CN110232799A - 追踪丢失对象的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种追踪丢失对象的方法及装置，其中，该方法包括：通过将丢失对象的第一图片与获取的第一对象的第二图片进行匹配，得到第一匹配结果；在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。解决了现有技术中，在找到丢失对象时，无法及时、准确的得到丢失对象所处的位置的问题，进而达到了在找到丢失对象时就可以获取丢失对象的位置信息的效果。

Description

追踪丢失对象的方法及装置
技术领域
本发明涉及查找丢失对象领域，具体而言，涉及一种追踪丢失对象的方法及装置。
背景技术
近年来，儿童走失、被拐等威胁儿童安全的事件不断发生，儿童安全已成为社会高度关注的话题。这些失踪儿童，有的被非法收养；有的被非法控制，沦落为小偷、乞丐；有的则沦为“黑工厂”的童工……他们的命运因为失踪而发生翻天覆地的变化，失子家庭也因此支离破碎。据报道每年走丢、被拐的小孩，高达二三十万，触目惊心的数字背后是多少个家庭无尽的悲剧，这是家长的责任，还是社会的悲哀，值得每一个当父母的深深思考，也希望社会相关单位深深反省，我国失踪儿童找回率仅为0.1％。
针对现有技术中，在找到丢失对象的情况下，无法及时、准确的得到丢失对象所处位置信息的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种追踪丢失对象的方法及装置，以至少解决相关技术中在找到丢失对象的情况下，无法准确的得到丢失对象所处位置信息的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种追踪丢失对象的方法，包括：获取丢失对象的第一图片，其中，所述第一图片中包括所述丢失对象的第一特征信息；获取第一对象的第二图片，其中，所述第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，所述第一特征信息与所述第二特征信息的相似度在预设范围内；将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；在所述第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
可选地，获取丢失对象的第一图片之后，所述方法还包括：将所述第一图片输入到深度学习模型中，得到所述丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；将所述第三图片与所述第二图片进行匹配，得到第二匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；当所述第二匹配结果满足第二预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
可选地，将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，所述方法还包括：在所述匹配结果满足预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。
可选地，在所述匹配结果满足预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果之后，所述方法还包括：获取所述第一对象的身份信息，其中，所述身份信息包括：所述第一对象的居住地址，血型信息；将所述身份信息上传至终端。
可选地，获取所述第一对象的身份信息包括：将所述第一对象的第二图片上传至数据库，其中，所述数据库至少包括以下之一：医院系统的数据库，公安系统的数据库；从所述数据库中获取所述第一对象的身份信息。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种追踪丢失对象的装置，包括：第一获取单元，用于获取丢失对象的第一图片，其中，所述第一图片中包括有所述丢失对象的第一特征信息；第二获取单元，用于获取第一对象的第二图片，其中，所述第二图片中包括有第一对象的第二特征信息，其中，所述第一特征信息与所述第二特征信息的相似度在预设范围内；第一匹配单元，用于将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；第三获取单元，用于在所述匹配结果满足预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
可选地，所述装置还包括：第四获取单元，用于获取丢失对象的第一图片之后，将所述第一图片输入到深度学习模型，得到所述丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；第二匹配单元，用于将所述第三图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第三图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象。
可选地，所述装置还包括：输出单元，用于将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，在所述匹配结果满足预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，通过将丢失对象的第一图片与获取的第一对象的第二图片进行匹配，得到第一匹配结果；在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。即在找到丢失对象时就可以获取丢失对象的位置信息，进而解决了现有技术中，在找到丢失对象时，无法及时、准确的得到丢失对象所处的位置的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种追踪丢失对象的方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的本发明优先实施例的一种基于大数据的失踪儿童自动识别系统的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种追踪丢失对象的装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
在本实施例中提供了一种追踪丢失对象的方法，图1是根据本发明实施例的一种追踪丢失对象的方法流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括丢失对象的第一特征信息。
上述步骤S102的执行主体可以是终端，也是可以是服务器，其中，在执行主体为服务器时，则服务器可以获取丢失对象的图片，其中，图片可以从寻找丢失儿童的爱心网站上下载下来，也可以通过其他方式上传到服务器。
其中，获取丢失对象的第一图片之后，上述方法还可以包括：将第一图片输入到深度学习模型中，得到丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；将第三图片与第二图片进行匹配，得到第二匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；当第二匹配结果满足第二预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。
即在上述步骤中，可以得到丢失对象在经过预设时间段之后的图像。例如，获取丢失对象的第一图像是丢失对象3岁时的图片，经过上述方法可以获取该丢失对象在5岁时的图片，或者更久的时间的图片，进而方便追踪丢失时间较长的丢失对象。
步骤S104，获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内。
上述步骤S104可以是服务器获取其他途径上传的疑似丢失对象的图片，其中，可以从该图片中获取用于与第一图片匹配的特征信息。
步骤S106，将第一图片与第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象。
其中，将第一图片与第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，上述方法还可以包括：在匹配结果满足第一预设条件的情况下，输出丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。进而可以使用户直观的得到第一对象是不是丢失的对象。
例如，从第一图片中可以得到丢失对象眼睛区域对应的骨骼数据与从第二图片中得到的眼睛区域对应的骨骼数据进行匹配，在匹配的结果满足数据值在95％的情况下，输出第一对象就是丢失的对象。
步骤S108，在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。
其中，在匹配结果满足第一预设条件的情况下，输出丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果之后，上述方法还可以包括：获取第一对象的身份信息，其中，身份信息包括：第一对象的居住地址，血型信息；将身份信息上传至终端。进而可以根据居住地址，血型信息更精确的判断第一对象是不是丢失的对象。
需要说明的是，获取第一对象的身份信息可以包括：将第一对象的第二图片上传至数据库，其中，数据库至少包括以下之一：医院系统的数据库，公安系统的数据库；从数据库中获取第一对象的身份信息。
通过上述步骤，获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括丢失对象的第一特征信息；获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内；将第一图片与第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。进而解决了现有技术中，在找到丢失对象时，无法及时、准确的得到丢失对象所处的位置的问题。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
在本实施例中结合上述方法提供了一种优选实施例。
在本优选实施例中提供了一种基于大数据的失踪儿童自动识别系统，图2是根据本发明优先实施例的一种基于大数据的失踪儿童自动识别系统示意图，如图2所示，该系统包括：手机终端21、儿童失踪寻找中心23、儿童基本信息库25、儿童失踪寻找库27，其中，儿童失踪寻找中心23包括：儿童信息匹配模块233以及儿童信息采集模块231。具体的系统说明如下。
手机终端21，用于获取正对着儿童的脸部图片并自动的抓取脸部特征，把图片传到服务端。
儿童信息采集模块231，用于采集医院系统、公安服务系统的儿童标识信息；并通过数据集成技术，把采集的儿童信息存储到指定的儿童基本信息库25。
儿童信息匹配模块233：用于将手机终端获取的图片与儿童失踪寻找库的图片进行匹配。
通过上述优先实施例，一种基于大数据的失踪儿童自动识别系统，包括公安系统、医院系统和失踪儿童识别子系统。自行智能匹配大数据信息中心中失踪儿童的儿童标识信息，当采集的儿童标识信息与大数据信息中心的儿童标识信息匹配一致时，再结合采集信息时的地理位置识别出失踪儿童并锁定地理位置。本优先实施提高了辨认儿童的正确率，快速定位失踪儿童的位置，以及查找儿童的基本信息。
本优选实施例中提供一种智能寻找失踪儿童的方法，其中，该方法具体描述如下。
儿童信息采集，用于采集位于医院、警察局的儿童标识信息；通过数据集成技术，把采集的儿童信息存储到指定的数据库中。
儿童图片的特征提取，将获取上传的儿童图片通过算法中心解析该图片，并提取儿童的特征点数据。或者，用App打开预览模式，获取正对着儿童的脸部的图片，将该图片上传到服务端，并通过算法中心解析该图片，提取儿童的特征点。
儿童信息检索，利用大数据的技术和机器学习技术根据解析处的特征点检索出对应的儿童信息，并将儿童信息返回手机端。
可疑儿童推荐，在手机端所处区域进行查看，获取该区域内部有哪些可疑儿童的信息。并展示儿童照片以及时间。
确定失踪儿童所处的位置，在App端数据库中，通过大数据技术可以定位5公里范围内儿童所处的位置，可以快速跟踪儿童的踪迹。
实施例3
在本实施例中还提供了一种追踪丢失对象的装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图3是根据本发明实施例的追踪丢失对象的装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：第一获取单元31、第二获取单元33、第一匹配单元35以及第三获取单元37。具体说明如下。
第一获取单元31，用于获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括有丢失对象的第一特征信息。
第二获取单元33，用于获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括有第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内。
第一匹配单元35，用于将第一图片与第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象。
第三获取单元37，用于在匹配结果满足预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。
通过上述装置，第一获取单元31获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括有丢失对象的第一特征信息；第二获取单元33获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括有第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内；第一匹配单元将第一图片与第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；第三获取单元37在匹配结果满足预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。进而解决了现有技术中，在找到丢失对象时，无法及时、准确的得到丢失对象所处的位置的问题。
需要说明的是，该实施例中的第一获取单元31可以用于执行本发明实施例中的步骤S102，该实施例中的第二获取单元33可以用于执行本发明实施例中的步骤S104，该实施例中的第一匹配单元35可以用于执行本发明实施例中的步骤S106，该实施例中的第三获取单元37可以用于执行本发明实施例中的步骤S108。上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。
作为一种可选实施例，上述装置还可以包括：第四获取单元，用于获取丢失对象的第一图片之后，将第一图片输入到深度学习模型，得到丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；第二匹配单元，用于将第三图片与第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，匹配结果用于指示第三图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象。
作为一种可选实施例，上述装置还可以包括：输出单元，用于将第一图片与第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，在匹配结果满足预设条件的情况下，输出丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
实施例4
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括丢失对象的第一特征信息；
S2，获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内；
S3，将第一图片与第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；
S4，在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，获取丢失对象的第一图片，其中，第一图片中包括丢失对象的第一特征信息；
S2，获取第一对象的第二图片，其中，第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，第一特征信息与第二特征信息的相似度在预设范围内；
S3，将第一图片与第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，匹配结果用于指示第一图片对应的丢失对象与第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；
S4，在第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取第一对象的地理位置信息，其中，地理位置信息用于指示第一对象当前所处位置。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，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)

1.一种追踪丢失对象的方法，其特征在于，包括：
获取丢失对象的第一图片，其中，所述第一图片中包括所述丢失对象的第一特征信息；
获取第一对象的第二图片，其中，所述第二图片中包括第一对象的第二特征信息，其中，所述第一特征信息与所述第二特征信息的相似度在预设范围内；
将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到第一匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；
在所述第一匹配结果满足第一预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取丢失对象的第一图片之后，所述方法还包括：
将所述第一图片输入到深度学习模型中，得到所述丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；
将所述第三图片与所述第二图片进行匹配，得到第二匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；
当所述第二匹配结果满足第二预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
3.根据权利要求1所述的方法，将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，所述方法还包括：
在所述匹配结果满足第一预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述匹配结果满足第一预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果之后，所述方法还包括：
获取所述第一对象的身份信息，其中，所述身份信息包括：所述第一对象的居住地址，血型信息；
将所述身份信息上传至终端。
5.根据权利要求4所述的方法，获取所述第一对象的身份信息包括：
将所述第一对象的第二图片上传至数据库，其中，所述数据库至少包括以下之一：医院系统的数据库，公安系统的数据库；
从所述数据库中获取所述第一对象的身份信息。
6.一种追踪丢失对象的装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取丢失对象的第一图片，其中，所述第一图片中包括有所述丢失对象的第一特征信息；
第二获取单元，用于获取第一对象的第二图片，其中，所述第二图片中包括有第一对象的第二特征信息，其中，所述第一特征信息与所述第二特征信息的相似度在预设范围内；
第一匹配单元，用于将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第一图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象；
第三获取单元，用于在所述匹配结果满足预设条件的情况下，获取所述第一对象的地理位置信息，其中，所述地理位置信息用于指示所述第一对象当前所处位置。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第四获取单元，用于获取丢失对象的第一图片之后，将所述第一图片输入到深度学习模型，得到所述丢失对象在经过预设时间段之后的第三图片；
第二匹配单元，用于将所述第三图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果，其中，所述匹配结果用于指示所述第三图片对应的丢失对象与所述第二图片对应的第一对象是否是同一个对象。
8.根据权利要求6所述的装置，所述装置还包括：
输出单元，用于将所述第一图片与所述第二图片进行匹配，得到匹配结果之后，在所述匹配结果满足预设条件的情况下，输出所述丢失对象与第一对象属于同一个对象的结果。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
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