CN109815330A - 一种手机持有人位置信息的计算方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种手机持有人位置信息的计算方法和装置。所述方法包括：获取手机的初始定位数据；将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。根据本发明的方法和装置，利用统一坐标系后再进行合并分析，兼容多种数据，减少数据丢失，提高了定位数据的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，更具体地涉及位置计算的方法。
背景技术
目前市面上有不少支持手机取证的产品，可以获取到手机数据种类越来越丰富，数据量也越来越大，动辄数百万条的聊天记录、浏览记录，研判人员若要依靠肉眼分析这些数据，工作量大，难度高，准确性也难以保证，因此，需要有效的分析方法，便于研判人员快速、准确的获得关键信息。手机作为持有人随身携带的移动终端，在记录持有人位置信息具有无可替代的特殊性，定位数据类型丰富，覆盖时间范围广，准确识别不同数据类型以及数据背后的含义，对研判具有较高的价值。
因此，现有技术中存在定位数据挖掘面不够广泛、对不同应用类型的定位数据没有进行坐标系区分、位置信息计算准确率不高。
发明内容
考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种手机持有人位置信息的计算方法和装置，利用统一坐标系后再进行合并分析，兼容多种数据，减少数据丢失，提高了定位数据的准确度。
根据本发明一方面，提供了一种手机持有人位置信息的计算方法，包括：
获取手机的初始定位数据；
将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
可选地，所述预定数据结构包括：应用类型、账号、定位时间、经度、纬度、数据类型中的至少一个。
可选地，所述方法还包括：对预定数据结构的定位分析数据标注标签以及排重。
可选地，所述方法还包括：基于所述定位分析数据建立定位分析数据列表，所述定位分析数据列表包括其与所述定位数据分析数据之间的映射关系。
可选地，坐标系字典的建立包括：
检测应用类型对应的坐标系；建立所述应用类型与坐标系的映射关系作为所述坐标系字典。
可选地，应用类型对应的坐标系包括：GCJ坐标系、WGS坐标系、BD09坐标系、BD摩卡托坐标系中的至少一个。
可选地，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息包括：将所述定位分析数据中的定位信息转换至BD09坐标系下的定位信息。
可选地，所述预定规则包括：聚类统计所述同一坐标系下的定位信息得到出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息、睡眠时段的所述同一坐标系下的定位信息、以及工作时段的所述同一坐标系下的定位信息；
可选地，所述预定规则还包括：结合时间线特性和关联数据区分不同的所述同一坐标系下的定位信息，其中，所述关联数据包括身份证籍贯地、快递收货地。
可选地，所述预定规则还包括：对所述同一坐标系下的定位信息排重。
可选地，所述预定规则还包括：连续两天或者同一天不同时段出现的同一所述同一坐标系下的定位信息的权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对时间处于节假日或周末的所述同一坐标系下的定位信息进行聚类，并将非工作日的所述同一坐标系下的定位信息地点作为家庭住址聚类。
可选地，基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度包括：
根据所述预定规则对所述同一坐标系下的定位信息进行聚类统计得到统计结果；
基于所述统计结果和两层可信度拟合曲线计算得到所述统计结果对应的可信度。
根据本发明另一方面，提供了一种手机持有人位置信息的计算装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取手机的初始定位数据；
数据转换模块，用于将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
坐标转换模块，用于根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
计算模块，用于基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
可选地，所述预定数据结构包括：应用类型、账号、定位时间、经度、纬度、数据类型中的至少一个。
可选地，所述数据转换模块还用于：对预定数据结构的定位分析数据标注标签以及排重。
可选地，所述数据转换模块还用于：基于所述定位分析数据建立定位分析数据列表，所述定位分析数据列表包括其与所述定位数据分析数据之间的映射关系。
可选地，所述坐标转换模块可以进一步包括：坐标系字典模块，用于或存储各应用类型对应的坐标系字典。
可选地，坐标系字典的建立包括：
检测各应用类型对应的坐标系；建立所述应用类型与坐标系的映射关系作为所述坐标系字典。
可选地，应用类型对应的坐标系包括：GCJ坐标系、WGS坐标系、BD09坐标系、BD摩卡托坐标系中的至少一个。
可选地，所述坐标转换模块还用于：将所述定位分析数据中的定位信息转换至BD09坐标系下的定位信息。
可选地，所述预定规则包括：聚类统计所述同一坐标系下的定位信息得到出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息、睡眠时段的所述同一坐标系下的定位信息、以及工作时段的所述同一坐标系下的定位信息。
可选地，所述预定规则还包括：结合时间线特性和关联数据区分不同的所述同一坐标系下的定位信息，其中，所述关联数据包括身份证籍贯地、快递收货地。
此外，在进行上述聚类统计时，为了兼容多种数据，减少数据丢失进行数据排重，对于同一时段(8:00-18:00，18:00-8:00)内相同地点有多条定位数据，进行聚类统计；连续两天或者同一天不同时段到过相同地点，其记录权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对所述同一坐标系下的定位信息排重。
可选地，所述预定规则还包括：连续两天或者同一天不同时段出现的同一所述同一坐标系下的定位信息的权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对时间处于节假日或周末的所述同一坐标系下的定位信息进行聚类，并将非工作日的所述同一坐标系下的定位信息地点作为家庭住址聚类。
可选地，所述计算模块可以进一步用于：
根据所述预定规则对所述同一坐标系下的定位信息进行聚类统计得到统计结果；
基于所述统计结果和两层可信度拟合曲线计算得到所述统计结果对应的可信度。
可选地，所述统计结果包括：定位信息、所述定位信息的出现次数、地址类型。其中，地址类型包括且不限于工作地址或家庭地址。
可选地，所述装置还包括：显示装置，用于显示所示统计结果及其对应的可信度。
根据本发明另一方面，提供了一种手机持有人位置信息的计算系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
根据本发明另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现上述方法的步骤。
根据本发明实施例的一种手机持有人位置信息的计算方法、装置、系统和存储介质，利用统一坐标系后再进行合并分析，兼容多种数据，减少数据丢失，提高了定位数据的准确度。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是用于实现根据本发明实施例的一种手机持有人位置信息的计算方法的示意性流程图；
图2是用于实现根据本发明实施例的将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息的示意性流程图；
图3是用于实现根据本发明实施例的坐标系转换的示意性流程图；
图4是用于实现根据本发明实施例的最大可信度拟合曲线的示意图；
图5是用于实现根据本发明实施例的可信度归一化拟合曲线的示意图；
图6是用于实现根据本发明实施例的一种手机持有人位置信息的计算装置的示意性框图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。
本发明实施例提出了一种手机持有人位置信息的计算方法。参考图1来描述用于实现本发明实施例的一种手机持有人位置信息的计算方法100。所述方法100包括：
首先，在步骤S110，获取手机的初始定位数据；
在步骤S120，将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
在步骤S130，根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
在步骤S140，基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
根据本发明实施例的一种手机持有人位置信息的计算方法，利用统一坐标系后再进行合并分析，兼容多种数据，减少数据丢失，提高了定位数据的准确度。
除通过wifi连接、基站扫描、gps定位生成当下实时位置数据外，还有一些应用具有特殊的定位特性，如打车、订票、路线搜索等具有辅助信息。因此，可以利用这些具有特殊定位特性的定位数据来进行手机持有人的位置信息计算。
根据本发明实施例，所述步骤S120可以进一步包括：所述预定数据结构包括：应用类型、账号、定位时间、经度、纬度、数据类型中的至少一个。
其中，所述预定数据结构如下表1所示：
表1
可选地，所述方法还包括：对预定数据结构的定位分析数据标注标签以及排重。
可选地，所述方法还包括：基于所述定位分析数据建立定位分析数据列表，所述定位分析数据列表包括其与所述定位数据分析数据之间的映射关系。
其中，所述步骤S120可以通过excel配置模板将映射关系的方法将多种应用数据清洗到分析系统的定位分析数据表。
在一个实施例中，所述定位分析数据列表如下表2所示：
表2
不同应用类型在手机上产生的定位数据(经纬度)，对应不同的坐标系，若用单一的坐标系来解析坐标，会导致定位偏差。因此，可以将所有的定位数据转换到同一坐标系，进一步提高位置信息的计算准确度。
根据本发明实施例，所述步骤S130可以进一步包括：坐标系字典的建立包括：
检测各应用类型对应的坐标系；建立所述应用类型与坐标系的映射关系作为所述坐标系字典。
可选地，应用类型对应的坐标系包括：GCJ坐标系、WGS坐标系、BD09坐标系、BD摩卡托坐标系中的至少一个。
其中，WGS坐标系：即地球坐标系，国际上通用的坐标系。设备一般包含GPS芯片或者北斗芯片获取的经纬度为WGS84地理坐标系,谷歌地图采用的是WGS84地理坐标系(中国范围除外)；
GCJ坐标系：即火星坐标系，是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。
BD09坐标系：即百度坐标系，GCJ坐标系经加密后的坐标系。
在一个实施例中，所述坐标系字典如下表3所示：
表3
可选地，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息包括：将所述定位分析数据中的定位信息转换至BD09坐标系下的定位信息。
在一个实施例中，如图2所示，图2示出了根据本发明实施例的将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息的示意性流程图；其中，首先检测各应用类型对应的坐标系，建立坐标系字典；然后判断所述初始定位数据中的应用类型，接着根据所述坐标系字典，调用相应的坐标系转换函数进行定位信息的坐标系转换，如图3所示，图3示出了根据本发明实施例的坐标系转换的示意性流程图。
根据本发明实施例，所述步骤S140可以进一步包括：所述预定规则包括：聚类统计所述同一坐标系下的定位信息得到出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息、睡眠时段的所述同一坐标系下的定位信息、以及工作时段的所述同一坐标系下的定位信息。
其中，出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息表示所述手机持有人经常去的地点，结合通过统计工作时间和睡眠时间的定位信息可以得出手机持有人的家庭、工作地址。
但是，单纯根据近期(如1个月内)最常去的地点推荐出家庭住址和工作地址，当用户发生搬家等行为，仍会推荐旧的地址。因此，可以在上述聚类统计基础上，结合时间线特性并关联其他数据，进一步标注区分家庭和工作地址，用“历史家庭住址-可信度”“当前家庭住址-可信度”的形式展示结果数据。其中，关联的其他数据包含身份证籍贯地、快递收货地等。
可选地，所述预定规则还包括：结合时间线特性和关联数据区分不同的所述同一坐标系下的定位信息，其中，所述关联数据包括身份证籍贯地、快递收货地。
此外，在进行上述聚类统计时，为了兼容多种数据，减少数据丢失进行数据排重，对于同一时段(8:00-18:00，18:00-8:00)内相同地点有多条定位数据，进行聚类统计；连续两天或者同一天不同时段到过相同地点，其记录权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对所述同一坐标系下的定位信息排重。
可选地，所述预定规则还包括：连续两天或者同一天不同时段出现的同一所述同一坐标系下的定位信息的权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对时间处于节假日或周末的所述同一坐标系下的定位信息进行聚类，并将非工作日的所述同一坐标系下的定位信息地点作为家庭住址聚类。
可选地，基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度包括：
根据所述预定规则对所述同一坐标系下的定位信息进行聚类统计得到统计结果；
基于所述统计结果和两层可信度拟合曲线计算得到所述统计结果对应的可信度。
其中，所述两层可信度拟合曲线包括最大可信度拟合曲线和可信度归一化拟合曲线，分别如图4和图5所示。
所述统计结果包括：定位信息、所述定位信息的出现次数、地址类型。其中，地址类型包括且不限于工作地址或家庭地址。
所述方法100还包括：显示所示统计结果及其对应的可信度。
根据本发明另一方面，提供了一种手机持有人位置信息的计算装置，所述装置600包括：
数据获取模块610，用于获取手机的初始定位数据；
数据转换模块620，用于将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
坐标转换模块630，用于根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
计算模块640，用于基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
可选地，所述预定数据结构包括：应用类型、账号、定位时间、经度、纬度、数据类型中的至少一个。
根据本发明实施例，所述数据转换模块620还用于：对预定数据结构的定位分析数据标注标签以及排重。
可选地，所述数据转换模块620还用于：基于所述定位分析数据建立定位分析数据列表，所述定位分析数据列表包括其与所述定位数据分析数据之间的映射关系。
其中，所述数据转换模块620可以通过excel配置模板将映射关系的方法将多种应用数据清洗到分析系统的定位分析数据表。
根据本发明实施例，所述坐标转换模块630可以进一步包括：坐标系字典模块631，用于或存储各应用类型对应的坐标系字典。其中，坐标系字典的建立包括：
检测各应用类型对应的坐标系；建立所述应用类型与坐标系的映射关系作为所述坐标系字典。
可选地，应用类型对应的坐标系包括：GCJ坐标系、WGS坐标系、BD09坐标系、BD摩卡托坐标系中的至少一个。
需要说明的是，所述坐标系字典的建立可以部署在所述装置600中，也可以部署在其他装置中，在此不做限制。
根据本发明实施例，所述坐标转换模块630还用于：将所述定位分析数据中的定位信息转换至BD09坐标系下的定位信息。
根据本发明实施例，所述预定规则包括：聚类统计所述同一坐标系下的定位信息得到出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息、睡眠时段的所述同一坐标系下的定位信息、以及工作时段的所述同一坐标系下的定位信息。
可选地，所述预定规则还包括：结合时间线特性和关联数据区分不同的所述同一坐标系下的定位信息，其中，所述关联数据包括身份证籍贯地、快递收货地。
此外，在进行上述聚类统计时，为了兼容多种数据，减少数据丢失进行数据排重，对于同一时段(8:00-18:00，18:00-8:00)内相同地点有多条定位数据，进行聚类统计；连续两天或者同一天不同时段到过相同地点，其记录权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对所述同一坐标系下的定位信息排重。
可选地，所述预定规则还包括：连续两天或者同一天不同时段出现的同一所述同一坐标系下的定位信息的权重降低。
可选地，所述预定规则还包括：对时间处于节假日或周末的所述同一坐标系下的定位信息进行聚类，并将非工作日的所述同一坐标系下的定位信息地点作为家庭住址聚类。
可选地，所述计算模块640可以进一步用于：
根据所述预定规则对所述同一坐标系下的定位信息进行聚类统计得到统计结果；
基于所述统计结果和两层可信度拟合曲线计算得到所述统计结果对应的可信度。
其中，所述两层可信度拟合曲线包括最大可信度拟合曲线和可信度归一化拟合曲线，分别如图4和图5所示。
所述统计结果包括：定位信息、所述定位信息的出现次数、地址类型。其中，地址类型包括且不限于工作地址或家庭地址。
所述装置600还包括：显示装置650，用于显示所示统计结果及其对应的可信度。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
根据本发明实施例，还提供了一种手机持有人位置信息的计算系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
此外，根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，在所述程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的手机持有人位置信息的计算方法的相应步骤。所述存储介质可以包括只读存储器，可擦除可编程只读存储器等各种存储器，或上述存储介质的任意组合。
根据本发明实施例的手机持有人位置信息的计算方法、装置、系统以及存储介质，利用统一坐标系后再进行合并分析，兼容多种数据，减少数据丢失，提高了定位数据的准确度；结合研判需求特殊性，通过统计分析计算出特殊位置，提高定位数据的研判参考价值。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种手机持有人位置信息的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取手机的初始定位数据；
将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，坐标系字典的建立包括：检测各应用类型对应的坐标系；建立所述应用类型与坐标系的映射关系作为所述坐标系字典。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定规则包括：聚类统计所述同一坐标系下的定位信息得到出现次数多于预定次数的所述同一坐标系下的定位信息、睡眠时段的所述同一坐标系下的定位信息、以及工作时段的所述同一坐标系下的定位信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定规则还包括：结合时间线特性和关联数据区分不同的所述同一坐标系下的定位信息，其中，所述关联数据包括身份证籍贯地、快递收货地。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定规则还包括：连续两天或者同一天不同时段出现的同一所述同一坐标系下的定位信息的权重降低。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定规则还包括：对时间处于节假日或周末的所述同一坐标系下的定位信息进行聚类，并将非工作日的所述同一坐标系下的定位信息地点作为家庭住址聚类。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度包括：
根据所述预定规则对所述同一坐标系下的定位信息进行聚类统计得到统计结果；
基于所述统计结果和两层可信度拟合曲线计算得到所述统计结果对应的可信度。
8.一种手机持有人位置信息的计算装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取手机的初始定位数据；
数据转换模块，用于将所述初始定位数据转换为预定数据结构的定位分析数据；
坐标转换模块，用于根据所述定位分析数据和建立好的坐标系字典，将所述定位分析数据中的定位信息转换至同一坐标系下的定位信息；
计算模块，用于基于所述同一坐标系下的定位信息和预定规则计算得到地址信息及对应的可信度。
9.一种手机持有人位置信息的计算系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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Publications (1)
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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 |
Application publication date: 20190528 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |