CN111291595A - 一种信息关联性处理方法、装置及系统 - Google Patents

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CN111291595A CN201811493494.6A CN201811493494A CN111291595A CN 111291595 A CN111291595 A CN 111291595A CN 201811493494 A CN201811493494 A CN 201811493494A CN 111291595 A CN111291595 A CN 111291595A
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刘若鹏
栾琳
季春霖
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Xi'an Guangqi Future Technology Research Institute
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Abstract

本发明提供了一种信息关联性处理方法、装置及系统，其中，该接收方法包括：对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸信息提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；对WIFI探针采集的数据进行媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。通过本发明，可以解决相关技术中安防监控只能简单地对移动设备进行监控导致移动设备丢失时无法与具体的人关联的问题，从而实现了移动设备与人的关联。

Description

一种信息关联性处理方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种信息关联性处理方法、装置及系统。
背景技术
在安防监控中，有一种采用WIFI探针提取关键区域的移动设备媒体访问控制(Media Access Control，简称为MAC)地址的方案，通过探测的MAC地址进行移动路径的监控。这样的监控只能够监控到特定设备的移动动向，无法与监控中的关键核心“人”匹配。现有技术中有关于WIFI探针监测移动设备的路径方案，这种方案不能将人与移动设备进行关联，单纯对移动设备进行监控对安防的贡献较少。
针对相关技术中安防监控只能简单地对移动设备进行监控导致移动设备丢失时无法与具体的人关联的问题，尚未提出解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种信息关联性处理方法、装置及系统，以至少解决相关技术中安防监控只能简单地对移动设备进行监控导致移动设备丢失时无法与具体的人关联的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种信息关联性处理方法，包括：
对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
可选地，在对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量之后，所述方法还包括：
将所述人脸特征与数据库中预先存储的多个人脸特征进行匹配；
匹配成功后建立关联。
可选地，所述对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量包括：
根据设置的时间段对所述监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录所述人脸特征对应的时间和位置向量的提取；
显示所述时间段内所有人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置向量。
可选地，所述对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取包括：
提取所述时间段内所述WIFI探针采集的数据的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量；
显示所述时间段内所有MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量。
可选地，所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理包括：
对所述时间段内所有人脸特征对应的时间和位置向量，以及所有MAC地址对应的时间和位置向量进行维度调整；
计算所述时间段内人脸特征对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量的偏移值；
将所述偏移值小于预定阈值的人脸特征与MAC地址建立关联。
可选地，所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理包括：
在所述人脸特征对应的时间与所述MAC地址对应的时间的差值小于预定时间阈值的情况下，判断所述人脸特征对应的位置向量与所述MAC地址对应的位置向量的偏移值是否小于预定距离阈值；
在判断结果为是的情况下，将所述人脸特征与所述MAC地址对应的移动设备建立关联。
可选地，在所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理之后，所述方法还包括：
反馈关联性结果；
根据所述关联性结果确定以下匹配情况：
一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；
一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种信息关联性处理装置，包括：
第一提取模块，用于对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
第二提取模块，用于对WIFI探针采集的数据进行媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
关联性处理模块，用于将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
可选地，所述装置还包括：
匹配模块，用于将所述人脸特征与数据库中预先存储的多个人脸特征进行匹配；
关联模块，用于匹配成功后建立关联。
可选地，所述第一提取模块包括：
第一提取单元，用于根据设置的时间段对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
第一显示单元，用于显示所述时间段内所有人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置向量。
可选地，所述第二提取模块包括：
第二提取单元，用于提取所述时间段内所述WIFI探针采集的数据的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量；
第二显示单元，用于显示所述时间段内所有MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量。
可选地，所述关联性处理模块包括：
维度调整单元，用于对所述时间段内所有人脸特征对应的时间和位置向量，以及所有MAC地址对应的时间和位置向量进行维度调整；
计算单元，用于计算所述时间段内人脸特征对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量的偏移值；
第一建立关联单元，用于将所述偏移值小于预定阈值的人脸特征与MAC地址建立关联。
可选地，所述关联性处理模块包括：
判断单元，用于在所述人脸特征对应的时间与所述MAC地址对应的时间的差值小于预定时间阈值的情况下，判断所述人脸特征对应的位置向量与所述MAC地址对应的位置向量的偏移值是否小于预定距离阈值；
第二建立关联单元，用于在判断结果为是的情况下，将所述人脸特征与所述MAC地址对应的移动设备建立关联。
可选地，所述装置还包括：
反馈模块，用于反馈关联性结果；
确定模块，用于根据所述关联性结果确定以下匹配情况：
一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；
一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种安防系统，包括：WIFI探针设备，监控设备，处理器，其中，所述WIFI探针设备包括WIFI探针，所述WIFI探针设备、所述监控设备分别与所述处理器连接，
所述WIFI探针，用于采集移动设备的数据，其中，所述移动设备的数据包括所述移动设备的媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置信息；
所述监控设备，用于采集人脸数据，其中，所述人脸数据包括人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置信息；
所述处理器，用于对所述监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
对所述WIFI探针采集的移动设备的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
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，对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；对WIFI探针采集的数据进行媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理，因此，可以解决相关技术中安防监控只能简单地对移动设备进行监控导致移动设备丢失时无法与具体的人关联的问题，从而实现了移动设备与人的关联，从而实现了当移动设备丢失时与具体人建立关联。
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是本发明实施例的一种信息关联性处理方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的一种信息关联性处理方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的WIFI探针设备的连接示意图；
图4是根据本发明实施例的WIFI探针采集的移动设备的相关数据的示意图；
图5是根据本发明实施例的DTW匹配的示意图；
图6是根据本发明实施例的哈希匹配的示意图；
图7是根据本发明实施例的一种信息关联性处理装置的框图；
图8是根据本发明优选实施例的一种信息关联性处理装置的框图一；
图9是根据本发明优选实施例的一种信息关联性处理装置的框图二。
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
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种信息关联性处理方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的报文接收方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端或网络架构的信息关联性处理方法，图2是根据本发明实施例的一种信息关联性处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
步骤S204，对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
步骤S206，将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
通过上述步骤，对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；对WIFI探针采集的数据进行媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理，因此，可以解决相关技术中安防监控只能简单地对移动设备进行监控导致移动设备丢失时无法与具体的人关联的问题，从而实现了移动设备与人的关联，从而实现了当移动设备丢失时与具体人建立关联。
本发明实施例基于移动设备能够自动连接WIFI，从而通过WIFI探针可以实现移动设备MAC地址的获取，这样便可从大量数据中获取以MAC地址为表头生成的表单，同时表单中包括有以时间轴列出的位置信息，这样便可有效的实现轨迹图的绘制，从而实现实时定位的目的。
本发明实施例中，为了将监控设备采集的人脸特征与真实的人脸进行对应，将真实的人脸特征预先保存到数据库中，在对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量之后，将所述人脸特征与数据库中预先存储的多个人脸特征进行匹配，匹配成功后建立关联，便可实现将通过监控设备采集的人脸与真实的人脸进行匹配，便于对指定的人进行监控。
本发明实施例中，可以对一段时间内的移动设备与监控设备在该时间段内采集的人脸特征进行关联，具体地，根据设置的时间段对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；显示所述时间段内所有人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置向量。提取所述时间段内所述WIFI探针采集的数据的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量；显示所述时间段内所有MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量。对所述时间段内所有人脸特征对应的时间和位置向量，以及所有MAC地址对应的时间和位置向量进行维度调整；维度调整具体为将人脸图像的时间和位置向量按照WIFI探针的采样率进行取舍，删除其中小于时间阈值的时间记录点，然后对比人脸图像对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量，取其中一个时间范围较小的向量，添加0值时间点，以使两个向量的时间点完全对应，向量的维度保持一致。计算所述时间段内人脸特征对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量的偏移值；将所述偏移值小于预定阈值的人脸特征与MAC地址建立关联。从而便可实现将指定时间段内的移动设备与监控设备采集的人脸特征进行关联。
本发明实施例中，对于较为接近时间前后，如果WIFI探针采集的移动设备的位置信息与监控设备采集的位置信息偏差不大，则认为该移动设备与该监控设备采集的人脸相关联，具体地，所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理可以包括：在所述人脸特征对应的时间与所述MAC地址对应的时间的差值小于预定时间阈值的情况下，判断所述人脸特征对应的位置向量与所述MAC地址对应的位置向量的偏移值是否小于预定距离阈值；在判断结果为是的情况下，将所述人脸特征与所述MAC地址对应的移动设备建立关联。对于预定距离阈值可以事先进行设置。
本发明实施例中，在通过MAC地址将移动设备与监控设备采集的人脸建关联之后，还可以反馈关联的结果，具体地，在所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理之后，反馈并显示关联性结果；根据所述关联性结果确定以下匹配情况：一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。可以通过标记的方式提示上述匹配情况，便于获取信息。
本发明实施例主要包括：WIFI探针定位、人物识别跟踪以及路径匹配。图3是根据本发明实施例的WIFI探针设备的连接示意图，如图3所示，WIFI探针设备通过光纤与以太网供电(Power Over Ethernet，简称为POE)模块连接，POE模块通过网线与机房的服务器相连，其中，WIFI探针设备包括WIFI探针，用于对移动设备进行定位。下面进行详细说明。
WIFI探针定位：WIFI探针搜索到的每个MAC，每个时刻存储对应的位置时间信息(x，y，t)。图4是根据本发明实施例的WIFI探针采集的移动设备的相关数据的示意图，如图4所示，通过在一定时间内获得的检测结果，获得搜索到的移动设备的移动路径(MAC-path)。
人物识别跟踪：通过监控摄像头拍摄监控区域，进行人脸识别，为识别出来的人物建立位置时间信息(x，y，t)。通过在一定时间内获得的检测结果，获得识别出的人物的移动路径(uid-path)。
人物识别跟踪可以根据从公安获得的数据库资料进行人脸特征值的比对，将识别的人(uid)与真实人物资料进行关联。
路径匹配：对两个移动路径进行匹配，当在相同的时间若两个路径的重叠程度符合偏离距离内的设定值，则将人物和移动设备进行关联获得该监控人物与移动设备的关联性uid-MAC，并记录到事件时空层中。
进一步地，对相似轨迹分析：设定一距离阈值distance，当某个MAC地址的路径在某一时刻的位置(x1，y1)与经过人脸识别追踪获得的人的位置(x2，y2)的位置小于distance，则认为该时刻，两者关联。若在一段时间内，两者距离都小于上述的distance，则认为两者在该时间段内具有轨迹相似性。
通过轨迹相似性判断的监控人物与移动设备的关联性，具备时间属性，即可能只在某一个时间段里面关联，也可能出现更改的情况，即一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配，例如，有小偷偷取手机后交给同伙，通过全时段的匹配可以得到：MAC：[uid1，uid2...uidn]。
通过事件时空层的匹配，可以通过极少的视频人脸识别配合WIFI探针监测，获得大量关键监控信息。
图5是根据本发明实施例的DTW匹配的示意图，如图5所示，动态时间规整(DynamicTime Warping，简称为DTW)算法最初主要是应用在语音识别领域，是基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别，对于同时行进的人，由于位置信息长度不对等，也存在多条轨迹相似度匹配问题。本发明实施例将DTW应用于多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配，以实现多条轨迹的相似度匹配。如果同行，则匹配的轨迹相似度高；反之，则轨迹相似度低。
优选地，还可以通过fast-DTW，SparseDTW，LB_Keogh，LB_Improved等实现多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配。
图6是根据本发明实施例的哈希匹配的示意图，如图6所示，哈希匹配是将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小，也就是说，如果对原始数据进行一些hash(哈希)映射后，希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号，哈希的匹配如图6所示。哈希算法可以快速的从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据。而在环境比较复杂的场景中，WIFI探针设备搜索到的MAC信息会很多。如果要从中找出一条和指定重点人轨迹相似的MAC信息，其计算量可想而知，势必会影响运行效率。本发明实施例通过哈希算法将MAC地址与人脸特征匹配，以实现在海量的位置信息中，能够快速的比对出与指定MAC地址轨迹最相似的一条或多条轨迹。
实施例2
在本实施例中还提供了一种信息关联性处理装置，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7是根据本发明实施例的一种信息关联性处理装置的框图，如图7所示，包括：
第一提取模块72，用于对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
第二提取模块74，用于对WIFI探针采集的数据进行媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
关联性处理模块76，用于将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
图8是根据本发明优选实施例的一种信息关联性处理装置的框图一，如图8所示，所述装置还包括：
匹配模块82，用于将所述人脸特征与数据库中预先存储的多个人脸特征进行匹配；
关联模块84，用于匹配成功后建立关联。
可选地，所述第一提取模块72包括：
第一提取单元，用于根据设置的时间段对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
第一显示单元，用于显示所述时间段内所有人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置向量。
可选地，所述第二提取模块74包括：
第二提取单元，用于提取所述时间段内所述WIFI探针采集的数据的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量；
第二显示单元，用于显示所述时间段内所有MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量。
可选地，所述关联性处理模块76包括：
维度调整单元，用于对所述时间段内所有人脸特征对应的时间和位置向量，以及所有MAC地址对应的时间和位置向量进行维度调整；
计算单元，用于计算所述时间段内人脸特征对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量的偏移值；
第一建立关联单元，用于将所述偏移值小于预定阈值的人脸特征与MAC地址建立关联。
可选地，所述关联性处理模块76包括：
判断单元，用于在所述人脸特征对应的时间与所述MAC地址对应的时间的差值小于预定时间阈值的情况下，判断所述人脸特征对应的位置向量与所述MAC地址对应的位置向量的偏移值是否小于预定距离阈值；
第二建立关联单元，用于在判断结果为是的情况下，将所述人脸特征与所述MAC地址对应的移动设备建立关联。
图9是根据本发明优选实施例的一种信息关联性处理装置的框图二，如图9所示，所述装置还包括：
反馈模块92，用于反馈关联性结果；
确定模块94，用于根据所述关联性结果确定以下匹配情况：
一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；
一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。
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3
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种安防系统，包括：WIFI探针设备，监控设备，处理器，其中，所述WIFI探针设备包括WIFI探针，所述WIFI探针设备、所述监控设备分别与所述处理器连接，
所述WIFI探针，用于采集移动设备的数据，其中，所述移动设备的数据包括所述移动设备的媒体访问控制MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置信息；
所述监控设备，用于采集人脸数据，其中，所述人脸数据包括人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置信息；
所述处理器，用于对所述监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
对所述WIFI探针采集的移动设备的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
可选地，所示处理器，还用于反馈关联性结果；
根据所述关联性结果确定以下匹配情况：
一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；
一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。
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，对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
S2，对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
S3，将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
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。
实施例5
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，对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
S2，对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
S3，将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
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 (11)

1.一种信息关联性处理方法，其特征在于，包括：
对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量之后，所述方法还包括：
将所述人脸特征与数据库中预先存储的多个人脸特征进行匹配；
匹配成功后建立关联。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量包括：
根据设置的时间段对所述监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录所述人脸特征对应的时间和位置向量；
显示所述时间段内所有人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取包括：
提取所述时间段内所述WIFI探针采集的数据的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量；
显示所述时间段内所有MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理包括：
对所述时间段内所有人脸特征对应的时间和位置向量，以及所有MAC地址对应的时间和位置向量进行维度调整；
计算所述时间段内人脸特征对应的时间和位置向量与MAC地址对应的时间和位置向量的偏移值；
将所述偏移值小于预定阈值的人脸特征与MAC地址建立关联。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理包括：
在所述人脸特征对应的时间与所述MAC地址对应的时间的差值小于预定时间阈值的情况下，判断所述人脸特征对应的位置向量与所述MAC地址对应的位置向量的偏移值是否小于预定距离阈值；
在判断结果为是的情况下，将所述人脸特征与所述MAC地址对应的移动设备建立关联。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理之后，所述方法还包括：
反馈关联性结果；
根据所述关联性结果确定以下匹配情况：
一个或多个MAC地址同时与多个人脸特征匹配；
一个或多个MAC地址在第一时间段内与第一人脸特征匹配，在所述第一时间段之后的第二时间内与第二人脸特征匹配。
8.一种信息关联性处理装置，其特征在于，包括：
第一提取模块，用于对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
第二提取模块，用于对WIFI探针采集的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
关联性处理模块，用于将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
9.一种安防系统，其特征在于，包括：WIFI探针设备，监控设备，处理器，其中，所述WIFI探针设备包括WIFI探针，所述WIFI探针设备、所述监控设备分别与所述处理器连接，
所述WIFI探针，用于采集移动设备的数据，其中，所述移动设备的数据包括所述移动设备的MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置信息；
所述监控设备，用于采集人脸数据，其中，所述人脸数据包括人脸特征及所述人脸特征对应的时间和位置信息；
所述处理器，用于对监控设备采集的数据进行提取，对提取数据中的人脸图像进行人脸特征识别并记录人脸特征对应的时间和位置向量；
对所述WIFI探针采集的移动设备的数据进行MAC地址及所述MAC地址对应的时间和位置向量的提取；
将所述人脸特征对应的时间和位置向量与所述MAC地址对应的时间和位置向量进行关联性处理。
10.一种存储介质，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7任一项中所述的方法。
11.一种电子装置，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7任一项中所述的方法。
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