[發明專利]一種基于智能計算技術的犯罪預警方法

在審

• 申請號: 201710458618.6
• 申請日: 2017-06-16
• 公開（公告）號: CN107169474A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 路廷文
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06F17/30
• 代理公司: 濟南誠智商標專利事務所有限公司37105
• 代理人: 王汝銀

技術領域

本發明涉及犯罪預防技術領域，具體地說是一種基于智能計算技術的犯罪預警方法。

背景技術

伴隨信息技術的發展，圖像匹配的應用領域愈發廣泛，已成為不可或缺的技術，這一技術及要求效率又要求準確度，目前很多基于內容匹配的圖像技術很多時候精確地比較低，不容易起到找到目標值，導致預防犯罪領域技術落后。目前，圖像檢索算法有很多種，性能千差萬別，普遍存在檢索效率低,查準率和查全率不高的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于智能計算技術的犯罪預警方法，用于解決犯罪預防領域圖像識別檢索效率低，查準率不高的問題。

本發明解決其技術問題所采取的技術方案是：一種基于智能計算技術的犯罪預警方法，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，則執行步驟2)操作，否則，繼續優化判斷是否具有犯罪前兆；

2)、對犯罪嫌疑人進行圖像識別；

3)、通過二分查找法對圖像范圍進行確定；

4)、在找到的范圍內進行粒子群算法匹配，確定犯罪嫌疑人。

進一步地，步驟1)操作中判斷相關行為是否具有犯罪前兆的方法包括：

11)、對行人的面部表情進行識別；

12)、與行為數據庫的數據進行對比核實；

13)、判斷是否具有犯罪的前兆。

進一步地，所述的行為數據庫收錄的數據包括但不限于移動速度、移動方向、任意兩者的距離、任意兩者交涉的頻率、面部表情特征值。

進一步地，步驟2)操作中對犯罪嫌疑人進行圖像識別的具體過程包括：

21)、根據人臉識別技術將人物的正面臉部圖像進行識別；

22)、針對篩選出的臉部圖像，對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域進行灰度值采集；

23)、對灰度值進行排序。

進一步地，步驟3)操作中二分查找法確定圖像范圍具體方法包括：

31)、將目標數據值與排完序的灰度值的中間數據值進行比較；

32)、如果目標數據值比中間數據值大，則在較大的那一半數據中再次比較，直至找到目標數據，確定圖像范圍。

進一步地，步驟4)操作中，在找到的范圍內進行粒子群算法匹配，確定犯罪嫌疑人的具體方法包括：

41)、初始化粒子群；

42)、對粒子群進行迭代優化；

43)、根據迭代結果進行學習；

44)、繼續執行步驟41)操作，直至確定犯罪嫌疑人。

進一步地，步驟41)粒子群的初始化方法包括：

411)、動態隨機選擇粒子；

412)、賦予粒子以初始位置和初始速度。

進一步地，步驟42)操作中，迭代優化的方法包括：

421)、不斷尋找圖像；

422)、判斷找到的圖像與目標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果；否則，繼續執行步驟421)操作。

進一步地，步驟43)操作中，對迭代結果進行學習即對每個粒子的位置和速度進行計算一次，其具體步驟包括：

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

432)、根據

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

433)、判斷是不是最優粒子，如果是最優粒子，則確定為犯罪嫌疑人；否則，執行步驟434)操作；

434)、如果發現走的是重復的路線則修改為相鄰粒子的位置，繼續執行步驟432)操作，直至確定犯罪嫌疑人；

公式一中：present[i]為粒子的當前位置；v[i]為粒子的速度；

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

本發明的有益效果是：