[发明专利]一种周围人员信息筛选系统及方法

权利要求书

1.一种周围人员信息筛选方法，采用的信息筛选系统包括周围人员信息筛选平台、网络管理服务器、基站和移动终端；所述基站包括若干微基站和宏基站；所述移动终端收集的内部数据和外部数据，通过基站上传至网络管理服务器，所述网络管理服务器将数据预处理后传输至周围人员信息系统筛选平台；其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、移动终端收集内部数据和外部数据，所述内部数据包括移动通信终端信令数据，加速度传感器读数、三轴陀螺仪数据、三轴磁力计数据、可见光传感器数据、距离传感器数据、Wi-Fi模块获取的数据、BLE模块获取的数据；所述外部数据包括用户信息、交通信息、购物信息、气象数据、节假日数据、商业标签数据、手机内置地图数据、周围环境中的摄像头数据；

步骤S2、基于移动终端获得的内部数据和外部数据，通过移动用户位置数据关联分析实现对周围人员的筛查；对于获取的内部数据和外部数据，首先进行精度统一和数量压缩；

步骤S3、针对精度统一和数量压缩后的内部数据和外部数据，通过多源数据融合实现无线定位与跟踪；

步骤S4、对基于移动终端的周围人员信息筛查系统进行网络设置；

步骤S5、基于步骤S3中的多源数据实现周围人员快速筛选方法；具体地，

步骤S5.1、对位置数据进行预处理，获取用户社会关系结构图、个人地点和时空共现区；根据用户社会关系和时空共现区数量提取活跃用户，将其作为待匹配用户集并计算社会关系结构相似性和用户行为相似性；

步骤S5.2、将待匹配用户集输入相似性匹配算法，根据结构相似性和行为相似性程度输出匹配结果；

步骤S5.3、根据用户社会关系结构获取已匹配用户的邻居用户，组成新的待匹配用户集；

步骤S5.4、不断迭代，直到遍历完整个用户社会关系结构图。

2.根据权利要求1所述的一种周围人员信息筛选方法，其特征在于，所述步骤S3中多源数据融合采用数据级融合方法，具体方法包括：在数据获取阶段对多传感器数据进行融合，然后对融合后的数据进行特征提取以及属性判决。

3.根据权利要求1所述的一种周围人员信息筛选方法，其特征在于，所述步骤S3中多源数据融合采用特征级融合方法，具体方法包括：特征信息选取原始数据信息的表示量；在数据特征提取的基础上，对各特征信息进行融合，最后进行属性判决。

4.根据权利要求1所述的一种周围人员信息筛选方法，其特征在于，所述步骤S3中多源数据融合采用决策级融合方法，具体方法包括：在决策级融合模型中，首先对每种传感器的原始数据进行特征提取，并分别对每种特征信息进行单独的属性判决，在此基础上，对得到的若干判决结果进行关联融合。

5.根据权利要求1所述的一种周围人员信息筛选方法，其特征在于，所述步骤S4中对系统网络设置的具体标准包括：

(1)、具备移动通信系统基础能力；

(2)、具备人脸识别、体温检测能力；

(3)、具有对移动通信终端的时空信息的感知能力；

(4)、所筛查的“周围人员”的时空感知性能要求：伴随“危险人员”的时间精度为：小于10秒；距离“传染源”位置精度为：半径小于10米；

(5)、提取IMSI的时间小于3秒；

(6)、对于IMSI的提取，系统设置有应用开关：该开关开启时，抓取IMSI进行相关应用；该开关关闭时，禁止抓取IMSI以保护个人隐私；

(7)、提供对多源数据进行融合的接口；

(8)、利用多源数据进行室内定位、通信管控；

(9)、系统的部署密度、地点结合呼吸道病毒传播模型、热点电信服务需求情况总体设定。