[發(fā)明專利]基于移動(dòng)終端特征碼的圖碼關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011310688.5
• 申請(qǐng)日: 2020-11-20
• 公開（公告）號(hào): CN112654035A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張伏虎;張玥琦;伏維
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市先創(chuàng)數(shù)字技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): H04W8/20
• 分類號(hào): H04W8/20;H04W8/18;H04W12/69;H04W12/06
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44248
• 代理人: 胡吉科

本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)終端特征碼的圖碼關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：獲取在圖像采集點(diǎn)位采集到的圖像信息、移動(dòng)終端特征碼，其中，所述圖像信息至少包括車牌信息和/或人臉信息；對(duì)同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息，進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算；基于關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果，建立所述同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)漏采的情況下，通過技戰(zhàn)法來彌補(bǔ)因數(shù)據(jù)缺失帶來的無法關(guān)聯(lián)的問題，在歷史數(shù)據(jù)中找出相應(yīng)的數(shù)據(jù)規(guī)律，基于大數(shù)據(jù)的處理方式提升了移動(dòng)終端特征碼、人臉、車牌數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的精確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于移動(dòng)終端特征碼的圖碼關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

基于移動(dòng)終端特征碼(即手機(jī)IMSI)與人臉、車牌關(guān)聯(lián)關(guān)系的圖碼聯(lián)偵系統(tǒng)正逐步成為相關(guān)部門偵查辦案過程中獲取證據(jù)、線索的重要組成部分，隨著平安城市建設(shè)的深入發(fā)展和視頻監(jiān)控的大聯(lián)網(wǎng)，其應(yīng)用不止于案件倒查、發(fā)現(xiàn)線索、固定證據(jù)等，在指揮決策、治安防控、偵查破案、打擊犯罪、服務(wù)社會(huì)管理等方面的深度應(yīng)用正全面開展。市場(chǎng)現(xiàn)有主流的移動(dòng)終端特征碼與人臉、車牌關(guān)聯(lián)關(guān)系要針對(duì)人物建檔與時(shí)空分析兩個(gè)方面進(jìn)行功能展開，其算法核心是時(shí)間、空間、多維數(shù)據(jù)的碰撞分析，找出多個(gè)數(shù)據(jù)集合的交集，再進(jìn)行重合次數(shù)的疊加，對(duì)手機(jī)偵碼、人臉圖牌、車輛圖片三個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

現(xiàn)有的傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)算法主要是基于時(shí)空碰撞運(yùn)算，從而得出手機(jī)偵碼、人臉、車牌的關(guān)聯(lián)關(guān)系，這種算法主要存在以下的不足之處：

1、當(dāng)手機(jī)偵碼數(shù)據(jù)采集時(shí)出現(xiàn)漏采的時(shí)候，時(shí)空碰撞的算法將無法得出結(jié)果，若降低碰撞的閥值，則會(huì)得出太多的集合元素，從而大大增加相關(guān)人員的工作量；

2、IMSI與人臉的關(guān)聯(lián)算法是計(jì)算同時(shí)空出現(xiàn)的人臉與IMSI號(hào)碼，同時(shí)在一個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)就建立一次關(guān)聯(lián)關(guān)系，在另一個(gè)時(shí)間點(diǎn)或者空間位置再次同時(shí)出現(xiàn)時(shí)再建立第二次關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)，以此類推，這種基礎(chǔ)算法在兩個(gè)人同時(shí)出現(xiàn)時(shí)無法區(qū)分哪一個(gè)IMSI號(hào)碼是屬于哪個(gè)人臉(即IMSI與人臉的關(guān)聯(lián)關(guān)系)，從而增加相關(guān)人員尋找線索的難度

3、由于車牌的數(shù)據(jù)量過大，目前主流系統(tǒng)都未加入對(duì)車牌的關(guān)聯(lián)關(guān)系運(yùn)算，這樣會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度的缺失，從而影響有關(guān)人員軌跡的擬合分析。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提出一種基于移動(dòng)終端特征碼的圖碼關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在提升移動(dòng)終端特征碼、人臉、車牌數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的精確度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于移動(dòng)終端特征碼的圖碼關(guān)聯(lián)方法，所述方法包括以下步驟：

獲取在圖像采集點(diǎn)位采集到的圖像信息、移動(dòng)終端特征碼，其中，所述圖像信息至少包括車牌信息和/或人臉信息；

對(duì)同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息，進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算；

基于關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果，建立所述同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案是，所述對(duì)同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息，進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算的步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)方式調(diào)整置信度加權(quán)值，得到當(dāng)前置信度加權(quán)值，其中，所述置信度加權(quán)值為所述圖像采集點(diǎn)位采集到的移動(dòng)終端特征碼與所述圖像信息的重合次數(shù)與所述圖像信息單獨(dú)出現(xiàn)的次數(shù)的比；

根據(jù)當(dāng)前置信度加權(quán)值對(duì)同時(shí)空出現(xiàn)的移動(dòng)終端特征碼、車牌信息和/或人臉信息，進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算。

本發(fā)明進(jìn)一步的技術(shù)方案是，所述根據(jù)預(yù)設(shè)方式調(diào)整置信度加權(quán)值，得到當(dāng)前置信度加權(quán)值的步驟包括：

判斷所述車牌信息和/或人臉信息是否為非常住車牌信息和/或人臉信息，或者是否為有常住車牌標(biāo)簽的車牌信息和/或有常住人員標(biāo)簽的人臉信息；