[发明专利]一种基于Hadoop技术识别门禁套卡方法及系统有效
申请号: | 202011627279.8 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112750244B | 公开(公告)日: | 2022-07-22 |
发明(设计)人: | 黄林彬;汪劲松 | 申请(专利权)人: | 广东赛诺科技股份有限公司 |
主分类号: | G07C9/20 | 分类号: | G07C9/20;G07C9/27;G06K7/00;G06F16/182 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 叶洁勇 |
地址: | 528000 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 hadoop 技术 识别 门禁 方法 系统 | ||
1.一种基于Hadoop技术识别门禁套卡方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1,对各个门禁系统采集的过往访客的信息进行预处理汇总,采用HDFS分布式文件系统管理存储在每个计算节点上的数据,进行分布式存储;
步骤2,通过MapReduce方法分割处理过往访客的信息数据并传输到各个HDFS分布式的计算节点中;
步骤3,各个计算节点对接收的信息数据进行大数据分析判断各个访客的信息所对应门禁卡是否为复制卡;
步骤4,将确定为复制卡的门禁卡只保留使用次数最多的门禁权限或者冻结门禁卡;
在步骤3中,对数据流进行大数据分析判断各个访客的信息所对应门禁卡是否为复制卡的方法包括以下步骤:
S301,根据对访客信息中的访问时间、访问的门禁编号和门禁卡编号数据,根据访客经过各个门禁,分析访客的轨迹,定位访客的活动区域;
S302,当同一个访客在10分钟内,经过距离大于距离阈值的门禁,通过各个门禁的位置信息对访客轨迹的统计分析,判断这两个门禁的相邻门禁,然后继续判断相邻门禁的相邻门禁,形成访客的移动路径,从而定位可疑访客的活动区域;距离阈值取值为[100,800]米;
S303,针对最近240小时采集的访客的信息计算每个访客的活动区域内的最近240小时中每24小时在活动区域内经过所有的两两门禁之间距离的平均值和距离最大的两个门禁,最近240小时中每24小时在活动区域内经过所有的两两门禁之间距离的平均值为MoveMean和距离最大的两个门禁的距离为MoveMax;
S304,实时判断各个访客的在当日经过所有的两两门禁之间距离的平均值Move与MoveMean、MoveMax的关系,当出现MoveMean≤Move≤MoveMax关系则标记该访客的门禁卡为异常卡;
S305,继续监测异常卡,当日经过所有的两两门禁之间距离的平均值Move出现MoveMoveMax关系,则判断并标记该异常卡为复制卡。
2.根据权利要求1所述的一种基于Hadoop技术识别门禁套卡方法,其特征在于,在步骤1中,HDFS分布式文件系统是在通用硬件上的分布式文件系统,包括多个计算节点,通过POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的,将每个文件存储成一系列的数据块,除了最后一个,所有的数据块都是同样大小的;为了容错,文件的所有数据块都会有副本,每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的,应用程序可以指定某个文件的副本数目,副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变,HDFS中的文件都是一次性写入的,并且严格要求在任何时候只能有一个写入者。
3.根据权利要求1所述的一种基于Hadoop技术识别门禁套卡方法,其特征在于,在步骤3中,所述门禁至少包括:IC卡读卡器。
4.一种基于Hadoop技术识别门禁套卡系统,其特征在于,所述系统包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中:
信息预处理单元,用于对各个门禁系统采集的过往访客的信息进行预处理汇总,采用HDFS分布式文件系统管理存储在每个计算节点上的数据,进行分布式存储;
信息分割处理单元,用于通过MapReduce方法分割处理过往访客的信息数据并传输到各个HDFS分布式的计算节点中;
复制卡识别单元,用于各个计算节点对接收的信息数据进行大数据分析判断各个访客的信息所对应门禁卡是否为复制卡;
复制卡处理单元,用于将确定为复制卡的门禁卡只保留使用次数最多的门禁权限或者冻结门禁卡;
对数据流进行大数据分析判断各个访客的信息所对应门禁卡是否为复制卡的方法包括以下步骤:
S301,根据对访客信息中的访问时间、访问的门禁编号和门禁卡编号数据,根据访客经过各个门禁,分析访客的轨迹,定位访客的活动区域;
S302,当同一个访客在10分钟内,经过距离大于距离阈值的门禁,通过各个门禁的位置信息对访客轨迹的统计分析,判断这两个门禁的相邻门禁,然后继续判断相邻门禁的相邻门禁,形成访客的移动路径,从而定位可疑访客的活动区域;距离阈值取值为[100,800]米;
S303,针对最近240小时采集的访客的信息计算每个访客的活动区域内的最近240小时中每24小时在活动区域内经过所有的两两门禁之间距离的平均值和距离最大的两个门禁,最近240小时中每24小时在活动区域内经过所有的两两门禁之间距离的平均值为MoveMean和距离最大的两个门禁的距离为MoveMax;
S304,实时判断各个访客的在当日经过所有的两两门禁之间距离的平均值Move与MoveMean、MoveMax的关系,当出现MoveMean≤Move≤MoveMax关系则标记该访客的门禁卡为异常卡;
S305,继续监测异常卡,当日经过所有的两两门禁之间距离的平均值Move出现MoveMoveMax关系,则判断并标记该异常卡为复制卡。
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