[發(fā)明專利]一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710458618.6
• 申請(qǐng)日: 2017-06-16
• 公開（公告）號(hào): CN107169474A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 路廷文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鄭州云海信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06F17/30
• 代理公司: 濟(jì)南誠(chéng)智商標(biāo)專利事務(wù)所有限公司37105
• 代理人: 王汝銀

1.一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，具體包括以下步驟：

1)、判斷行為是否具有犯罪前兆；如果具有犯罪前兆，則執(zhí)行步驟2)操作，否則，繼續(xù)優(yōu)化判斷是否具有犯罪前兆；

2)、對(duì)犯罪嫌疑人進(jìn)行圖像識(shí)別；

3)、通過二分查找法對(duì)圖像范圍進(jìn)行確定；

4)、在找到的范圍內(nèi)進(jìn)行粒子群算法匹配，確定犯罪嫌疑人。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟1)操作中判斷相關(guān)行為是否具有犯罪前兆的方法包括：

11)、對(duì)行人的面部表情進(jìn)行識(shí)別；

12)、與行為數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比核實(shí)；

13)、判斷是否具有犯罪的前兆。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，所述的行為數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)據(jù)包括但不限于移動(dòng)速度、移動(dòng)方向、任意兩者的距離、任意兩者交涉的頻率、面部表情特征值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟2)操作中對(duì)犯罪嫌疑人進(jìn)行圖像識(shí)別的具體過程包括：

21)、根據(jù)人臉識(shí)別技術(shù)將人物的正面臉部圖像進(jìn)行識(shí)別；

22)、針對(duì)篩選出的臉部圖像，對(duì)圖像從下往上四分之三高度、從左往右五分之一到五分之四的區(qū)域進(jìn)行灰度值采集；

23)、對(duì)灰度值進(jìn)行排序。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟3)操作中二分查找法確定圖像范圍具體方法包括：

31)、將目標(biāo)數(shù)據(jù)值與排完序的灰度值的中間數(shù)據(jù)值進(jìn)行比較；

32)、如果目標(biāo)數(shù)據(jù)值比中間數(shù)據(jù)值大，則在較大的那一半數(shù)據(jù)中再次比較，直至找到目標(biāo)數(shù)據(jù)，確定圖像范圍。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟4)操作中，在找到的范圍內(nèi)進(jìn)行粒子群算法匹配，確定犯罪嫌疑人的具體方法包括：

41)、初始化粒子群；

42)、對(duì)粒子群進(jìn)行迭代優(yōu)化；

43)、根據(jù)迭代結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)；

44)、繼續(xù)執(zhí)行步驟41)操作，直至確定犯罪嫌疑人。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟41)粒子群的初始化方法包括：

411)、動(dòng)態(tài)隨機(jī)選擇粒子；

412)、賦予粒子以初始位置和初始速度。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟42)操作中，迭代優(yōu)化的方法包括：

421)、不斷尋找圖像；

422)、判斷找到的圖像與目標(biāo)圖像的灰度值差值是否小于閾值；如果小于閾值，則找到的圖像視為迭代結(jié)果；否則，繼續(xù)執(zhí)行步驟421)操作。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于智能計(jì)算技術(shù)的犯罪預(yù)警方法，其特征是，步驟43)操作中，對(duì)迭代結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)即對(duì)每個(gè)粒子的位置和速度進(jìn)行計(jì)算一次，其具體步驟包括：

431)、根據(jù)present[i]＝present[i]+v[i]公式一，確定粒子的當(dāng)前位置；

432)、根據(jù)

v[]＝w*v[]+c1*rand1()*(pbest[]-present[])+c2*random2()*(gbest[]-present[])(1)+random(v)公式二，對(duì)粒子的速度進(jìn)行更新；

433)、判斷是不是最優(yōu)粒子，如果是最優(yōu)粒子，則確定為犯罪嫌疑人；

否則，執(zhí)行步驟434)操作；

434)、如果發(fā)現(xiàn)走的是重復(fù)的路線則修改為相鄰粒子的位置，繼續(xù)執(zhí)行步驟432)操作，直至確定犯罪嫌疑人；

公式一中：present[i]為粒子的當(dāng)前位置；v[i]為粒子的速度；

公式二中：v[]為粒子速度；w為權(quán)值；c1和c2取值為2；rand1()、random2()、random(v)均表示隨機(jī)值，且三者取值不同；pbest[]為個(gè)體最優(yōu)位置。