[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法、裝置和計算機(jī)存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810583719.0
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108764369B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊帆;程鎮(zhèn)銳;鄧穎;張鋆;代浩;閆茜;張帆
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市公安局公交分局;深圳北斗應(yīng)用技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世紀(jì)恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法包括步驟：

獲取多個用戶的各類ID數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)采集時間點和地點，將同一地點采集的ID數(shù)據(jù)按采集時間點從先到后排序，并按不同地點分別保存所述排序；

獲取預(yù)設(shè)的參數(shù)值，并根據(jù)所述參數(shù)值得到各個所述排序中同一個用戶的ID關(guān)聯(lián)對；

根據(jù)所述ID關(guān)聯(lián)對計算各類ID數(shù)據(jù)正確關(guān)聯(lián)同一個用戶的正確率；

根據(jù)所述正確率確定人物識別參數(shù)值，所述人物識別參數(shù)值用于在獲得同一地點的多個ID數(shù)據(jù)時，基于數(shù)據(jù)融合以確定所述多個ID數(shù)據(jù)是否屬于同一個用戶；

所述根據(jù)所述ID關(guān)聯(lián)對計算各類ID數(shù)據(jù)正確關(guān)聯(lián)同一個用戶的正確率的步驟還包括：

對所述ID關(guān)聯(lián)對按照預(yù)設(shè)計數(shù)規(guī)則進(jìn)行計數(shù)操作以得到任一類ID數(shù)據(jù)與不同類的ID數(shù)據(jù)這兩個ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的次數(shù)以及各ID數(shù)據(jù)在所述ID關(guān)聯(lián)對中出現(xiàn)的次數(shù)；

在任一類ID數(shù)據(jù)與不同類的ID數(shù)據(jù)這兩個ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的次數(shù)大于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，且任一類ID數(shù)據(jù)與不同類的ID數(shù)據(jù)這兩個ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的次數(shù)與其中任一ID數(shù)據(jù)在所述ID關(guān)聯(lián)對中出現(xiàn)的次數(shù)的比值大于第二預(yù)設(shè)閾值時，判定這兩個ID數(shù)據(jù)屬于同一個用戶；

所述根據(jù)所述正確率確定人物識別參數(shù)值的步驟包括：

在所述正確率小于預(yù)設(shè)值時，更新所述參數(shù)值并返回執(zhí)行所述獲取預(yù)設(shè)的參數(shù)值，并根據(jù)所述參數(shù)值得到各個所述排序中同一個用戶的ID關(guān)聯(lián)對的步驟；

所述在所述正確率小于預(yù)設(shè)值時，更新所述參數(shù)值的步驟包括：

若存在兩類ID數(shù)據(jù)沒有對應(yīng)的ID關(guān)聯(lián)對，則增大所述參數(shù)值，降低所述第一預(yù)設(shè)閾值和所述第二預(yù)設(shè)閾值；

若每兩類ID數(shù)據(jù)有對應(yīng)的ID關(guān)聯(lián)對，但存在錯誤的各類ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)同一個用戶，則減小所述參數(shù)值，所述第一預(yù)設(shè)閾值和所述第二預(yù)設(shè)閾值保持不變；

若存在兩類ID數(shù)據(jù)沒有對應(yīng)的ID關(guān)聯(lián)對和錯誤的各類ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)同一個用戶，則比較兩者的錯誤次數(shù)，并按錯誤次數(shù)最多的進(jìn)行處理。

2.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法，其特征在于，所述ID包括身份證ID、人臉I(yè)D、手機(jī)IMSI，各類ID數(shù)據(jù)分別由不同設(shè)備采集。

3.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法，其特征在于，所述獲取預(yù)設(shè)的參數(shù)值，并根據(jù)所述參數(shù)值得到各個所述排序中同一個用戶的ID關(guān)聯(lián)對的步驟包括：

在同一地點的所述排序中，獲取第一采集時間點以及對應(yīng)的ID數(shù)據(jù)，并依次判斷與第一采集時間點對應(yīng)的ID不同類的各ID數(shù)據(jù)的采集時間點是否在第一采集時間點的時間差范圍內(nèi)，其中，所述第一采集時間點的時間差范圍由第一采集時間點和預(yù)設(shè)的參數(shù)值確定；

若存在與第一采集時間點對應(yīng)的ID不同類的ID數(shù)據(jù)的采集時間點在第一采集時間點的時間差范圍內(nèi)，則將這些ID數(shù)據(jù)與第一采集時間點對應(yīng)的ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以形成ID關(guān)聯(lián)對；

依次類推，獲取第N采集時間點以及對應(yīng)的ID數(shù)據(jù)，并依次判斷與第N采集時間點對應(yīng)的ID不同類的各ID數(shù)據(jù)的采集時間點是否在第N采集時間點的時間差范圍內(nèi)，其中，所述第N采集時間點的時間差范圍由第N采集時間點和預(yù)設(shè)的參數(shù)值確定，其中，所述第N采集時間點晚于第N-1采集時間點，N≥2；

若存在與第N采集時間點對應(yīng)的ID不同類的ID數(shù)據(jù)的采集時間點在第N采集時間點的時間差范圍內(nèi)，則將這些ID數(shù)據(jù)與第N采集時間點對應(yīng)的ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)以形成ID關(guān)聯(lián)對。

4.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的人物識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述ID關(guān)聯(lián)對計算各類ID數(shù)據(jù)正確關(guān)聯(lián)同一個用戶的正確率的步驟包括：

根據(jù)所述ID關(guān)聯(lián)對分別判斷任一類ID數(shù)據(jù)與不同類的ID數(shù)據(jù)這兩個ID數(shù)據(jù)是否屬于同一個用戶；

在任一類ID數(shù)據(jù)與不同類的ID數(shù)據(jù)都屬于同一個用戶時，判定各類ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)同一個用戶；

將得到的各類ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)同一個用戶對應(yīng)的結(jié)果與預(yù)存的各類ID數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)同一個用戶對應(yīng)的結(jié)果比較，以得到各類ID數(shù)據(jù)正確關(guān)聯(lián)同一個用戶的次數(shù)；

根據(jù)所述次數(shù)與獲取的用戶數(shù)得到各類ID數(shù)據(jù)正確關(guān)聯(lián)同一個用戶的正確率。