[发明专利]一种智能疑犯追踪方法、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种智能疑犯追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取案件的嫌疑人外貌特征信息以及案件监控视频，根据所述嫌疑人个人特征信息以及案件监控视频得到若干嫌疑目标，对所述嫌疑目标进行锁定；

获取嫌疑目标所在案件监控视频对应的视频监控装置的位置，调取所述位置的一定区域范围内的城市地图，根据所述一定区域范围内的城市地图，对该一定区域范围内的监控点进行排序，得到监控点排序结果及监控点网络；

根据监控点排序结果，对嫌疑目标进行排查，根据所述监控点网络获取所述嫌疑目标的最终行进路线。

2.根据权利要求1所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述嫌疑人个人特征信息以及案件监控视频得到若干嫌疑目标，具体包括，对案件监控视频设置截图帧，截取图像，计算所截取的图像中每个像素的灰度值，生成灰度图像颜色表，获得灰度图像，运用空间域中的线性平滑以及非线性滤波的中值滤波进行灰度图像压缩和降噪，根据压缩和降噪后的灰度图像，利用多目标聚类提取目标信息，根据所述嫌疑人个人特征信息及目标信息，得到若干嫌疑目标。

3.根据权利要求2所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述一定区域范围内的城市地图，对该一定区域范围内的监控点进行排序，得到监控点排序结果，具体包括，对一定区域范围内的城市地图进行预处理，将所述城市地图提取为二维弧段及节点，得到城市地图的道路拓扑结构，创建相应的道路名称及通路等级，结合城市监控网络的GPS定位、道路名称及通路等级，将监控点匹配放置入地图道路中，根据道路拓扑结构及人群密度，对监控点进行排序，得到监控点排序结果。

4.根据权利要求3所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据道路拓扑结构及人群密度，对监控点进行排序，得到监控点排序结果，具体包括，根据道路拓扑结构及人群密度，对监控点进行等级排序并赋予权值，依据权值从大到小，对监控点进行排序，得到排序结果。

5.根据权利要求1所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述监控点网络获取所述嫌疑目标的最终行进路线，具体包括，根据监控视频确定嫌疑目标的起点及终点，利用最短路径的方法，确定嫌疑目标的最优路径，以所述最优路径作为嫌疑目标的最终行进路线。

6.根据权利要求1所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述监控点网络获取所述嫌疑目标的最终行进路线，具体包括，根据监控视频确定嫌疑目标的起点及终点，对监控点之间的路径进行赋值，并根据监控点之间的路况，调整监控点之间的权值，根据权值调整之后的路径，作为最短路径方法中的路径，得到改进的最短路径方法，以改进的最短路径方法，确定嫌疑目标的最优路径，以所述最优路径作为嫌疑目标的最终行进路线。

7.根据权利要求1所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述监控点网络获取所述嫌疑目标的最终行进路线，具体包括，根据监控视频确定嫌疑目标的起点及终点，获取嫌疑目标的心理学气质，根据所述嫌疑目标的心理学气质，对监控点之间的路径进行赋值，以赋值后的路径，作为最短路径方法中的路径，得到改进的最短路径方法，以改进的最短路径方法，确定嫌疑目标的最优路径，以所述最优路径作为嫌疑目标的最终行进路线。

8.根据权利要求1所述的智能疑犯追踪方法，其特征在于，根据所述监控点网络获取所述嫌疑目标的最终行进路线，具体包括，根据监控视频确定嫌疑目标的起点，以距离起点最近的监控点为起始点，以该起始点为圆心，确定嫌疑目标单位时间内的活动圆域，以所述活动圆域作为搜索范围，以监控点排序结果作为搜索顺序，搜索活动区域内的监控，直至在下一监控点再次识别嫌疑目标，以该下一监控点作为起始点，重复识别嫌疑目标，以获取嫌疑目标的最终行进路线。

9.一种智能疑犯追踪系统，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-8任一所述的智能疑犯追踪方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8任一所述的智能疑犯追踪方法。