[发明专利]一种基于网络轨迹大数据的人物追踪方法与系统

摘要

本发明提供了一种基于网络轨迹大数据的人物追踪方法与系统，包括：获取监控网络记录的历史数据，所述历史数据包含每一个人物的轨迹数据；计算所获取的历史数据中每两个人物轨迹之间的同步性值；将所获取的历史数据中所有人物的人物轨迹划分类簇；确定每一类簇中的轨迹点，串联得到每一个类簇的类簇轨迹；获取待追踪人物过去一段时间内的轨迹数据，计算待追踪人物的轨迹与每个类簇的类簇轨迹的同步性值，提取同步性值大于阈值且轨迹点包含待追踪人物最后被记录位置的类簇；确定所提取的每个类簇中待追踪人物最后被记录位置的轨迹点，并得出待追踪人物出现在下一轨迹点对应位置的概率。本发明方便对人物进行预测跟踪。

主权项

1.一种基于网络轨迹大数据的人物追踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1，获取监控网络过去一段时间内记录的历史数据，所述历史数据包含每一个人物的轨迹数据；/n步骤2，计算所获取的历史数据中每两个人物轨迹之间的同步性值；具体为：对于任意两条人物轨迹，若两个人物出现在同一前端位置且处于同一时间区段内，则按预设规则增加这两条人物轨迹同步性值；遍历所获取的历史数据中的全部人物轨迹，按上述方式两两计算轨迹之间的同步性值；/n步骤3，将所获取的历史数据中所有人物的人物轨迹划分类簇，具体为：将同步性值大于阈值的两个人物轨迹归入同一类簇，且使每一个类簇满足：该类簇中的每一人物的人物轨迹与该簇中其他任一人物的人物轨迹之间的同步性值均大于阈值；/n步骤4，确定每一类簇中的轨迹点，将轨迹点按时间顺序串联，得到每一个类簇的类簇轨迹；轨迹点的确定方式为：对于每一个类簇，如果该类簇中大于比例阈值的人物轨迹都经过了一个位置，且经过的时间在同一时间区段内，则将该位置作为该类簇的一个轨迹点；/n步骤5，获取待追踪人物过去一段时间内的轨迹数据，计算这段时间内待追踪人物的轨迹与每个类簇的类簇轨迹的同步性值，提取与待追踪人物的人物轨迹的同步性值大于阈值且轨迹点包含待追踪人物最后被记录位置的类簇；/n步骤6，确定所提取的每个类簇中待追踪人物最后被记录位置的轨迹点，并提取每一类簇中下一轨迹点的位置，通过统计分析，可以得出待追踪人物出现在下一轨迹点对应位置的概率。/n