[发明专利]可疑人员识别方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种可疑人员识别方法及装置。

背景技术

随着城市建设的发展，越来越多的城市开始兴建地铁。地铁在缓解城市交通压力、减少污染、节约能源以及促进经济发展方面发挥了不可替代的作用。但与此同时，与地铁有关的违法犯罪活动也日渐增多，例如在地铁上行乞、盗窃、卖艺。这些违法犯罪活动不仅严重影响了地铁的运营和发展，还给乘客带来了恶劣印象。现有技术中，地铁公司一般通过人工监控的方法来识别地铁乘客中的可疑人员，从而对可疑人员采用针对性的防范措施，进而减少可疑人员在地铁系统中的违法犯罪活动。但是，每个工作人员的监控区域是有限的，地铁公司需要投入足够多的人手才能保证监控的效果，监控效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种可疑人员识别方法及装置，能够解决现有技术中通过人工监控识别地铁乘客中的可疑人员的方法存在效率较低的问题。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案。

第一方面，本申请实施例提供一种可疑人员识别方法，所述方法包括：

获取用户在预设时间段内的位置数据；

根据所述用户的位置数据，生成至少一条地铁乘车路线；

根据所述至少一条地铁乘车路线，确定所述用户的行程指标，所述行程指标包括平均滞留时长、最大滞留时长、滞留次数以及往返次数；

根据所述用户的行程指标，确定所述用户的可疑程度。

第二方面，本申请实施例提供一种可疑人员识别装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取用户在预设时间段内的位置数据；

路线生成单元，用于根据所述获取单元获取的所述用户的位置数据，生成至少一条地铁乘车路线；

识别单元，用于根据所述路线生成单元生成的至少一条地铁乘车路线，确定所述用户的行程指标，所述行程指标包括平均滞留时长、最大滞留时长、滞留次数以及往返次数；根据所述用户的行程指标，确定所述用户的可疑程度。

相比于现有技术中通过人工监控识别地铁乘客中的可疑人员的方法，本申请实施例提供的可疑人员识别方法及装置，通过对用户的位置数据进行分析，确定可以反映用户乘坐地铁情况的地铁乘车路线，然后根据地铁乘车路线，确定用户的行程指标，这些行程指标反映了用户在地铁站点的滞留情况或往返情况，因此，通过分析这些行程指标，能够确定用户的可疑程度，即确定用户是否是可疑人员，从而实现了对地铁乘客中的可疑人员的自动识别，减少地铁公司人力资源的投入，提高监控效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例提供的一种可疑人员识别方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种可疑人员识别装置的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种网络设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1所示，本申请实施例提供一种可疑人员识别方法，其执行主体是网络设备，例如服务器等。所述方法包括：

101、获取用户在预设时间段内的位置数据。

其中，预设时间段包括但不限于一天、一个星期或一个月。所述位置数据用于说明所述用户位置移动的情况。

具体实现过程中，网络设备获取用户的终端的各种通信数据，例如：2G/3G网络电路域CDR(Call Detail Records，呼叫详细记录)数据，2G/3G网络分组域Iu-PS口信令面及用户面的数据，Gn口数据，2G/3G用户详单信息数据，4G网络分组域信令面及用户面的数据。在获取到通信数据之后，对不同来源的通信数据进行时钟校准，从而统一不同来源的通信数据的基准时钟。然后，对不同来源的通信数据进行数据筛选，从中选取出通信事件发生的日期、时间以及小区。上述筛选出来的数据可以按时间顺序排列整理成表1所示的形式。

表1

由于通信事件发生的日期、时间以及小区等数据能够反映用户在不同时间所处的位置，因此可以将上述被筛选出来的数据作为用户的位置数据。