[发明专利]一种高实时性布控解决方法及系统

说明书

一种高实时性布控解决方法及系统，方法包括：各前端采集设备将采集的前端数据存入数据中心及对应的前端多算法引擎，所述数据中心通过前端数据基于大数据分析各前端采集设备之间的关联关系；将布控信息下发到各前端采集设备对应的前端多算法引擎；前端多算法引擎通过布控信息以及前端数据进行分析，判断是否达到预警条件，到达预警条件时，产生预警信息并上传到告警中心；对产生了预警信息的前端采集设备及其高关联的前端采集设备，通过对应的前端多算法引擎将采集的前端数据上传至高优先处理存储单元；算法中心调集算力优先处理高优先处理存储单元中的数据。

技术领域

本发明涉及公安刑侦、大数据领域，具体涉及一种高实时性布控解决方法及系统。

背景技术

随着公安信息化建设与人们对社会稳定性要求的提高，全国基于视屏侦察样板工程的建设，公安行业对图像处理技术(人脸识别、车辆识别)深化应用，显著的提高公安的工作效率，降低干警工作强度，加强了社会治安综合治理，在实践过程中公安用户对布控告警的实时性提出了更高的要求。现在布控系统常采用传统数据中心模式，即前端数据到数据中心，算法服务器从数据中心取数据分析，该模式随着前端采集设备的数量急剧的增加，其布控告警的延时会显著的增加。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种高实时性布控解决方法与系统，能够提高告警实时性，并通过该机制有效的提高公安的工作效率，降低干警工作强度，加强了社会治安综合治理。本发明的技术方案如下：

作为本发明的第一方面，提供一种高实时性布控解决方法，所述方法包括：

S1:各前端采集设备将采集的前端数据存入数据中心及对应的前端多算法引擎，所述数据中心通过前端数据基于大数据分析各前端采集设备之间的关联关系；

S2:将布控信息下发到各前端采集设备对应的前端多算法引擎；

S3:前端多算法引擎通过布控信息以及前端数据进行分析，判断是否达到预警条件，到达预警条件时，产生预警信息并上传到告警中心；

S4:对产生了预警信息的前端采集设备及其高关联的前端采集设备，通过对应的前端多算法引擎将采集的前端数据上传至高优先处理存储单元；

S5:算法中心调集算力优先处理高优先处理存储单元中的数据。

进一步地，所述步骤1具体包括：

令A＝{a₁,a₂,...,a_m}，其中，A是前端数据集合，a₁,a₂,...,a_m分别代表不同前端采集设备所产生的数据集，即存在

且i≠j

其中表示关联规则，表示计算关联规则的支持度，表示计算关联规则置信，support_count(a_i∪a_j)表示即出现在a_i也出现在a_j中的对象，support_count(a_i)表示出现在ai中的对象总次数；

通过预先设置的最小出现次数、最小支持度和最小置信度，从而找到前端采集设备的强关联规则。

进一步地，所述方法还包括：步骤2中，还将布控信息下发到算法中心；步骤3中，算法中心还通过布控信息以及前端数据进行分析，产生预警信息并上传到告警中心。

进一步地，所述前端采集设备包括高清摄像机、人脸卡口和车辆卡口。

进一步地，所述布控信息包括布控对象的特征和阈值，所述前端多算法引擎将前端采集设备采集的前端数据与布控对象的特征进行比对，如比对结果超过阈值就产生预警信息。