[發(fā)明專利]基于視頻圖像智能推送近似對象的方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111297767.1 | 申請日: | 2021-11-04 |
| 公開(公告)號: | CN114491156A | 公開(公告)日: | 2022-05-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 龔波;蘇學(xué)武;水軍;林劍明;謝麗;何曉偉;劉懷春 | 申請(專利權(quán))人: | 珠海市新德匯信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/783 | 分類號: | G06F16/783;G06F16/78;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N20/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 519085 廣東省珠*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 視頻 圖像 智能 推送 近似 對象 方法 | ||
1.基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,通過人像比對算法找出相似的多名相關(guān)人員信息;通過基于TF-IDF算法的統(tǒng)計方法從普通群體人員軌跡及背景數(shù)據(jù)中識別出與特定場景關(guān)聯(lián)度較高的多個特定特征因素;對相似人員的活動軌跡、常逗留場所、社保信息、相關(guān)已有記錄信息進行智能加權(quán)賦分綜合測算處理,獲得由人像比對出來的相似相關(guān)人員的綜合分值,并由高到低排序,從而分析出潛在的高近似度近似對象,并向負責(zé)人員主動推送。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,具體包括以下步驟:
S1、進行數(shù)據(jù)匯聚及數(shù)據(jù)預(yù)處理;
S2、進行模型構(gòu)建,所述模型包括特定關(guān)聯(lián)特征發(fā)現(xiàn)模型和人員近似度綜合測算模型;
S3、識別與傳統(tǒng)相關(guān)場景關(guān)系較大的因素,并對批量的人像比中人員進行綜合測算;
S4、對前幾名相似人員逐一進行人工研判核實,最終明確相關(guān)人員身份。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S1包括以下步驟:
S11、建立近一年活動人員數(shù)據(jù);
S12、建立傳統(tǒng)相關(guān)群體數(shù)據(jù);
S13、建立一般相關(guān)群體數(shù)據(jù);
S14、建立傳統(tǒng)相關(guān)群體的背景信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S2中,基于統(tǒng)計方法中的tf-idf算法來構(gòu)建一個特定關(guān)聯(lián)特征的發(fā)現(xiàn)模型,建立公式為:
TF-IDF(某類特征)=(傳統(tǒng)相關(guān)群體該類特征的個數(shù)/傳統(tǒng)相關(guān)群體總數(shù))*log(一般群體總數(shù)/(一般群體該類特征個數(shù)+1))。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S2中,構(gòu)建一個針對人員相似行為特征的基于積分的測算模型,建立公式為:
(∑特征項(1-N)的分值*權(quán)重)*人臉相似度/100。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,人員近似度綜合測算模型的內(nèi)容為:
定義特征項;
定義每一個特征項的分值并設(shè)定該特征項在不同度量指標下對應(yīng)的分值;
定義每一個特征項的分值所占的權(quán)重;
定義人臉相似度。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S3包括以下步驟:
S31、代入“特定關(guān)聯(lián)特征發(fā)現(xiàn)模型”進行運算,識別對傳統(tǒng)相關(guān)場景關(guān)系較大的因素;
S32、待測算相似人員數(shù)據(jù)獲取;
S33、批量對相似人員進行測算,將各人員的身份證號碼代入“人員近似度綜合測算模型”,基于所述步驟S1中所形成的數(shù)據(jù)集進行運算,對人員相關(guān)的特征逐項進行測算。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S32包括以下步驟:
S321、從各個人像比對系統(tǒng)多個源頭獲取與特定人像相比中的人像數(shù)據(jù);
S322、對多源獲取的人像數(shù)據(jù)經(jīng)過合并及去重后,形成相似人員身份信息總表,并獲取其身份信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像智能推送近似對象的方法,其特征在于,所述步驟S4包括以下步驟:
S41、數(shù)據(jù)核實:通過人工對相似人員的相關(guān)背景及軌跡數(shù)據(jù)進行核實;
S42、照片核實:通過對相似人員的戶籍照片來搜索其日常活動的人臉軌跡,提取相關(guān)照片,并通過人工核實其外貌特征與場景人員是否相符;
S43、最終明確場景的相關(guān)人員。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于珠海市新德匯信息技術(shù)有限公司,未經(jīng)珠海市新德匯信息技術(shù)有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202111297767.1/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 彩色圖像和單色圖像的圖像處理
- 圖像編碼/圖像解碼方法以及圖像編碼/圖像解碼裝置
- 圖像處理裝置、圖像形成裝置、圖像讀取裝置、圖像處理方法
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序以及圖像解碼程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序、以及圖像解碼程序
- 圖像形成設(shè)備、圖像形成系統(tǒng)和圖像形成方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序





