[发明专利]一种智慧社区的数据分析方法及人员追踪方法、系统

权利要求书

1.一种智慧社区的数据分析方法，其特征在于，包括：

获取人脸图像数据，所述人脸图像数据包括：人脸图像及所述人脸图像对应的相机编码和拍摄时间；

利用预设聚类算法对所述人脸图像进行聚类，将聚类后的人脸图像与预设图像模板库进行匹配，确定各人脸图像数据对应的ID编码及人脸信息；

根据待识别区域及预设时间范围，在所述人脸图像数据中确定有效人脸图像数据，获取所述有效人脸图像数据对应的ID编码、人脸信息；

根据各所述有效人脸图像数据对应的拍摄时间，确定有效时间范围，获取所述有效时间范围内所述待识别区域的设备识别码信息，所述设备识别码信息包括：设备识别码及所述设备识别码对应的采集设备编号；

根据所述有效人脸图像数据对应的ID编码、人脸信息、所述设备识别码信息及相机编码与采集设备编号之间的预设对照关系，确定所述设备识别码对应的所述ID编码和人脸信息。

2.根据权利要求1所述的智慧社区的数据分析方法，其特征在于，所述将聚类后的人脸图像与预设图像模板库进行匹配，确定各人脸图像数据对应的ID编码及人脸信息，包括：

所述预设图像模板库包括模板人脸图像及所述模板人脸图像对应的ID编码和基本信息，根据预设识别算法对所述模板人脸图像进行特征提取，确定各模板人脸图像的模板特征值；

根据所述预设识别算法对聚类后的人脸图像数据的当前人脸图像进行特征提取，确定当前人脸图像的匹配特征值；

根据各所述模板特征值及所述匹配特征值，分别计算所述当前人脸图像与各所述模板人脸图像的相似度；

如果相似度中的最大相似度大于预设阈值，将当前人脸图像对应的ID编码确定为最大相似度对应的模板人脸图像对应的ID编码；

根据当前人脸图像对应的ID编码确定当前人脸图像的人脸信息。

3.根据权利要求2所述的智慧社区的数据分析方法，其特征在于，在获取所述有效时间范围内所述待识别区域的设备识别码信息之后，所述数据分析方法，还包括：

在有效时间范围内所述待识别区域的设备识别码信息中对外来设备识别码进行过滤，得到有效设备识别码，所述外来设备识别码包括：第一预设时间内的第一外来设备识别码及第二预设时间内的第二外来设备识别码；

通过以下公式表示外来设备识别码：

其中，表示外来设备识别码，表示第一外来设备识别码，表示第二外来设备识别码，n_d表示外来设备识别码存在于待识别区域的次数向量；h表示外来设备识别码存在于待识别区域的时长向量；k表示外来设备识别码等级系数，k＝1,2,3；t_h表示外来设备识别码h范围内在待识别区域存在的时间特征向量；n₀表示第一外来设备识别码在待识别区域出现的次数；h₀表示第一外来设备识别码存在于待识别区域的时长；表示第一外来设备识别码h₀范围内存在于待识别区域的特征量；n₁表示第二外来设备识别码在待识别区域出现的次数；h₁表示第二外来设备识别码存在于待识别区域的时长；表示第二外来设备识别码h₁范围内存在于待识别区域的特征量。

4.根据权利要求3所述的智慧社区的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述有效人脸图像数据对应的ID编码、人脸信息、所述设备识别码信息及预设相机编码与采集设备编号之间的对照关系，确定所述设备识别码对应的所述ID编码和人脸信息，包括：

根据所述有效人脸图像数据中的相机编码、所述设备识别码信息中的采集设备编号及所述预设对照关系，得到各有效人脸图像数据对应的ID编码与设备识别码的关联关系；

根据满足预设条件的关联关系，确定所述设备识别码对应的所述ID编码和人脸信息。