CN107169474A - 一种基于智能计算技术的犯罪预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，具体包括以下步骤：1)、判断行为是否具有犯罪前兆；如果具有犯罪前兆，则执行步骤2)操作，否则，继续优化判断是否具有犯罪前兆；2)、对犯罪嫌疑人进行图像识别；3)、通过二分查找法对图像范围进行确定；4)、在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人。通过分析人群中个体之间关系的变化提取犯罪行为的可能性，通过分析人群每个人的图像特征，在人群中检索犯罪事件存在的可能性。
Description
技术领域
本发明涉及犯罪预防技术领域，具体地说是一种基于智能计算技术的犯罪预警方法。
背景技术
伴随信息技术的发展，图像匹配的应用领域愈发广泛，已成为不可或缺的技术，这一技术及要求效率又要求准确度，目前很多基于内容匹配的图像技术很多时候精确地比较低，不容易起到找到目标值，导致预防犯罪领域技术落后。目前，图像检索算法有很多种，性能千差万别，普遍存在检索效率低,查准率和查全率不高的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，用于解决犯罪预防领域图像识别检索效率低，查准率不高的问题。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，具体包括以下步骤：
1)、判断行为是否具有犯罪前兆；如果具有犯罪前兆，则执行步骤2)操作，否则，继续优化判断是否具有犯罪前兆；
2)、对犯罪嫌疑人进行图像识别；
3)、通过二分查找法对图像范围进行确定；
4)、在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人。
进一步地，步骤1)操作中判断相关行为是否具有犯罪前兆的方法包括：
11)、对行人的面部表情进行识别；
12)、与行为数据库的数据进行对比核实；
13)、判断是否具有犯罪的前兆。
进一步地，所述的行为数据库收录的数据包括但不限于移动速度、移动方向、任意两者的距离、任意两者交涉的频率、面部表情特征值。
进一步地，步骤2)操作中对犯罪嫌疑人进行图像识别的具体过程包括：
21)、根据人脸识别技术将人物的正面脸部图像进行识别；
22)、针对筛选出的脸部图像，对图像从下往上四分之三高度、从左往右五分之一到五分之四的区域进行灰度值采集；
23)、对灰度值进行排序。
进一步地，步骤3)操作中二分查找法确定图像范围具体方法包括：
31)、将目标数据值与排完序的灰度值的中间数据值进行比较；
32)、如果目标数据值比中间数据值大，则在较大的那一半数据中再次比较，直至找到目标数据，确定图像范围。
进一步地，步骤4)操作中，在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人的具体方法包括：
41)、初始化粒子群；
42)、对粒子群进行迭代优化；
43)、根据迭代结果进行学习；
44)、继续执行步骤41)操作，直至确定犯罪嫌疑人。
进一步地，步骤41)粒子群的初始化方法包括：
411)、动态随机选择粒子；
412)、赋予粒子以初始位置和初始速度。
进一步地，步骤42)操作中，迭代优化的方法包括：
421)、不断寻找图像；
422)、判断找到的图像与目标图像的灰度值差值是否小于阈值；如果小于阈值，则找到的图像视为迭代结果；否则，继续执行步骤421)操作。
进一步地，步骤43)操作中，对迭代结果进行学习即对每个粒子的位置和速度进行计算一次，其具体步骤包括：
431)、根据present[i]＝present[i]+v[i]公式一，确定粒子的当前位置；
432)、根据
v[]＝w*v[]+c1*rand1()*(pbest[]-present[])+c2*random2()*(gbest[]-present[])(1)+random(v)公式二，对粒子的速度进行更新；
433)、判断是不是最优粒子，如果是最优粒子，则确定为犯罪嫌疑人；否则，执行步骤434)操作；
434)、如果发现走的是重复的路线则修改为相邻粒子的位置，继续执行步骤432)操作，直至确定犯罪嫌疑人；
公式一中：present[i]为粒子的当前位置；v[i]为粒子的速度；
公式二中：v[]为粒子速度；w为权值；c1和c2取值为2；rand1()、random2()、random(v)均表示随机值，且三者取值不同；pbest[]为个体最优位置。
本发明的有益效果是：
发明提供了一种基于智能计算技术算法的犯罪预警技术，通过分析人群中个体之间关系的变化提取犯罪行为的可能性，通过分析人群每个人的图像特征，在人群中检索犯罪事件存在的可能性，该发明的原理是借助于行为记录数据库和基于内容的图像检索是指根据图像特征在图像数据库中检索相似或相同图像。本发明在传统算法基础上将图像匹配方法转化成在图像数据库中根据模板图像数据对目标进行锁定的模型。
本发明根据犯罪心理学和犯罪举动的常规行为提取出关键行为的记录，建立行为数据库，用于判断是否有犯罪前兆。
本发明引入二分查找算法，分析分区图像灰度值，然后对灰度值进行排序，对目前图像进行折半查找，根据设定的阈值找出范围，在该范围内用改进的粒子群算法进行图像匹配，依次递归。
本发明在传统的粒子群算法的基础上进行了改进，即粒子群的动态初始化，通过随机选取给定个数的图像差值作为粒子群，在未知数量的图像数据库中，动态初始化以后进行检索，本算法的改进之处在于加入了随机的粒子和随机的速度值，另外一个技术就是加入了记忆力技术，记忆力技术即：粒子在学习的时候不会走重复的路线即自己走过的路线。在优化过程中粒子追随群体中当前位置和速度最优的粒子而移动，并经逐代迭代搜索后得到最优解。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明人脸分区示意图；
图3为本发明改进的粒子群算法流程图；
图4为本发明改进的二分查找法确定图像范围流程图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示，一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，具体包括以下步骤：
1)、判断行为是否具有犯罪前兆；如果具有犯罪前兆，则执行步骤2)操作，否则，继续优化判断是否具有犯罪前兆；
2)、对犯罪嫌疑人进行图像识别；
3)、通过二分查找法对图像范围进行确定；
4)、在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人。
步骤1)操作中判断相关行为是否具有犯罪前兆的方法包括：
11)、对行人的面部表情进行识别；
12)、与行为数据库的数据进行对比核实；
13)、判断是否具有犯罪的前兆。
行为数据库收录的数据包括但不限于移动速度、移动方向、任意两者的距离、任意两者交涉的频率、面部表情特征值。
如图2所示，步骤2)操作中对犯罪嫌疑人进行图像识别的具体过程包括：
21)、根据人脸识别技术将人物的正面脸部图像进行识别；
22)、针对筛选出的脸部图像，对图像从下往上四分之三高度、从左往右五分之一到五分之四的区域进行灰度值采集；
23)、对灰度值进行排序。
步骤2)操作中对犯罪嫌疑人进行图像识别的具体过程包括：
21)、根据人脸识别技术将人物的正面脸部图像进行识别；
22)、针对筛选出的脸部图像，对图像从下往上四分之三高度、从左往右五分之一到五分之四的区域进行灰度值采集；
23)、对灰度值进行排序。
如图3所示，步骤4)操作中，在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人的具体方法包括：
41)、初始化粒子群:动态随机选择粒子；赋予粒子以初始位置和初始速度
42)、对粒子群进行迭代优化：不断寻找图像；判断找到的图像与目标图像的灰度值差值是否小于阈值；如果小于阈值，则找到的图像视为迭代结果；否则，继续寻找图像。
43)、根据迭代结果进行学习：即对每个粒子的位置和速度进行计算一次，其具体步骤包括：
431)、根据present[i]＝present[i]+v[i](公式一)，确定粒子的当前位置；
432)、根据
v[]＝w*v[]+c1*rand1()*(pbest[]-present[])+c2*random2()*(gbest[]-present[])(1)+random(v)(公式二)对粒子的速度进行更新；
433)、判断是不是最优粒子，如果是最优粒子，则确定为犯罪嫌疑人；否则，执行步骤434)操作；
434)、如果发现走的是重复的路线则修改为相邻粒子的位置，继续执行步骤432)操作，直至确定犯罪嫌疑人。
公式一中：present[i]为粒子的当前位置；v[i]为粒子的速度；
公式二中：v[]为粒子速度；w为权值；c1和c2取值为2；rand1()、random2()、random(v)均表示随机值，且三者取值不同；pbest[]为个体最优位置。
44)、继续执行步骤41)操作，直至确定犯罪嫌疑人。
如图4所示，步骤3)操作中二分查找法确定图像范围具体方法包括：
31)、将目标数据值与排完序的灰度值的中间数据值进行比较；
32)、如果目标数据值比中间数据值大，则在较大的那一半数据中再次比较，直至找到目标数据，确定图像范围。
本发明的实施例之一：
对犯罪嫌疑人的动作、面部表情进行识别，与行为数据库中存储的标准数据进行对比，判断是否有犯罪的前兆，如果有犯罪前兆，则根据人脸识别技术对犯罪嫌疑人进行脸部图像识别，并采集灰度值，对灰度值进行排序。通过二分查找法，根据灰度值的大小确定图像范围。
对通过二分查找法确定的图像的范围再次通过粒子群算法进一步确定犯罪嫌疑人：将确定好的图像范围的粒子进行初始化处理，赋予初始速度和初始范围，对粒子群进行迭代优化，根据迭代优化后的结果进行学习，最后确定犯罪嫌疑人，及时进行犯罪预警。
以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，具体包括以下步骤：
1)、判断行为是否具有犯罪前兆；如果具有犯罪前兆，则执行步骤2)操作，否则，继续优化判断是否具有犯罪前兆；
2)、对犯罪嫌疑人进行图像识别；
3)、通过二分查找法对图像范围进行确定；
4)、在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤1)操作中判断相关行为是否具有犯罪前兆的方法包括：
11)、对行人的面部表情进行识别；
12)、与行为数据库的数据进行对比核实；
13)、判断是否具有犯罪的前兆。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，所述的行为数据库收录的数据包括但不限于移动速度、移动方向、任意两者的距离、任意两者交涉的频率、面部表情特征值。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤2)操作中对犯罪嫌疑人进行图像识别的具体过程包括：
21)、根据人脸识别技术将人物的正面脸部图像进行识别；
22)、针对筛选出的脸部图像，对图像从下往上四分之三高度、从左往右五分之一到五分之四的区域进行灰度值采集；
23)、对灰度值进行排序。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤3)操作中二分查找法确定图像范围具体方法包括：
31)、将目标数据值与排完序的灰度值的中间数据值进行比较；
32)、如果目标数据值比中间数据值大，则在较大的那一半数据中再次比较，直至找到目标数据，确定图像范围。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤4)操作中，在找到的范围内进行粒子群算法匹配，确定犯罪嫌疑人的具体方法包括：
41)、初始化粒子群；
42)、对粒子群进行迭代优化；
43)、根据迭代结果进行学习；
44)、继续执行步骤41)操作，直至确定犯罪嫌疑人。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤41)粒子群的初始化方法包括：
411)、动态随机选择粒子；
412)、赋予粒子以初始位置和初始速度。
8.根据权利要求6所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤42)操作中，迭代优化的方法包括：
421)、不断寻找图像；
422)、判断找到的图像与目标图像的灰度值差值是否小于阈值；如果小于阈值，则找到的图像视为迭代结果；否则，继续执行步骤421)操作。
9.根据权利要求6所述的一种基于智能计算技术的犯罪预警方法，其特征是，步骤43)操作中，对迭代结果进行学习即对每个粒子的位置和速度进行计算一次，其具体步骤包括：
431)、根据present[i]＝present[i]+v[i]公式一，确定粒子的当前位置；
432)、根据
v[]＝w*v[]+c1*rand1()*(pbest[]-present[])+c2*random2()*(gbest[]-present[])(1)+random(v)公式二，对粒子的速度进行更新；
433)、判断是不是最优粒子，如果是最优粒子，则确定为犯罪嫌疑人；
否则，执行步骤434)操作；
434)、如果发现走的是重复的路线则修改为相邻粒子的位置，继续执行步骤432)操作，直至确定犯罪嫌疑人；
公式一中：present[i]为粒子的当前位置；v[i]为粒子的速度；
公式二中：v[]为粒子速度；w为权值；c1和c2取值为2；rand1()、random2()、random(v)均表示随机值，且三者取值不同；pbest[]为个体最优位置。
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