CN107330836A - 一种基于生物特征的失踪寻找方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于生物特征的失踪寻找方法及其装置，一种基于生物特征的失踪寻找方法，包括以下步骤：获取生物特征数据；将生物特征数据转换成识别码；根据所述识别码获取当前位置信息；根据所述识别码以及当前位置信息判断使用者是否是失踪者；若否，则结束；若是，则发送失踪特征及当前位置信息。本发明通过获取使用者的生物特征信号，并将特征信号转换成唯一识别码，并且能自动采集使用者的位置信息，将唯一识别码以及位置信息与数据库中存储的失踪特征以及位置信息进行对比，得出使用者是不是失踪人员的结论，如果是失踪人员则将失踪者的失踪特征、位置信息发送至公安系统或者相关的机构进行报警，从而便于解救失踪人员。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于生物特征的失踪寻找方法及其装置。
背景技术
目前，为了防止儿童丢失，家长会给小孩佩戴智能手环或其他的定位产品，而现有定位器是基于用户手动登记使用者信息的，如果出现拐带或者绑架小孩等情况时，一旦定位产品离开小孩，就无法依赖定位设备找回使用者的位置。因此，现有的定位产品只能给家长提供一些基本的定位信息，而无法对已经失踪小孩的寻找起到作用。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足之处，本发明的目的是提供一种基于生物特征的失踪寻找方法及其装置。
本发明的技术方案是：
一种基于生物特征的失踪寻找方法，包括以下步骤：获取生物特征数据；将生物特征数据转换成识别码；根据所述识别码获取当前位置信息；根据所述识别码以及当前位置信息判断使用者是否是失踪者；若否，则结束；若是，则发送失踪特征及当前位置信息。
其进一步技术方案为：所述将生物特征数据转换成识别码的步骤，包括以下步骤：过滤生物特征数据，生成数字信号；提取数字信号中的特征码；计算特征码的相似度；根据所述相似度产生识别码。
其进一步技术方案为：所述计算特征码的相似度步骤，具体是采用SIFT算法计算特征码的相似度；或者，所述根据所述相似度产生识别码的步骤，具体是采用云端的MD5算法，对相似度进行运算并产生识别码。
其进一步技术方案为：所述根据所述识别码获取当前位置信息的步骤，包括以下步骤：根据所述识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；解译所述卫星信号；根据解译结果计算当前位置信息。
其进一步技术方案为：所述根据所述识别码、当前位置信息判断使用者是否是失踪者的步骤，包括以下步骤：计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度，以计算结果作为位置相似度；计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度，以计算结果作为失踪特征相似度；判断位置相似度是否满足设定的位置相似值；若不满足，则使用者不是失踪者；若满足，则判断失踪特征相似度是否满足设定的失踪特征相似值；若满足，则使用者是失踪者；若不满足，则使用者不是失踪者。
一种基于生物特征的失踪寻找系统，包括特征数据采集单元、转换单元、位置信息获取单元，以及运算比对单元；所述特征数据采集单元，用于获取生物特征数据；所述转换单元，用于将生物特征数据转换成识别码；所述位置信息获取单元，用于根据所述识别码获取当前位置信息；所述运算比对单元，用于根据所述识别码、当前位置信息判断使用者是否是失踪者；若否，则结束；若是，则发送失踪特征及当前位置信息。
其进一步技术方案为：所述转换单元包括过滤模块、特征识别模块、特征比较模块以及识别码转换模块；所述过滤模块，用于过滤生物特征数据生成数字信号；所述特征识别模块，用于提取数字信号中的特征码；所述特征比较模块，用于计算特征码的相似度；所述识别码转换模块，用于根据所述相似度产生识别码。
其进一步技术方案为：所述位置信息获取单元包括：卫星信号采集模块，用于根据所述识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；解译模块，用于解译卫星信号；位置计算模块，用于根据解译结果计算当前位置信息。
其进一步技术方案为：所述运算比对单元包括：位置特征比较模块，用于计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度并得出位置相似度；失踪特征特征比较模块，用于计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度并得出失踪特征相似度；判断模块，用于判断使用者是不是失踪者并得出结论。
其进一步技术方案为：所述基于生物特征的失踪寻找系统还包括通讯单元；所述通讯单元，用于发送识别码、当前位置信息。
本发明与现有技术相比的技术效果是：一种基于生物特征的失踪寻找方法，通过获取使用者的生物特征信号，并将特征信号转换成唯一识别码，并且能自动采集使用者的位置信息，将唯一识别码以及位置信息与数据库中存储的失踪特征以及位置信息进行对比，得出使用者是不是失踪人员的结论，如果是失踪人员则将失踪者的失踪特征、位置信息发送至公安系统或者相关的机构进行报警，从而便于解救失踪人员。本方法采用的是将生物特征作为身份数据进行辨别，因生物特征具有唯一性，因此，本方法的精确度高。
一种基于生物特征的失踪寻找系统，通过特征数据采集单元采集使用者的生物特征信息，并将该特征信息经过过滤、相似度计算后得出唯一的识别码，位置信息获取单元则自动采集与该识别码相对应的位置信息，将识别码、当前位置信息与存储的失踪特征及失踪者位置信息进行对比、计算，最后得出使用者是否为失踪者的结论，若，如果是失踪人员则将失踪者的失踪特征、位置信息发送至公安系统或者相关的机构进行报警，从而便于解救失踪人员。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
附图说明
图1为本发明一种基于生物特征的失踪寻找方法的流程框图；
图2为本发明生物特征数据转换成识别码过程的具体流程框图；
图3为本发明获取当前位置信息过程的具体流程框图；
图4为本发明判断使用者是否是失踪者过程的具体流程框图；
图5为本发明转换单元的结构框图；
图6为本发明位置信息获取单元的结构框图；
图7为本发明运算比对单元的结构框图。
附图标记
10 失踪寻找系统 1 特征数据采集单元
2 转换单元 21 过滤模块
22 特征识别模块 23 特征比较模块
24 识别码转换模块 3 位置信息获取单元
31 卫星信号采集模块 32 解译模块
33 位置计算模块 4 运算比对单元
41 位置特征比较模块 42 失踪特征特征比较模块
43 判断模块 5 发送模块
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合示意图对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
如图1至图4所示的具体实施例，本实施例提供的基于生物特征的失踪寻找方法，可用于寻找失踪儿童或者失踪宠物等，通过生物技术特征的对比认定，高精度、准确的确定使用者是否就是已失踪者，如果是失踪者，则将失踪特征、位置信息发送至公安系统或者相关寻人机构进行报警，以便于人们搭救失踪者。
如图1所示，一种基于生物特征的失踪寻找方法，包括以下步骤：
S1.获取生物特征数据；
S2.将生物特征数据转换成识别码；
S3.根据识别码获取当前位置信息；
S4.根据识别码以及当前位置信息判断使用者是否是失踪者；
S5.若否，则结束；
S6.若是，则发送失踪特征及当前位置信息。
在本实施例中，S1步骤中的生物特征数据为具有唯一性的生物特征，如血液、指纹、虹膜等，具体实施时，可根据具体技术及提取难度或必要性进行选择，可以是其中的一种，也可以是多种生物特征的集合。获取生物特征数据的过程为：生物特征采集装置上高灵敏度的传感器监测到生物特征信号的模拟输入信号并产生中断信号给转换单元2，将该模拟输入信号作为生物特征数据。
具体的，发送失踪特征及当前位置信息由一发送模块5完成，其发送的对象可以是公安系统，也可以是相关的寻人机构或者平台。失踪特征可以包含失踪者姓名等基本信息，以便于联系失踪的亲属。
如图2所示，S2步骤：将生物特征数据转换成识别码，具体包括：
S21.过滤生物特征数据，生成数字信号；
S22.提取数字信号中的特征码；
S23.计算特征码的相似度；
S24.根据相似度产生识别码。
具体的，转换单元2包括过滤模块21、特征识别模块22、特征比较模块23以及识别码转换模块24。由于S1中采集的生物特征数据具有一些不能唯一代表生物特征的数据，因此，转换单元2接收到中断信号后，过滤模块21对生物特征数据进行过滤并产生数字信号，以保证数字信号具有代表性。特征识别模块22提取数字信号中的特征码，并将特征码发送至特征比较模块23进行特征码相似度计算，识别码转换模块24将特征码相似度产生唯一识别码。
在本实施例中，S23的具体步骤是：采用SIFT算法计算特征码的相似度。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。SIFT使用局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体。SIFT算法将分解为四步：1.尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置，通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。2.关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度，关键点的选择依据于它们的稳定程度。3.方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向，所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换。4.关键点描述：在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度，这些梯度被变换成一种表示，这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。
具体的，S24的具体步骤为：是采用云端的MD5算法，对相似度进行运算并产生识别码。唯一识别码可以理解为生物身份证，具有唯一性。
如图3所示，S3步骤：根据识别码获取当前位置信息，具体包括：
S31.根据识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；
S32.解译卫星信号；
S33.根据解译结果计算当前位置信息。
具体的，卫星信号采集模块31上电启动后能够捕获一定卫星高度截止角所选择的待测卫星信号，并跟踪待测卫星的运行，卫星信号采集模块31对接收的卫星信号进行变换、放大以及坐标转换，以便测量出卫星信号从卫星到接收机天线的传播时间，通过解译模块32解译出相关卫星信号中所发送的导航电文，并通过位置计算模块33实时地计算出测站的当前位置信息，当前位置信息包括：三维位置，位置，甚至三维速度和时间。当前位置信息计算完成后，会与唯一识别码一起发送给主控模块。
在S3步骤之后，一般还会将识别码以及当前位置信息发送，该发送动作主要由通讯单元完成，该通讯单元主要由射频天线、内部Flash、基带处理器、匹配电源等几部分组成，Modem基于底层通信协议，支持标准AT命令集，通过RS-232或USB数据接口与计算机连接，也可以通过SIM卡与移动、联通等通信运营商建立无线连接。
上述的通讯单元在执行发送的动作之前，会接收到一个控制发送的信号，该信号是由主控模块发出，主控模块在发送信号之后，通讯单元通过通讯单元将识别码、位置信息发送至服务器进行判断。
上述的卫星信号采集模块获取待测卫星所发送的卫星信号之前，会接收到一个控制发送的信号，该信号是由主控模块发出，主控模块在发送信号之后，卫星信号采集模块上电启动并捕获一定卫星高度截止角所选择的待测卫星信号。
如图4所示，S4步骤：根据识别码以及当前位置信息判断使用者是否是失踪者，具体的包括以下步骤：
S41.计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度，以计算结果作为位置相似度；
S42.计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度，以计算结果作为失踪特征相似度；
S43.判断位置相似度是否满足设定的位置相似值；
若不满足，则S5.使用者不是失踪者；
S45.若满足，则判断失踪特征相似度是否满足设定的失踪特征相似值；
S46.若满足，则使用者是失踪者；若不满足，则S5.使用者不是失踪者。
一种基于生物特征的失踪寻找系统10，包括特征数据采集单元1、转换单元2、位置信息获取单元3，以及运算比对单元4。
特征数据采集单元1，用于获取生物特征数据，具体的，生物特征数据为具有唯一性的生物特征，如血液、指纹、虹膜等，在本实施例中，特征数据采集单元1为一高灵敏度的传感器，该传感器用于获取使用者的指纹模拟输入信号并产生中断信号至转换单元2。
如图5所示，转换单元2，用于将生物特征数据转换成识别码，转换单元2包括过滤模块21、特征识别模块22、特征比较模块23以及识别码转换模块24。过滤模块21，用于过滤生物特征数据生成数字信号。特征识别模块22，用于提取数字信号中的特征码。特征比较模块23，用于计算特征码的相似度。识别码转换模块24，用于根据相似度产生识别码。由于S1中采集的生物特征数据具有一些不能唯一代表生物特征的数据，因此，转换单元2接收到中断信号后，过滤模块21对生物特征数据进行过滤并产生数字信号，以保证数字信号具有代表性。特征识别模块22提取数字信号中的特征码，并将特征码发送至特征比较模块23进行特征码相似度计算，识别码转换模块24将特征码相似度产生唯一识别码。
如图6所示，位置信息获取单元3，用于根据识别码获取当前位置信息。位置信息获取单元3包括：卫星信号采集模块31，解译模块32，位置计算模块33。卫星信号采集模块31，用于根据识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；解译模块32，用于解译卫星信号；位置计算模块33，用于根据解译结果计算当前位置信息。
具体的，位置信息获取单元3由GPS、北斗、GLONASS以及LBS组成。卫星信号采集模块31上电启动后能够捕获一定卫星高度截止角所选择的待测卫星信号，并跟踪待测卫星的运行，卫星信号采集模块31对接收的卫星信号进行变换、放大以及坐标转换，以便测量出卫星信号从卫星到接收机天线的传播时间，通过解译模块32解译出相关卫星信号中所发送的导航电文，并通过位置计算模块33实时地计算出测站的当前位置信息，当前位置信息包括：三维位置，甚至三维速度和时间。
如图7所示，运算比对单元4包括：位置特征比较模块41、失踪特征特征比较模块42、判断模块43。位置特征比较模块41，用于计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度并得出位置相似度；失踪特征特征比较模块42，用于计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度并得出失踪特征相似度；判断模块43，用于判断使用者是不是失踪者并得出结论。具体实施时，运算比对单元4设置在服务器上，本实施例的服务器为云端服务器，主控模块与服务器的数据传输是通过通讯模块进行的。
具体的，如果判断结论是使用者就是失踪者，发送失踪特征及当前位置信息由一发送模块5完成，其发送的对象可以是公安系统，也可以是相关的寻人机构或者平台。失踪特征可以包含失踪者姓名等基本信息，以便于联系失踪的亲属。
具体的，失踪人员生物特征的获取办法是通过生物定位器采集使用者的生物特征数据，将生物特征数据与使用者和家属信息绑定，然后存储至服务器，失踪者家属在平台登记失踪信息，就能调用失踪人员的生物特征数据，以便于后续寻找。
具体的，获取失踪人员的生物特征数据的方式需要存在一定的隐秘性，失踪人员在失踪之后，也必须要进行社交活动，因此可以在一些设备上设置上述的生物特征信息采集模块，例如在消费机、手机、电子学生证等，也可以通过其他一些合法的方式获得。
上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护，本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (10)
1.一种基于生物特征的失踪寻找方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取生物特征数据；
将生物特征数据转换成识别码；
根据所述识别码获取当前位置信息；
根据所述识别码以及当前位置信息判断使用者是否是失踪者；
若否，则结束；
若是，则发送失踪特征及当前位置信息。
2.根据权利要求1所述的基于生物特征的失踪寻找方法，其特征在于，所述将生物特征数据转换成识别码的步骤，包括以下步骤：
过滤生物特征数据，生成数字信号；
提取数字信号中的特征码；
计算特征码的相似度；
根据所述相似度产生识别码。
3.根据权利要求2所述的基于生物特征的失踪寻找方法，其特征在于，所述计算特征码的相似度步骤，具体是采用SIFT算法计算特征码的相似度；
或者，所述根据所述相似度产生识别码的步骤，具体是采用云端的MD5算法，对相似度进行运算并产生识别码。
4.根据权利要求1所述的基于生物特征的失踪寻找方法，其特征在于，所述根据所述识别码获取当前位置信息的步骤，包括以下步骤：
根据所述识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；
解译所述卫星信号；
根据解译结果计算当前位置信息。
5.根据权利要求1所述的基于生物特征的失踪寻找方法，其特征在于，所述根据所述识别码、当前位置信息判断使用者是否是失踪者的步骤，包括以下步骤：
计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度，以计算结果作为位置相似度；
计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度，以计算结果作为失踪特征相似度；
判断位置相似度是否满足设定的位置相似值；
若不满足，则使用者不是失踪者；
若满足，则判断失踪特征相似度是否满足设定的失踪特征相似值；
若满足，则使用者是失踪者；
若不满足，则使用者不是失踪者。
6.一种基于生物特征的失踪寻找装置，其特征在于，包括特征数据采集单元、转换单元、位置信息获取单元，以及运算比对单元；
所述特征数据采集单元，用于获取生物特征数据；
所述转换单元，用于将生物特征数据转换成识别码；
所述位置信息获取单元，用于根据所述识别码获取当前位置信息；
所述运算比对单元，用于根据所述识别码、当前位置信息判断使用者是否是失踪者；
若否，则结束；
若是，则发送失踪特征及当前位置信息。
7.根据权利要求6所述的基于生物特征的失踪寻找装置，其特征在于，所述转换单元包括过滤模块、特征识别模块、特征比较模块以及识别码转换模块；
所述过滤模块，用于过滤生物特征数据生成数字信号；
所述特征识别模块，用于提取数字信号中的特征码；
所述特征比较模块，用于计算特征码的相似度；
所述识别码转换模块，用于根据所述相似度产生识别码。
8.根据权利要求6所述的基于生物特征的失踪寻找装置，其特征在于，所述位置信息获取单元包括：
卫星信号采集模块，用于根据所述识别码获取待测卫星所发送的卫星信号；
解译模块，用于解译卫星信号；
位置计算模块，用于根据解译结果计算当前位置信息。
9.根据权利要求6所述的基于生物特征的失踪寻找装置，其特征在于，所述运算比对单元包括：
位置特征比较模块，用于计算当前位置信息与存储的失踪者位置信息的相似度并得出位置相似度；
失踪特征特征比较模块，用于计算识别码与存储的失踪特征信息的相似度并得出失踪特征相似度；
判断模块，用于判断使用者是不是失踪者并得出结论。
10.根据权利要求6所述的基于生物特征的失踪寻找装置，其特征在于，所述基于生物特征的失踪寻找装置还包括通讯单元；所述通讯单元，用于发送识别码、当前位置信息。
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