CN109472731A - 一种可疑目标确定方法及装置 - Google Patents
一种可疑目标确定方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109472731A CN109472731A CN201811316335.9A CN201811316335A CN109472731A CN 109472731 A CN109472731 A CN 109472731A CN 201811316335 A CN201811316335 A CN 201811316335A CN 109472731 A CN109472731 A CN 109472731A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- space
- track data
- suspicious
- time range
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 13
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 12
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明提供了一种可疑目标确定方法及装置，方法包括：获得待匹配的各时空范围；读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：获取目标的多维度轨迹数据；判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。应用本发明实施例，提高了确定可疑目标的效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能安防领域，尤其涉及一种可疑目标确定方法及装置。
背景技术
随着经济的高速发展和智慧城市理念的不断深入，城市已经逐渐朝着信息化、多元化和智能化的方向发展，各类安全事件也不断出现，为了加强城市的安全防护，通常需要对某些案件进行侦查，以确定出可疑目标。
目前，现有的可疑目标确定方法主要是采用人工侦查方法，主要依赖侦查人员的分析能力和排查能力，由于需要进行大量的走访与调查，导致需要耗费大量的时间和精力，故效率较低。
因此有必要设计一种新的可疑目标确定方法，以克服上述问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种可疑目标确定方法及装置，以实现提高确定可疑目标的效率。
本发明是这样实现的：
第一方面，本发明提供一种可疑目标确定方法，所述方法包括：
获得待匹配的各时空范围；
读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：
获取目标的多维度轨迹数据；
判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；
若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
可选的，所述关联信息表中记录有各个对象的关联信息，通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
可选的，获得待匹配的各时空范围，包括：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
可选的，判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，包括：
采用以下表达式计算p值：
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
判断计算出的p值是否为零值；
若为零值，则判定目标不是可疑目标；
若为非零值，则判定目标是可疑目标。
可选的，在将该目标确定为可疑目标后，所述方法还包括：
将所确定的可疑目标输出至可疑目标集合。
第二方面，本发明提供一种可疑目标确定装置，所述装置包括：
获得模块，用于获得待匹配的各时空范围；
确定模块，用于读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：
获取目标的多维度轨迹数据；
判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；
若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
可选的，所述关联信息表中记录有各个对象的关联信息，所述确定模块通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
可选的，所述获得模块获得待匹配的各时空范围，具体为：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
可选的，所述确定模块判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，具体为：
采用以下表达式计算p值：
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
判断计算出的p值是否为零值；
若为零值，则判定目标不是可疑目标；
若为非零值，则判定目标是可疑目标。
可选的，所述装置还包括输出模块，用于：
在将该目标确定为可疑目标后，将所确定的可疑目标输出至可疑目标集合。
本发明具有以下有益效果：应用本发明实施例提供的技术方案，可以利用目标的多维度轨迹数据进行可疑目标判断，由于多维度轨迹数据能够更全面的反映出目标出现的时间和地点，从而使得判断结果更加的准确，进而在判定目标的多维度轨迹数据中存在属于各时空范围的各轨迹点后，可以将目标确定为可疑目标，实现了对可疑目标的确定，由于整个过程无需人工走访和调查，故效率较高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的附图。
图1为本发明实施例提供的可疑目标确定方法的一种流程示意图；
图2为本发明实施例提供的可疑目标确定装置的一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明所提供的可疑目标确定方法可以应用于电子设备，其中，在具体应用中，该电子设备可以为计算机、个人电脑、平板、手机等等，这都是合理的。另外，实现本发明实施例所提供的可疑目标确定方法的功能软件可以为专门的可疑目标确定软件，也可以为具有可疑目标确定功能的软件中的插件。
参见图1，本发明实施例提供一种可疑目标确定方法，方法包括如下步骤：
S101、获得待匹配的各时空范围；
时空范围可以有多个，每个时空范围包括一个时间范围和一个空间范围，空间范围可以包括经度范围和纬度范围。通过经度范围和纬度范围可以定位出一个地理范围，地理范围即代表空间范围。时间范围可以采用时间段的形式或者时间点的形式表示，例如，一个时间范围可以是：2018年5月25日9点-10点，2018年5月25日-2018年6月25日、2017年-2018年等时间段中的一个、也可以是2018年5月25日9点、2018年5月25日等具体时间点中的一个。
另外，空间范围还可以采用地区的形式表示，例如，一个空间范围可以是武汉-合肥、武汉-南京、武昌区-汉口区等连续地理范围中的一个，也可以是武汉、合肥、武昌区等单个地理位置中的一个。
具体的，获得待匹配的各时空范围，可以包括以下步骤：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
人机交互界面可以提供添加按钮和确认按钮，当用户想要获知某个时空范围内的可疑目标时，可以点击添加按钮，并通过人机交互界面输入该时空范围；通过多次的点击添加按钮，用户可以多次输入不同的时空范围；或者还可以通过点击一次添加按钮，一次批量输入多个不同的时空范围；直至用户不需要再添加时空范围时，用户可以点击确认按钮，以使电子设备(本发明的执行主体)可以获得所输入的各时空范围。
人机交互界面所在的终端可以是电子设备，也可以是独立于电子设备的另一通信设备(例如手机、客户端设备等)。
当人机交互界面所处的终端为电子设备时，当电子设备检测到用户点击添加按钮时，可以确定检测到添加指令，进而可以直接将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；当电子设备检测到用户点击确认按钮时，可以确定检测到确认指令，进而可以读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
当人机交互界面所处的终端为另一通信设备时，当通信设备检测到用户点击添加按钮时，可以生成添加消息，该添加消息中可以包括用户通过人机交互界面输入的时空范围，并可以将该添加消息发送给电子设备，当电子设备接收到添加消息时，可以认为检测到添加指令，进而可以将添加消息所包含的时空范围加入至预设的时空范围集合；当通信设备检测到用户点击确认按钮时，可以生成确认消息，并可以将该确认消息发送给电子设备，当电子设备接收到确认消息时，可以认为检测到确认指令，进而可以读取时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
预设的时空范围集合可以是预先设定的一个空集合，或者，预设的时空范围集合可以包括一些默认的时空范围，从而可以实现默认时空范围内的可疑目标的确定。时空范围集合可以是一种数据结构，可以以文件的形式或数据表的形式存在，可以用于存储时空范围。随着时空范围的不断加入，时空范围集合可以不断更新，所读取的时空范围为时空范围集合中当前存储的所有时空范围。
本发明对时空范围集合存储时空范围的方式不做限定，例如可以采用数组方式或者链表方式存储时空范围。
S102、读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：获取目标的多维度轨迹数据；判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
关联信息表可以是事先建立一张或多张数据表，关联信息表中可以记录有各个对象的关联信息，一个关联信息可以包括一个对象的身份证号、手机号、车牌号、人脸图像和银行卡号等字段值中的至少一种。
可以依次将关联信息表中的每个对象作为一个目标，并判断该目标是否为可疑目标，在完成对一个目标的判断后，可以将关联信息表中的下一个对象作为目标，并继续执行判断该目标是否为可疑目标的步骤，直至完成对关联信息表中所有对象的判断。可疑目标是指出现的时间和地点和待匹配的各时空信息均匹配的目标。
另外，在一种实现方式中，在每一次判定目标是可疑目标后，还可以将可疑目标输出至可疑目标集合，然后执行将关联信息表中的下一个对象作为目标的步骤，直至完成对关联信息表中所有对象的判断后，可以通过读取可疑目标集合，一次性获得所有可疑目标。进一步提高了确定可疑目标的效率。可疑目标集合可以是一种数据结构，可以以文件的形式或数据表的形式存在，可以用于存储可疑目标。
本发明对关联信息表中各对象作为目标的次序不做限定，例如，可以采用前序遍历或者中序遍历的方式依次访问关联信息表中各对象，按照访问顺序依次将各对象作为目标；或者，还可以按照关联信息表中各对象的排列顺序，依次将关联信息表中的每个对象作为一个目标。
一种实现方式中，可以通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
相应于关联信息所包含的字段类别，轨迹数据也可以对应的分为多个类别，例如，轨迹数据可以分为以下几个类别：身份证号轨迹数据、手机号轨迹数据、车牌号轨迹数据、人脸图像轨迹数据和银行卡号轨迹数据等。
轨迹数据包括轨迹点出现的时间和地点，例如，身份证号轨迹数据包括身份证号出现的时间和地点；手机号轨迹数据包括手机号出现的时间和地点；车牌号轨迹数据包括车牌号出现的时间和地点；人脸图像轨迹数据包括人脸图像出现的时间和地点；银行卡号轨迹数据包括银行卡号出现的时间和地点。
采集设备可以有一个或多个，例如可以包括车辆卡口摄像机、数据采集服务器、基站等等，每个采集设备可以采集一类或多类轨迹数据，例如，车辆卡口摄像机可以采集的轨迹数据包括：车牌号轨迹数据、人脸图像轨迹数据等，数据采集服务器可以采集的轨迹数据包括：身份证号轨迹数据、人脸图像轨迹数据、银行卡号轨迹数据等，基站可以采集的轨迹数据包括：身份证号轨迹数据、手机号轨迹数据、车牌号轨迹数据、人脸图像轨迹数据和银行卡号轨迹数据等。通过获得多个采集设备采集的轨迹数据，可以更全面的对目标进行分析，提高方法的准确性。
对于每类轨迹数据，当该类轨迹数据包含目标的关联信息中的某个字段值时，可以认为该类轨迹数据包含目标的关联信息。例如，当身份证号轨迹数据中包含目标的关联信息中身份证号时，确定该类轨迹数据包含目标的关联信息。
一种实现方式中，判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，包括以下步骤：
第一步、采用以下表达式，计算p值；
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
第二步、判断计算出的p值是否为零值；若为零值，则判定目标不是可疑目标；若为非零值，则判定目标是可疑目标。
在其他实现方式中，设计人员也可以设计其他的函数求集合的元素个数，并不限于card()函数。可以理解的是，对于所有待匹配的时空范围中的某个时空范围而言，当目标的所有维度的轨迹数据中均不存在属于该时空范围的轨迹数据时，则p值为零值，该目标不是可疑目标；对于所有待匹配的时空范围中的每一时空范围而言，当目标的某个维度的轨迹数据中存在属于该时空范围的轨迹数据时，则p值不为零值，该目标是可疑目标。
每类轨迹数据可以作为一个维度的轨迹数据，以目标a为例，目标a的M维多维度轨迹数据可以表示为：a(track_1,track_2,track_3,track_4...track_M)，其中，track_1可以表示目标a的身份证号轨迹数据；track_2可以表示目标a的手机号轨迹数据；track_3可以表示目标a的车牌号轨迹数据；track_4可以表示目标a的人脸图像轨迹数据；track_M可以表示目标a的银行卡号轨迹数据等。
在另一种实现方式中，判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，还可以为：从所有待匹配的时空范围中确定目标时空范围，将目标的多维度轨迹数据与目标时空范围进行匹配；若匹配不成功，则判定目标不是可疑目标；若匹配成功，则目标时空范围的下一时空范围作为目标时空范围，继续执行将目标的多维度轨迹数据与目标时空范围进行匹配的步骤，直至所有时空范围均已匹配成功，则判定目标是可疑目标。应用本发明实施例，一旦匹配不成功，则可以直接判定目标不是可疑目标，进而可以对下一目标进行判断，提高了处理效率。
示例性的，有K个时空范围，分别为：((r1,t1)，(r2,t2)，(r3,t3)…(rK,tK))，目标a的多维度轨迹数据为(track_1,track_2,...track_M)，则将目标a的所有轨迹(track_1,track_2,track_3,track_4...track_M)依次与空间范围r1和时间范围t1进行匹配，即判断track_i(i＝1,2,…M)在时间段t1内是否有轨迹点的地理坐标在空间范围r1内，如果pi(pi＝track_i∩r1∩t1)均为空集，其中，pi表示轨迹track_i与空间范围r1和时间范围t1进行匹配的结果，表明匹配不成功，则判定目标不是可疑目标，若pi不为空集，则获得空间范围r2和时间范围t2，将目标a的所有轨迹(track_1,track_2,track_3,track_4...track_M)依次与空间范围r2和时间范围t2进行匹配，若存在track_i在时间段t2内有轨迹点的地理坐标在空间范围r2内，则表明目标a匹配上空间范围r2和时间范围t2，则继续获得下一时间范围和空间范围，若目标a与所有添加的空间范围和时间范围均匹配成功，则目标a为可疑目标。
可见，应用本发明实施例提供的技术方案，可以利用目标的多维度轨迹数据进行可疑目标判断，由于多维度轨迹数据能够更全面的反映出目标出现的时间和地点，从而使得判断结果更加的准确，若目标的多维度轨迹数据中存在属于各时空范围的各轨迹点，将该目标确定为可疑目标，实现了对可疑目标的确定，整个过程无需人工走访和调查，故效率较高。
与上述的方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种可疑目标确定装置。
参见图2，图2为本发明实施例所提供的一种可疑目标确定装置的结构示意图，装置包括：
获得模块201，用于获得待匹配的各时空范围；
确定模块202，用于读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：
获取目标的多维度轨迹数据；
判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；
若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
可见，应用本发明实施例提供的技术方案，可以利用目标的多维度轨迹数据进行可疑目标判断，由于多维度轨迹数据能够更全面的反映出目标出现的时间和地点，从而使得判断结果更加的准确，若目标的多维度轨迹数据中存在属于各时空范围的各轨迹点，将该目标确定为可疑目标，实现了对可疑目标的确定，整个过程无需人工走访和调查，故效率较高。
可选的，所述关联信息表中记录有各个对象的关联信息，所述确定模块202通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
可选的，所述获得模块201获得待匹配的各时空范围，具体为：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
可选的，所述确定模块202判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，具体为：
采用以下表达式计算p值：
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
判断计算出的p值是否为零值；
若为零值，则判定目标不是可疑目标；
若为非零值，则判定目标是可疑目标。
可选的，所述装置还包括输出模块，用于：
在将该目标确定为可疑目标后，将所确定的可疑目标输出至可疑目标集合。
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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种可疑目标确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获得待匹配的各时空范围；
读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：
获取目标的多维度轨迹数据；
判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；
若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联信息表中记录有各个对象的关联信息，通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得待匹配的各时空范围，包括：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，包括：
采用以下表达式计算p值：
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
判断计算出的p值是否为零值；
若为零值，则判定目标不是可疑目标；
若为非零值，则判定目标是可疑目标。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该目标确定为可疑目标后，所述方法还包括：
将所确定的可疑目标输出至可疑目标集合。
6.一种可疑目标确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获得模块，用于获得待匹配的各时空范围；
确定模块，用于读取关联信息表，将所述关联信息表中记录的各个对象分别确定为目标，并按照以下方式确定每一目标是否为可疑目标：
获取目标的多维度轨迹数据；
判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点；
若存在所述各轨迹点，则将该目标确定为可疑目标。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述关联信息表中记录有各个对象的关联信息，所述确定模块通过以下方式获取目标的多维度轨迹数据：
获得采集设备采集的各类轨迹数据；
针对所获得的每类轨迹数据，从该类轨迹数据中提取包含目标的关联信息的目标轨迹数据；
将所提取的各类目标轨迹数据合并，作为该目标的多维度轨迹数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获得模块获得待匹配的各时空范围，具体为：
在检测到添加指令时，将用户通过人机交互界面输入的时空范围加入至预设的时空范围集合；
在检测到确认指令时，读取所述时空范围集合中的所有时空范围，作为待匹配的各时空范围。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块判断目标的多维度轨迹数据中是否存在属于各时空范围的各轨迹点，具体为：
采用以下表达式计算p值：
其中，表示l从1到K逐一递增对card()函数的值连乘求积，card()函数是用于求集合的元素个数的函数；K表示时空范围的数量；rl和tl分别表示第l个时空范围中的空间范围和时间范围，M表示多维度轨迹数据的维度，track_i表示多维度轨迹数据中的第i维度的轨迹数据；
判断计算出的p值是否为零值；
若为零值，则判定目标不是可疑目标；
若为非零值，则判定目标是可疑目标。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括输出模块，用于：
在将该目标确定为可疑目标后，将所确定的可疑目标输出至可疑目标集合。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811316335.9A CN109472731A (zh) | 2018-11-07 | 2018-11-07 | 一种可疑目标确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811316335.9A CN109472731A (zh) | 2018-11-07 | 2018-11-07 | 一种可疑目标确定方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109472731A true CN109472731A (zh) | 2019-03-15 |
Family
ID=65671904
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811316335.9A Pending CN109472731A (zh) | 2018-11-07 | 2018-11-07 | 一种可疑目标确定方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109472731A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109977108A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 深圳市甲易科技有限公司 | 一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104462273A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-03-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 提取轨迹的方法及系统 |
| CN106033530A (zh) * | 2015-03-11 | 2016-10-19 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种可疑人员识别方法及装置 |
| CN108182218A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-19 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于地理信息系统的视频人物识别方法、系统及电子设备 |
| CN108629322A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 可疑人员的监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
-
2018
- 2018-11-07 CN CN201811316335.9A patent/CN109472731A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104462273A (zh) * | 2014-11-25 | 2015-03-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 提取轨迹的方法及系统 |
| CN106033530A (zh) * | 2015-03-11 | 2016-10-19 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种可疑人员识别方法及装置 |
| CN108182218A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-19 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于地理信息系统的视频人物识别方法、系统及电子设备 |
| CN108629322A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 可疑人员的监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109977108A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 深圳市甲易科技有限公司 | 一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法 |
| CN109977108B (zh) * | 2019-04-03 | 2021-04-27 | 深圳市甲易科技有限公司 | 一种基于行为轨迹库的多种轨迹碰撞分析方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102121361B1 (ko) | 사용자가 위치되는 지리적 위치의 유형을 식별하기 위한 방법 및 디바이스 | |
| CN112561948B (zh) | 基于时空轨迹的伴随轨迹识别方法、设备及存储介质 | |
| CN109559226A (zh) | 区块链交易执行方法、系统及电子设备和存储介质 | |
| CN107193920B (zh) | 用于客户端的数据处理方法和装置 | |
| CN109345417B (zh) | 基于身份认证的业务人员的在线考核方法及终端设备 | |
| CN107665289B (zh) | 一种运营商数据的处理方法及系统 | |
| CN110363076A (zh) | 人员信息关联方法、装置及终端设备 | |
| CN112770265B (zh) | 一种行人身份信息获取方法、系统、服务器和存储介质 | |
| CN111046083A (zh) | 一种数据分析方法、系统及大数据平台 | |
| CN111405475A (zh) | 一种多维感知数据碰撞融合分析方法和装置 | |
| CN110730207B (zh) | 基于位置服务的位置识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107748772B (zh) | 一种商标识别方法及装置 | |
| CN111178455B (zh) | 图像聚类方法、系统、设备及介质 | |
| CN114078277A (zh) | 一人一档的人脸聚类方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111065044B (zh) | 基于大数据的数据关联分析方法、装置及计算机存储介质 | |
| CN109472731A (zh) | 一种可疑目标确定方法及装置 | |
| CN111563137B (zh) | 一种用于重合轨迹的分析方法和系统 | |
| CN116186119A (zh) | 用户行为分析方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112734254B (zh) | 变电站施工的风险预警方法、装置和计算机设备 | |
| CN112800127B (zh) | 基于交易账单的数据挖掘分析方法及装置 | |
| CN112235723B (zh) | 定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111695511B (zh) | 基于城市社区的对象管理方法、装置、可读介质及设备 | |
| CN114237798A (zh) | 数据处理方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN110784392B (zh) | 一种用于获取阅读提醒信息的方法与设备 | |
| CN105991400B (zh) | 一种群组搜索方法及其设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190315 |