[发明专利]一种基于多维数据研判的目标人员追踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于多维数据研判的目标人员追踪方法，其特征在于，所述基于多维数据研判的目标人员追踪方法，包括：

基于多维数据，确定目标人员的线索属性；

基于大数据获取与目标人员的线索属性相关的所有数据信息，确定目标人员对应的位置信息；

根据目标人员对应的位置信息，查找目标人员在对应的位置信息预设范围内的多维数据，通过碰撞分析确定目标人员的多个关联属性信息；

根据目标人员的多个关联属性信息，查找含有任一关联属性信息的多维数据，根据多维数据中的位置信息和关联属性信息确定高可信位置；

基于高可信位置及其附近的路网，确定目标人员经过的轨迹点，根据时间进行排序绘制追踪轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于多维数据研判的目标人员追踪方法，其特征在于，所述目标人员的线索属性为目标人员的关联属性信息之一。

3.根据权利要求1所述的基于多维数据研判的目标人员追踪方法，其特征在于，所述根据目标人员的多个关联属性信息，查找含有任一关联属性信息的多维数据，根据多维数据中的位置信息和关联属性信息确定高可信位置，包括：

查找包含任一关联属性信息的多维数据，获取多维数据中的位置信息；

获取在所述位置信息附近预设范围内包含任一关联属性信息的多维数据，统计该位置信息对应的关联属性的数量；

将所述关联属性的数量大于预设阈值的位置判定为高可信位置。

4.根据权利要求1所述的基于多维数据研判的目标人员追踪方法，其特征在于，所述根据目标人员的多个关联属性信息，查找含有任一关联属性信息的多维数据，根据多维数据中的位置信息和关联属性信息确定高可信位置，包括：

查找包含任一关联属性信息的多维数据；

根据多维数据中的位置信息，统计同一位置信息对应的多维数据数量，将对应的多维数据数量大于预设阈值的位置作为高可信位置。

5.根据权利要求1所述的基于多维数据研判的目标人员追踪方法，其特征在于，所述基于高可信位置及其附近的路网，确定目标人员经过的轨迹点，包括：

确定目标人员经过高可信位置对应的路网节点到另一个高可信位置附近对应的路网节点的最短路径，根据城市道路中车辆的平均速度作为速度来计算出通过的时间，再根据多维数据中的时间判断是否存在可疑，剔除可疑的路网节点，将保留下来的高可信位置作为目标人员经过的轨迹点。

6.一种基于多维数据研判的目标人员追踪装置，其特征在于，所述基于多维数据研判的目标人员追踪装置，包括：

线索查找模块，用于基于多维数据，确定目标人员的线索属性；

位置确定模块，用于基于大数据获取与目标人员的线索属性相关的所有数据信息，确定目标人员对应的位置信息；

关联属性分析模块，用于根据目标人员对应的位置信息，查找目标人员在对应的位置信息预设范围内的多维数据，通过碰撞分析确定目标人员的多个关联属性信息；

高可信分析模块，用于根据目标人员的多个关联属性信息，查找含有任一关联属性信息的多维数据，根据多维数据中的位置信息和关联属性信息确定高可信位置；

轨迹绘制模块，用于基于高可信位置及其附近的路网，确定目标人员经过的轨迹点，根据时间进行排序绘制追踪轨迹。

7.根据权利要求6所述的基于多维数据研判的目标人员追踪装置，其特征在于，所述目标人员的线索属性为目标人员的关联属性信息之一。

8.根据权利要求6所述的基于多维数据研判的目标人员追踪装置，其特征在于，所述高可信分析模块根据目标人员的多个关联属性信息，查找含有任一关联属性信息的多维数据，根据多维数据中的位置信息和关联属性信息确定高可信位置，执行如下操作：

查找包含任一关联属性信息的多维数据，获取多维数据中的位置信息；

获取在所述位置信息附近预设范围内包含任一关联属性信息的多维数据，统计该位置信息对应的关联属性的数量；

将所述关联属性的数量大于预设阈值的位置判定为高可信位置。