CN112364682A - 一种案件搜索方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种案件搜索方法、装置、终端设备及计算机可读介质，所述方法包括：提取案件信息中的案件语义信息；将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，从而可提高案件搜索的效率。

Description

一种案件搜索方法及装置
技术领域
本发明属于视频侦查技术领域，具体是涉及到一种案件搜索方法、装置、终端设备及计算机可读介质。
背景技术
视频智能分析技术在实际应用中，案件信息记录在警综系统，因数据安全要求与视频专网只能通过网关单向传输数据，并且案件信息因警情种类不同、录入警情及笔录过程中每个人语言描述风格不同，为了更好的利用案件信息数据，需要花费大量时间和人力在警情及笔录数据的质量检查和价值信息提取上。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种案件搜索方法、装置、终端设备及计算机可读介质，能够提高案件侦破效率。
本发明实施例的第一方面提供了一种案件搜索方法，包括：
提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点；
将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；
提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
本发明实施例的第二方面提供了一种案件搜索装置，包括：
提取模块，用于提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点；
调取模块，用于将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；
搜索模块，用于提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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案件搜索方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现上述案件搜索方法的步骤。
本发明实施例提供的案件搜索方法中，可提取案件信息中的案件语义信息，将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频，并提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，从而可提高案件搜索的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种案件搜索方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的神经网络模型的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种案件搜索装置的结构示意图；
图4是图3中的提取模块的细化结构示意图；
图5是图3中的调取模块的细化结构示意图；
图6是图3中的搜索模块的细化结构示意图；
图7是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种案件搜索方法的流程图。如图1所示，本实施例的案件搜索方法包括以下步骤：
S101:提取案件信息中的案件语义信息fk。
在本发明实施例中，所述案件语义信息是通过NLP(自然语言处理)技术从警综系统的案件信息中提取的语义结构化信息，所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、案发时间和案发地点等案件关键信息。具体地，可采用jieba(结巴)工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot(独热)形式表示的词语通过embedding(嵌入)方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列，并将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型。在得到训练好的所述神经网络模型后，可从，例如，警综系统中调取案件信息，将所述案件信息输入所述训练好的神经网络模型，得到所述案件信息中的案件语义信息。进一步地，如图2所示，所述神经网络模型包括输入层、embedding层、CNN(卷积神经网络)层、Bi-LSTM(双向长短期记忆)层、Attention (注意力)层、全连接层和CRF(条件随机场)层；所述CNN层用于提取局部信息特征，所述Bi-LSTM层用于提取文本的上下文关联信息特征，同时增加注意力机制极大的提升系统的性能和鲁棒性，所述全连接层及CRF层用于使得基于包含语义信息的词向量加入词性和副词关键词的特征。其中，X1、X2等为输入层中输入的变量；e1、e2等为embedding层的输出结果，
Figure RE-GDA0002892651150000031
等为Bi-LSTM层输出的向量。V表示Attention层，MLP表示全连接层。
S102：将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频。
在本发明实施例中，可将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，然后可根据所述案件语义信息，并利用地理信息系统(GIS)，在视频侦查全域追踪系统中调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间或案发时间段内的监控视频。所述视频侦查全域追踪系统用于存储各监控点的监控设备所采集的监控视频。
S103：提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
在本发明实施例中，将所述视频数据统一解码成标准格式。再以背景去除法提取解码后的监控视频中的运动目标，并根据所述运动目标的属性调用相应的视频结构化算法，提取所述运动目标的结构化特征信息，例如，如果所述运动目标为行人，则调用行人结构化算法提取行人结构化特征信息，如果所述运动目标为车辆，则调用车辆结构化算法提取车辆的结构化特征信息，从而可多种算法统一管理，共享统一的GPU/CPU计算资源池，通过多种算法的智能调度可以实现视频全目标结构化信息提取。最后可将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，也就是说如果所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配上时，则将所述结构化特征信息对应的嫌疑人或嫌疑车辆确定为搜索结果。其中，所述嫌疑人特征信息包括嫌疑人衣着特点、衣着颜色、性别、是否戴眼镜、是否背包等，所述嫌疑车特征信息包括所乘车辆品牌、车辆车辆、车辆颜色、车牌号码等。进一步地，所述背景去除方法包括：先对背景建模，再根据所述背景建模对目标图像做前景检测与背景更新，然后可根据所述前景检测和背景更新提取所述解码后的视频数据对应的视频中的运动目标。需要指出的是，所述前景检测、背景更新、所述行人结构化算法以及车辆结构化算法同现有技术，故在此不再赘述。
在图1提供的案件搜索方法中，可提取案件信息中的案件语义信息，将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频，并提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，从而可减轻操作人员负担，降低操作难度，提高案件搜索的效率。
请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种案件搜索装置的结构示意图。如图3所示，本实施例的案件搜索装置30包括提取模块301、调取模块302和搜索模块303。提取模块301、调取模块302和搜索模块303分别用于执行图1中的S101、S102和S103中的具体方法，详情可参见图1的相关介绍，在此仅作简单描述：
提取模块301，用于提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点。
调取模块302，用于将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频。
搜索模块303，用于提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
进一步地，请参看图4，提取模块301可具体包括：
分词单元3011，用于采用jieba工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot 形式表示的词语通过embedding方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列。
训练单元3012，用于将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型。
语义提取单元3013，用于从警综系统调取案件信息，将所述案件信息输入所述训练好的神经网络模型，得到所述案件信息中的案件语义信息。
进一步地，请参看图5，调取模块302可具体包括：
传输单元3021，用于将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统；
视频调取单元3022，用于根据所述案件语义信息，并利用地理信息系统(GIS)，在所述视频侦查全域追踪系统中调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频。
进一步地，请参看图6，搜索模块303可具体包括：
解码单元3031，用于将所述监控视频统一解码成标准格式。
背景去除单元3032，用于以背景去除法提取解码后的监控视频中的运动目标。
全目标特征提取单元3033，根据所述运动目标的属性调用相应的视频结构化算法，提取所述运动目标的结构化特征信息。
搜索单元3034，用于将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
图3提供的案件搜索装置，可提取案件信息中的案件语义信息，将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频，并提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，从而从而可减轻操作人员负担，降低操作难度，提高案件搜索的效率。
图7是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图7所示，该实施例的终端设备7 包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如进行湍流图像复原的程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述方法实施例中的步骤，例如，图1所示的S101至S103。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301 至303的功能。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在终端设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成提取模块301、调取模块302和搜索模块303。(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
提取模块301，用于提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点。
调取模块302，用于将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频。
搜索模块303，用于提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备7可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7 仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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。
所述存储器71可以是终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及终端设备7所需的其它程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
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。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器 (RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种案件搜索方法，其特征在于，包括：
提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点；
将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；
提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
2.根据权利要求1所述的案件搜索方法，其特征在于，所述提取案件信息中的案件语义信息，包括：
采用jieba工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot形式表示的词语通过embedding方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列；
将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型；
从警综系统调取案件信息，将所述案件信息输入所述训练好的神经网络模型，得到所述案件信息中的案件语义信息。
3.根据权利要求2所述的案件搜索方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、embedding层、CNN层、Bi-LSTM层、Attention层、全连接层和CRF层；所述CNN层用于提取局部信息特征，所述Bi-LSTM层用于提取文本的上下文关联信息特征，同时增加注意力机制极大的提升系统的性能和鲁棒性，所述全连接层及CRF层用于使得基于包含语义信息的词向量加入词性和副词关键词的特征。
4.根据权利要求1所述的案件搜索方法，其特征在于，所述将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频，包括：
将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统；
根据所述案件语义信息，并利用地理信息系统GIS，在所述视频侦查全域追踪系统中调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的案件搜索方法，其特征在于，所述提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果，包括：
将所述监控视频统一解码成标准格式；
以背景去除法提取解码后的监控视频中的运动目标；
根据所述运动目标的属性调用相应的视频结构化算法，提取所述运动目标的结构化特征信息；
将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
6.一种案件搜索装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于提取案件信息中的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、嫌疑车特征信息、案发时间和案发地点；
调取模块，用于将所述案件语义信息传输至视频专网的视频侦查全域追踪系统，调取与所述案发地点相关的监控设备在所述案发时间的监控视频；
搜索模块，用于提取所述监控视频中的运动目标的结构化特征信息，并将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
7.根据权利要求6所述的案件搜索装置，其特征在于，所述提取模块包括：
分词单元，用于采用jieba工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot形式表示的词语通过embedding方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列；
训练单元，用于将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型；
语义提取单元，用于从警综系统调取案件信息，将所述案件信息输入所述训练好的神经网络模型，得到所述案件信息中的案件语义信息。
8.根据权利要求6或7所述的案件搜索装置，其特征在于，所述搜索模块包括：
解码单元，用于将所述监控视频统一解码成标准格式；
背景去除单元，用于以背景去除法提取解码后的监控视频中的运动目标；
全目标特征提取单元，根据所述运动目标的属性调用相应的视频结构化算法，提取所述运动目标的结构化特征信息；
搜索单元，用于将所述结构化特征信息与所述嫌疑人特征信息或嫌疑车特征信息匹配，得到搜索结果。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
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