CN112218243A - 海量人车数据的关联方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海量人车数据的关联方法，包括：将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中；计算关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。本发明公开的人车数据关联方法，采用移动通讯和交通管理技术，利用手机IMSI定位和交通卡口监测定位，对人员和车辆进行精确关联，快速排查和定位重点关注人员和车辆的用途，实现人车关联绑定，精准排查。

Description

海量人车数据的关联方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种海量人车数据的关联方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着移动通讯技术、智能交通技术的不断发展，手机和机动车辆已经成为人们主要的通讯和出行工具。在各类事件中，手机和机动车也越来越作为侦查的对象被大量使用，一方面手机作为每个人的电子标签，能够对区域内的人群进行监测，另一方面机动车作为作案的重要交通工具，具有活动范围大、快速移动的特点。

现有技术中，查询人车关系的途径比较单一，车管所只记录车主信息，除车主之外的使用者、以及使用者之间的密切关系无从得知。因此，如何将移动通讯和交通管理有效融合，为公安机关获取打击犯罪、交通肇事逃逸等方面的关键信息会有大力的帮助，通过这些关键信息和技术手段，为公安机关提供更为丰富、更为实用的线索。

发明内容

本公开实施例提供了一种海量人车数据的关联方法、装置、设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本公开实施例提供了一种海量人车数据的关联方法，包括：

将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；

根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中；

计算关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。

进一步地，分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息之后，还包括：

根据人员的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息，其中，移动通讯采集设备根据采集到的手机IMSI号码确定人员的轨迹信息；

根据车辆的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间信息；

将人员的手机IMSI号码信息、通过的采集设备位置信息、通过时间信息以及车辆的车牌号码信息、通过的卡口设备位置信息、通过时间信息存入分布式索引数据库。

进一步地，根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备所在位置处的人车关联数据，包括：

获取分布式索引数据库中的数据；

通过分布式计算的方式得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备所在位置处的人员信息以及车辆信息，

其中，预设时间段包括多个关联时间点集合，其中，关联时间点集合是指在预设时间点正负偏差阈值范围内的时间点的集合，预设时间点是指人员或车辆轨迹信息中的时间信息；

将人员的手机IMSI号码与车辆的车牌号码相关联，得到人车关联数据。

进一步地，将人员的手机IMSI号码与车辆的车牌号码相关联，包括：

将位置信息重合，时间信息在同一关联时间点集合内的人员的手机IMSI号码与车辆的车牌号码相关联，

其中，人员的轨迹信息中的位置信息近似为其经过的通讯采集设备所在的位置信息。车辆的轨迹信息中的位置信息近似为其经过的卡口车辆卡口设备所在位置信息。

进一步地，当人车关联次数小于等于预设阈值时，确定人车不关联。

进一步地，确定关联成功之后，还包括：

二维或三维空间地图展示关联成功的人车数据。

进一步地，空间绑定是指将监测范围在同一区域的移动通讯采集设备和车辆卡口设备设置在相同位置或相邻位置。

第二方面，本公开实施例提供了一种海量人车数据的关联装置，包括：

采集模块，用于将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；

分析模块，用于根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中；

关联模块，用于计算关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。

第三方面，本公开实施例提供了一种海量人车数据的关联设备，包括处理器和存储有程序指令的存储器，处理器被配置为在执行程序指令时，执行上述实施例提供的海量人车数据的关联方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，计算机可读指令可被处理器执行以实现上述实施例提供的一种海量人车数据的关联方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例提供的海量人车数据关联方法，将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息，融合了移动通讯和交通管理两大领域的海量数据，基于获取到的人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息计算预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并存入关联数据库中，为了实现精确关联，还需累计计算同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。该方法利用手机IMSI定位和交通卡口监测定位，对预设时间段内通过相同位置处的人员、车辆进行精确关联，形成手机IMSI号码与车牌号的数据库，可以快速排查和定位重点关注人员和车辆的用途，实现人车精确关联。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种海量人车数据的关联方法的流程示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种海量人车数据的关联方法的流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种海量人车数据的关联装置的结构示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种海量人车数据的关联设备的结构示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种计算机存储介质的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或一个以上实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例提供的海量人车数据的关联方法，融合了海量的移动通讯数据和交通管理数据，基于大数据分析算法，以及手机IMSI定位和交通卡口监测定位，对预设时间段内通过相同位置处的人员和车辆进行关联，得到人车关联数据，快速排查和定位重点关注人员和车辆的用途。

下面将结合附图1-附图2，对本申请实施例提供的海量人车数据的关联方法进行详细介绍。

参见图1，该方法具体包括以下步骤；

S101，将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息。

具体地，在本申请中，预设位置范围一般是指在卡口或路口，即将监测区域在同一路口或卡口的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，空间绑定一般是指将两设备设置在同一位置或相邻的位置。

道路交通卡口设备是智能交通的重要组成部分，卡口是以设置在主要交通枢纽道路口的摄像机为依托，结合智能化的仪器和软件来实现道路交通的智能管控，卡口设备包括补光灯、地感线圈、高清数码摄像机等，可以采用先进的光电技术、图像处理技术、模式识别技术抓拍过往的每一辆汽车的车辆图像，自动识别出车辆的车牌号码，并把抓拍时的卡口设备位置信息、时间信息以及车牌号码信息存入分布式索引数据库。

可选地，还可以通过道路上的高清摄像头采集车辆的轨迹信息，高清摄像头将拍摄的车牌号码、拍摄时间信息以及拍摄位置信息存入分布式索引数据库。

可选地，移动通讯采集设备可为手机信号探针，用于获取过往行人的手机IMSI号码，手机IMSI号码是区别移动用户的标志，储存在SIM卡中，可用于区别用户的有效信息，其中，手机信号探针可以为5G/4G/3G/2G信号探针。

移动通讯采集设备通过采集用户的IMSI号码，得到用户的轨迹信息，其中，采集的时间信息可近似为用户通过该采集设备时的时间信息，用户的位置信息可近似为该采集设备的位置信息。

为了实现移动通讯采集设备和车辆卡口设备位置的统一，将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，其中，移动通讯采集设备和卡口设备的安装位置本领域技术人员可自行设定，例如，将移动通讯采集设备和车辆卡口设备安装在各个路口，然后将各个路口处的移动通讯采集设备和卡口设备进行空间绑定。

具体地，在各个路口处，移动通讯采集设备和车辆卡口设备的安装距离尽量不超过一定的范围，在一种可能的实现方式中，将移动通讯采集设备和卡口设备安装在相同位置处或相邻位置处。

可选地，本领域技术人员也可以通过其他移动通讯采集设备获取人员的轨迹信息，本公开实施例不做具体限定。

根据该步骤，可以通过移动通讯技术获取人员的轨迹信息，人员的轨迹信息至少包括手机IMSI号码、位置信息、时间信息，还可以通过道路卡口设备获取车辆的轨迹信息，车辆的轨迹信息至少包括车牌号码信息、位置信息以及时间信息。将获取到的数据存入分布式索引数据库。

S102，根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中。

具体地，分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息之后，还包括：根据人员的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息。

以采集的手机IMSI号码、采集时间、移动通讯采集设备位置为要素，通过采集时间排序，对人员的数据进行分组，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息。

根据车辆的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间信息。

以采集的车牌号码、抓拍时间、车辆卡口设备位置为要素，通过抓拍时间排序，对车辆数据进行分组，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间信息。

将人员的手机IMSI号码信息、通过的移动通讯采集设备位置信息、通过时间信息以及车辆的车牌号码信息、通过的卡口设备位置信息、通过时间信息存入分布式索引数据库。

在一个优选的实施例中，可以将人员的手机IMSI号码信息、通过的移动采集设备位置信息、通过时间信息以及车辆的车牌号码信息、通过的卡口位置信息、通过时间信息缓存入redis数据库中，redis数据库是内存数据库，相比于分布式索引数据库，进行分布式计算时，调用redis数据库的速度更快，提高了计算速度。

进一步地，获取分布式索引数据库中的数据，以在相同位置处绑定的移动通讯采集设备位置信息和车辆卡口设备位置信息为支撑，根据预设的时间段为条件，采用分布式计算的方式对人员轨迹和车辆轨迹进行时间和空间上的碰撞，

其中，预设时间段包括多个关联时间点集合，其中，所述关联时间点集合是指在预设时间点正负偏差阈值范围内的时间点的集合，所述预设时间点是指所述人员或所述车辆轨迹信息中的时间信息。

将预设时间段内通过相同位置设备的人员信息和车辆信息相关联。

具体地，以绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备的位置为基点，针对某一时间，计算预设时间偏差内，经过该基点的人员信息和车辆信息，将人员的手机IMSI号码与车牌号码相关联，得到人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中。

其中，预设时间段本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做限制，例如，车辆通过卡口设备的时间为12：00，若人员通过与该卡口设备绑定的通讯采集设备的时间与12：00正负偏差在10秒钟之内，则将该人员与该车辆进行关联。将人员的手机IMSI号码与车牌号码相关联，得到人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中。关联数据库可以将人车关联结果保存，并不断积累，此库将作为研判分析的基础经验库，经验库越丰富，数据关联越准确。

S103，计算关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。

在实际应用中，可能会出现道路卡口人流量和车流量比较大，造成关联错误的情况，因此，必须对经过的人员IMSI号码与车牌号码进行累积比较，得到准确的关联结果。

具体地，累计计算关联数据库中，同一人员IMSI号码和同一车牌号码在预设时间段内在多个相邻或关联的卡口的人车关联次数，次数越大，判定结果越准确，当次数大于预设阈值时，确定关联成功，其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制。例如，预设阈值为20，则当同一人员和同一车辆在多个相邻卡口的人车关联次数大于20次时，确定人车关联成功。

可选地，当同一人员和同一车辆在在预设时间段在多个相邻或相关联的卡口的人车关联次数小于等于20时，确定人车不关联。

进一步地，确定关联成功之后，还包括：在二维或三维空间地图上展示关联成功的人车数据。

在一种可能的实现方式中，累计计算关联数据库中，同一人员IMSI号码和同一车牌号码在同一卡口的人车关联次数，次数越大，其历史可靠性越高，在判定新的关联时，参考价值越大，则当同一人员和同一车辆在同一卡口的人车关联次数大于20次时，确定人车关联成功。

在一种可能的实现方式中，将三维GIS电子地图部署到网络服务器上，连续获取关联成功的人车数据，包括人员和车辆所处的经纬度或地理坐标，将人员和车辆所处的位置显示在三维GIS地图上，登录网络服务器并访问三维GIS地图，电子地图上显示人员和车辆所处的位置。通过利用三维地图进行展示，可以实现三维漫游场景的展示效果。

用户可通过电子终端查询地图上的人车数据，其中，电子终端包括但不限于智能手机、智能显示屏幕、台式计算机等。

可选地，也可以将人员和车辆所处的位置显示在二维地图上。

通过该步骤，可以更加直观的从地图上获取关联成功的人员和车辆所处的位置信息。

在一个示例性场景中，需要对社会安防中涉及的人员和车辆进行关联排查，首先，确认事件发生的时间范围、位置范围，根据该时间范围和位置范围，获取人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息，筛选出可疑人员经过的移动通讯采集设备以及通过时间，车辆经过的卡口设备以及经过时间，以在相同位置处绑定的移动通讯设备和车辆卡口设备为支撑，根据预设的时间段为条件，对人员轨迹和车辆轨迹进行时间和空间上的碰撞，将预设时间段内通过相同位置设备的人员信息和车辆信息相关联，然后计算数据库中的人车关联次数，若次数大于预设阈值，则人车关联成功，将关联成功的人员手机IMSI号码和车牌号存入数据库，然后在二维或三维空间地图上展示关联成功的人车数据。

通过该方法，可以快速排查和定位重点嫌疑人员和车辆，并基于地图进行精准直观展示，实现人车数据关联绑定，精准排查，为事件侦查提供有效、实用的信息。

为了便于理解本申请实施例提供的海量人车数据的关联方法，下面结合附图2进行说明，如图2所示，该方法包括：

将移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，在一种可能的实现方式中，可以将移动通讯采集设备和车辆卡口设备设置在相同位置处或相邻位置处，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息，

其中，移动通讯采集设备可以采集人员的IMSI号码，根据人员的ISMI号码、采集时间以及移动通讯采集设备的位置信息分析人员轨迹，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息；车辆卡口设备可以采集车辆的车牌号码，根据车辆的车牌号码、抓拍时间以及卡口设备的位置信息分析车辆轨迹，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间。将得到的人车轨迹分析数据进行储存，按照人员手机IMSI号码、通过时间以及通过的采集设备的位置信息以及车辆车牌号码、抓拍时间以及通过的卡口设备的位置信息分别进行储存。

然后进行时间-空间人车数据碰撞，以绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备的位置为基点，针对某一时间，计算预设时间偏差内，经过该基点的人员信息和车辆信息，将人员的手机IMSI号码与车牌号码相关联，得到人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中。

累计计算关联数据库中，同一人员IMSI号码和同一车牌号码在多个卡口的人车关联次数，次数越大，判定结果越准确，当次数大于预设阈值时，确定关联成功，其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制。将关联成功的人员手机IMSI号码和车牌号存入碰撞结果库，然后在二维或三维空间地图上展示关联成功的人车数据。

基于本公开实施例提供的海量人车数据的关联方法，融合了海量的移动通讯、交通管理两大领域的数据，利用手机IMSI定位和交通卡口监测定位，对人员、车辆进行精确关联，快速排查和定位重点嫌疑人员和车辆，并基于地图进行精准直观展示，实现人车数据关联绑定，精准排查，为事件侦查提供有效、实用的信息。

第二方面，本公开实施例还提供一种海量人车数据的关联装置，该装置用于执行上述实施例的海量人车数据的关联方法，如图3所示，该装置包括：

采集模块301，用于将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；

分析模块302，用于根据人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备位置处的人车关联数据，并将人车关联数据存入关联数据库中；

关联模块303，用于计算关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当次数大于预设阈值时，确定关联成功。

可选地，本公开实施例中的海量人车数据关联装置，还可以包括：存储模块，用于根据人员的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息，根据车辆的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间信息，将人员的手机IMSI号码信息、通过的移动通讯采集设备位置信息、通过时间信息以及车辆的车牌号码信息、通过的卡口设备位置信息、通过时间信息存入分布式索引数据库。

可选地，分析模块302，包括：

获取单元，用于获取分布式索引数据库中的数据。

分析单元，用于通过分布式计算的方式得到预设时间段内通过空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备所在位置处的人员信息以及车辆信息；

关联单元，用于将人员的手机IMSI号码与车牌号码相关联，得到人车关联数据。

可选地，关联模块303还用于当人车关联次数小于等于预设阈值时，确定人车不关联。

可选地，本公开实施例中的海量人车数据关联装置，还可以包括：展示模块，用于通过移动终端中的二维或三维空间地图展示关联成功的人车数据。

可选地，人员的轨迹信息，包括：手机IMSI号码信息、移动通讯采集设备位置信息以及时间信息。

可选地，车辆的轨迹信息，包括：车牌号码信息、卡口设备位置信息以及时间信息。

基于本公开实施例提供的海量人车数据的关联装置，融合了海量的移动通讯、交通管理两大领域的数据，利用手机IMSI定位和交通卡口监测定位，对人员、车辆进行精确关联，快速排查和定位重点嫌疑人员和车辆，并基于地图进行精准直观展示，实现人车数据关联绑定，精准排查，为事件侦查提供有效、实用的信息。

需要说明的是，上述实施例提供的海量人车数据的关联装置在执行海量人车数据的关联方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的海量人车数据的关联装置与海量人车数据的关联方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

第三方面，本公开实施例还提供一种与前述实施例所提供的海量人车数据的关联方法对应的电子设备，以执行上述海量人车数据的关联方法。

请参考图4，其示出了本申请的一些实施例所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，电子设备包括：处理器400，存储器401，总线402和通信接口403，处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；存储器401中存储有可在处理器400上运行的计算机程序，处理器400运行计算机程序时执行本申请前述任一实施例所提供的海量人车数据的关联方法。

其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线402可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器401用于存储程序，处理器400在接收到执行指令后，执行程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的海量人车数据的关联方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。

处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器400读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的海量人车数据的关联方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

第四方面，本申请实施例还提供一种与前述实施例所提供的海量人车数据的关联方法对应的计算机可读存储介质，请参考图5，其示出的计算机可读存储介质为光盘500，其上存储有计算机程序(即程序产品)，计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施例所提供的海量人车数据的关联方法。

需要说明的是，计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的海量人车数据的关联方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种海量人车数据的关联方法，其特征在于，包括：

将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；

根据所述人员的轨迹信息和所述车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过所述空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将所述人车关联数据存入关联数据库中；

计算所述关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当所述次数大于预设阈值时，确定关联成功。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息之后，还包括：

根据所述人员的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到人员通过的移动通讯采集设备位置信息以及通过时间信息，其中，所述移动通讯采集设备根据采集到的手机IMSI号码确定所述人员的轨迹信息；

根据所述车辆的轨迹信息中的时间信息和位置信息，得到车辆通过的卡口设备位置信息以及通过时间信息；

将所述人员的手机IMSI号码信息、通过的采集设备位置信息、通过时间信息以及所述车辆的车牌号码信息、通过的卡口设备位置信息、通过时间信息存入分布式索引数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述人员的轨迹信息和所述车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过所述空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备所在位置处的人车关联数据，包括：

获取所述分布式索引数据库中的数据；

通过分布式计算的方式得到预设时间段内通过所述空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备所在位置处的人员信息以及车辆信息；

其中，所述预设时间段包括多个关联时间点集合，其中，所述关联时间点集合是指在预设时间点正负偏差阈值范围内的时间点的集合，所述预设时间点是指所述人员或所述车辆轨迹信息中的时间信息；

将所述人员的手机IMSI号码与所述车辆的车牌号码相关联，得到人车关联数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述人员的手机IMSI号码与所述车辆的车牌号码相关联，包括：

将所述位置信息重合，时间信息在所述同一关联时间点集合内的所述人员的手机IMSI号码与所述车辆的车牌号码相关联，

其中，所述人员的轨迹信息中的位置信息近似为其经过的通讯采集设备所在的位置信息。所述车辆的轨迹信息中的位置信息近似为其经过的卡口车辆卡口设备所在位置信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当所述人车关联次数小于等于预设阈值时，确定人车不关联。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定关联成功之后，还包括：

二维或三维空间地图展示关联成功的人车数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空间绑定是指将监测范围在同一区域的移动通讯采集设备和车辆卡口设备设置在相同位置或相邻位置。

8.一种海量人车数据的关联装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于将预设位置范围内的移动通讯采集设备和车辆卡口设备进行空间绑定，并分别采集人员的轨迹信息和车辆的轨迹信息；

分析模块，用于根据所述人员的轨迹信息和所述车辆的轨迹信息得到预设时间段内通过所述空间绑定的移动通讯采集设备和车辆卡口设备处的人车关联数据，并将所述人车关联数据存入关联数据库中；

关联模块，用于计算所述关联数据库中同一人员和同一车辆的人车关联次数，当所述次数大于预设阈值时，确定关联成功。

9.一种海量人车数据的关联设备，其特征在于，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的海量人车数据的关联方法。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种海量人车数据的关联方法。

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