교 산학협력단 | 무인항공기 기반의 무인차량 주행 방법 및 무인차량 주행 시스템 |
| CN104853167A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-19 | 华中科技大学 | 基于飞行器平台的小区智能安防系统和小区智能安防方法 |
| CN204904479U (zh) * | 2015-07-14 | 2015-12-23 | 杭州德利时传感器技术有限公司 | 一种电子围栏巡视系统 |
| CN205230342U (zh) * | 2015-12-20 | 2016-05-11 | 武汉理工大学 | 一种高速公路无人机巡查装置 |
| CN105773659B (zh) * | 2016-05-16 | 2019-02-12 | 广州中设机器人智能装备股份有限公司 | 一种工厂用多功能机器人 |
-
2016
- 2016-08-01 CN CN201610621468.1A patent/CN106157630B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101840632A (zh) * | 2009-03-18 | 2010-09-22 | 深圳先进技术研究院 | 一种对车内驾驶行为异常监控方法和系统 |
| CN203278900U (zh) * | 2013-06-18 | 2013-11-06 | 西安博宇信息科技有限公司 | 空天地一体化北斗应急指挥系统 |
| CN103714697A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-09 | 华南理工大学 | 一种识别跟踪罪犯车辆的方法 |
| KR101546717B1 (ko) * | 2015-02-23 | 2015-08-25 | 김영권 | 무인비행체가 탑재된 이동통신단말기 |
| CN104794468A (zh) * | 2015-05-20 | 2015-07-22 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 一种基于无人机动平台的人脸检测与跟踪方法 |
| CN204845760U (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-09 | 莆田市高新电子有限公司 | 一种车载识别设备 |
| CN105425815A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-03-23 | 杨珊珊 | 一种利用无人飞行器的牧场智能管理系统及方法 |
| CN105739523A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-07-06 | 北京航空航天大学 | 一种警用车载无人机监测系统及控制方法 |
| CN105511469A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-04-20 | 北京联合大学 | 一种无人智能巡逻电动车及巡逻系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106157630A (zh) | 2016-11-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106157630B (zh) | 犯罪嫌疑目标的监测方法、车辆及系统 | |
| WO2019153193A1 (zh) | 一种出租车运营监测方法、设备、存储介质和系统 | |
| CN106205143A (zh) | 智能卡口联网系统 | |
| US7944468B2 (en) | Automated asymmetric threat detection using backward tracking and behavioral analysis | |
| CN109686109A (zh) | 一种基于人工智能的停车场安全监控管理系统 | |
| CN105894700A (zh) | 基于图像的车内活动物体远程观测、报警装置及方法 | |
| CN113676702B (zh) | 基于视频流的目标追踪监测方法、系统、装置及存储介质 | |
| CN110379176B (zh) | 基于图像识别的无证驾驶违法行为预警拦截方法 | |
| CN109919407A (zh) | 一种驾驶行为主动安全管理系统 | |
| CN110781798B (zh) | 一种基于树莓派和人脸识别的车载嫌疑犯锁定系统 | |
| CN106875679B (zh) | 识别伴随车辆的方法及装置 | |
| CN108320517A (zh) | 车牌和车辆识别系统及监测服务器 | |
| CN107346435A (zh) | 一种基于车辆特征库的嫌疑套牌车捕获方法 | |
| CN106529401A (zh) | 一种车辆反跟踪方法、装置及系统 | |
| CN103294775A (zh) | 基于地理时空约束的警务云图像识别车辆管控系统 | |
| CN104835007A (zh) | 一种网格化智能联动型校园安全管理整合系统 | |
| CN105528626A (zh) | 一种rfid读写器和摄像机集成一体机及其应用 | |
| CN109670431A (zh) | 一种行为检测方法及装置 | |
| CN112669598A (zh) | 一种基于车流量的智慧交通管理系统 | |
| CN113870551B (zh) | 一种能够鉴别危险和非危险驾驶行为的路侧监控系统 | |
| CN113056775A (zh) | 交通监控和证据收集系统 | |
| CN204791528U (zh) | 行人闯红灯监控管理装置 | |
| CN112652174B (zh) | 基于人脸验证的停车服务控制方法和系统 | |
| CN113562005A (zh) | 轨道列车司机行为智能监测和障碍物侵限智能侦测系统 | |
| CN110837753A (zh) | 一种人车物识别布控的集分模型及其使用方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |