[发明专利]一种基于大数据同人异车目标人员的挖掘方法及系统

说明书

一种基于大数据同人异车目标人员的挖掘方法与系统，方法包括：通过前端采集设备采集卡口处人脸数据和车辆数据，将结构化数据直接推送给数据接收模块，将非结构化数据经过视频结构化模块产生的结构化数据推送至数据接收模块；数据接收模块将接收到的结构化数据推送至大数据中心；将人脸数据通过人像多引擎模块建立人员档案；将车辆数据通过车像多引擎模块建立车辆档案；通过时空关联建立车辆与人员挖掘人车之间联系；对符合同人异车标准的人员进行目标库比对；对比中特定库的人员数据给相关责任人推送告警信息。

技术领域

本发明涉及公安刑侦领域，具体涉及一种基于大数据同人异车目标人员的挖掘方法及系统。

背景技术

随着人民生活水平的逐步提高，人民对社会治安的稳定也有了新的要求。借助信息科学成果在当今社会中的普遍应用，信息采集设备、信息传递设备、信息存储设备的发展水平和普及程度，以足以支持公安工作进行更深层次的信息化升级。具体而言，随着国内互联网信息大爆炸，犯罪嫌疑人往往会具有较强的反侦查能力，采用驾驶或乘坐不同车辆逃避打击。对此找出驾驶不同车辆人员，对现在的案件侦办过程中锁定犯罪嫌疑人有着重要的意义。

以提升治安工作效率，降低基层干警工作强度为目标，以广泛分布的信息采集终端为工具，本发明通过对于人脸识别、车辆识别进行数据融合挖掘出同人异车人员，减轻基层工作人员的工作压力，提高社会效率。

发明内容

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于大数据同人异车目标人员的挖掘方法及系统，具体方案如下：

作为本发明的第一方面，提供一种基于大数据同人异车目标人员的挖掘方法，所述方法包括：

S1:通过安装于卡口处的前端采集设备采集卡口处的图像数据，所述图像数据包括人脸数据和车辆数据；

S2：通过所述人脸数据建立人员档案；通过所述车辆数据建立车辆档案；

S3，基于所述人员档案和车辆档案，通过时空关联建立车辆与人员之间的关联关系，即人车关联关系；

S4，基于人车关联关系确定符合同人异车标准的人员，对符合同人异车标准的人员与目标库中的目标人员比对，基于所述比对结果，判断符合同人异车标准的人员是否为目标人员，从而实现对目标人员的挖掘。

进一步地，所述前端采集设备为高清摄像机，S1具体为：通过高清摄像机拍摄经过卡口处的人和车，获取人脸数据和车辆数据。

进一步地，S1还包括：判断所述图像数据是否为结构化数据，若所述图像数据为非结构化数据，则将所述非结构化数据转换成结构化数据。

进一步地，通过所述人脸数据建立人员档案；通过所述车辆数据建立车辆档案具体为：

将人脸数据与人脸底库中的人脸采用多家厂商的人脸识别算法进行匹配，匹配通过的人脸数据进行人脸档案建档或归档，从而建立人员档案，将车辆数据采用多家厂商的车牌识别算法进行车牌识别，对于识别出车牌号的车辆进行建档或归档，从而建立车辆档案。

进一步地，通过时空关联建立车辆与人员之间的关联关系具体为：

令A是车辆档案集合，B是人员档案集合，A＝{a₁,a₂,...,a_m}，B＝{b₁,b₂,...,b_n}，即存在：

其中表示关联规则，表示计算的关联度，

表示计算关联规则置信度；

表示人与车同一地点，同一时间出现的次数；