基于数据融合的人物识别方法、装置和计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于数据融合的人物识别方法，包括：获取多个用户的各类ID数据及对应的数据采集时间点和地点，将同一地点采集的ID数据按采集时间点从先到后排序，并按不同地点分别保存所述排序；获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对；根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率；根据所述正确率确定人物识别参数值。本发明专利技术还公开了一种基于数据融合的人物识别装置和计算机存储介质，实现通过自学习模型训练得到人物识别参数值，并在获得同一地点的多个ID数据时，利用该人物识别参数值基于数据融合以确定所述多个ID数据是否属于同一个用户。

Character recognition method, device and computer storage medium based on data fusion

The invention discloses a method of character recognition based on data fusion, which includes acquiring various kinds of ID data of multiple users and corresponding data acquisition time points and places, sorting ID data collected at the same place according to acquisition time points from first to last, and storing the sorting according to different places respectively, acquiring preset parameter values. According to the parameters, it is worth getting the ID Association pairs of the same user in each ranking, calculating the correct rate of associating all kinds of ID data with the same user according to the ID Association pairs, and determining the value of the character recognition parameters according to the correct rate. The invention also discloses a character recognition device based on data fusion and a computer storage medium, which realizes the training of self-learning model to obtain the value of the character recognition parameters, and uses the value of the character recognition parameters to determine whether the multiple ID data belong to the same or not based on data fusion when obtaining multiple ID data of the same place. A user.

【技术实现步骤摘要】
基于数据融合的人物识别方法、装置和计算机存储介质
本专利技术涉及大数据处理领域，尤其涉及一种基于数据融合的人物识别方法、装置和计算机存储介质。
技术介绍
信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是数据融合，但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性，不仅包括数据，而且包括了信号和知识，由于习惯上的原因，很多文献仍使用数据融合。信息融合的基本原理是：充分利用传感器资源，通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来产生对观测对象的一致性解释和描述。其目标是基于各传感器检测信息分解人工观测信息，通过对信息的优化组合来导出更多的有效信息。现如今，信息融合技术还尚未应用在公安系统上，若公安系统有此应用，则可快速确定同一地点的多个身份信息是否属于同一个人。此外，还可以根据嫌疑犯在某个地点的某个信息快速提取其在该地点的其他多维电子虚拟身份信息，例如，已知某嫌疑犯的手机MAC地址且该手机MAC地址在A地点获取，则根据这两个信息可快速获取该嫌疑犯在A地点的其他身份信息。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于数据融合的人物识别方法、装置和计算机存储介质，旨在通过自学习模型训练得到参数以解决利用同一地点的多维身份数据融合实现人物识别的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于数据融合的人物识别方法，所述基于数据融合的人物识别方法包括步骤：获取多个用户的各类ID数据及对应的数据采集时间点和地点，将同一地点采集的ID数据按采集时间点从先到后排序，并按不同地点分别保存所述排序；获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对；根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率；根据所述正确率确定人物识别参数值，所述人物识别参数值用于在获得同一地点的多个ID数据时，基于数据融合以确定所述多个ID数据是否属于同一个用户。优选地，所述ID包括身份证ID、人脸ID、手机IMSI或其他用户身份标识ID，各类ID数据分别由不同设备采集。优选地，所述获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对的步骤包括：在同一地点的所述排序中，获取第一采集时间点以及对应的ID数据，并依次判断与第一采集时间点对应的ID不同类的各ID数据的采集时间点是否在第一采集时间点的时间差范围内，其中，所述第一采集时间点的时间差范围由第一采集时间点和预设的参数值确定；若存在与第一采集时间点对应的ID不同类的ID数据的采集时间点在第一采集时间点的时间差范围内，则将这些ID数据与第一采集时间点对应的ID数据关联以形成ID关联对；依次类推，获取第N采集时间点以及对应的ID数据，并依次判断与第N采集时间点对应的ID不同类的各ID数据的采集时间点是否在第N采集时间点的时间差范围内，其中，所述第N采集时间点的时间差范围由第N采集时间点和预设的参数值确定，其中，所述第N采集时间点晚于第N-1采集时间点，N≥2；若存在与第N采集时间点对应的ID不同类的ID数据的采集时间点在第N采集时间点的时间差范围内，则将这些ID数据与第N采集时间点对应的ID数据关联以形成ID关联对。优选地，所述根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率的步骤包括：根据所述ID关联对分别判断任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据是否属于同一个用户；在任一类ID数据与不同类的ID数据都属于同一个用户时，判定各类ID数据关联同一个用户；将得到的各类ID数据关联同一个用户对应的结果与预存的各类ID数据关联同一个用户对应的结果比较，以得到各类ID数据正确关联同一个用户的次数；根据所述次数与获取的用户数得到各类ID数据正确关联同一个用户的正确率。优选地，所述根据所述ID关联对分别判断任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据是否属于同一个用户的步骤包括：对所述ID关联对按照预设计数规则进行计数操作以得到任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据关联的次数以及各ID数据在所述ID关联对中出现的次数；在任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据关联的次数大于或等于第一预设阀值，且任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据关联的次数与其中任一ID数据在所述ID关联对中出现的次数的比值大于第二预设阀值时，判定这两个ID数据属于同一个用户。优选地，所述预设计数规则包括：在所述ID关联对的ID数据的数量为2时，将这两个ID数据关联的次数记为1；在所述ID关联对的ID数据的数量为大于2时，将其中每两个ID数据关联的次数记为1；在相同两类ID数据的计数中，且有一个相同的ID数据时，选取其中计数最大的。优选地，所述根据所述正确率确定人物识别参数值的步骤包括：在所述正确率小于预设值时，更新所述参数值并返回执行所述获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对的步骤；在所述正确率大于或等于预设值时，保存所述参数值，并将所述参数值作为所述人物识别参数值。优选地，所述在所述正确率小于预设值时，更新所述参数值的步骤包括：若存在两类ID数据没有对应的ID关联对，则增大所述参数值，降低所述第一预设阀值和第二预设阀值；若每两类ID数据有对应的ID关联对，但存在错误的各类ID数据关联同一个用户，则减少所述参数值，所述第一预设阀值和第二预设阀值保持不变；若存在两类ID数据没有对应的ID关联对和错误的各类ID数据关联同一个用户，则比较两者的错误次数，并按错误次数最多的进行处理。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于数据融合的人物识别装置，所述基于数据融合的人物识别装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如以上所述的基于数据融合的人物识别方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有基于数据融合的人物识别程序，所述基于数据融合的人物识别程序被所述处理器执行时实现如以上所述的基于数据融合的人物识别方法的步骤。本专利技术提出的基于数据融合的人物识别方法、装置和计算机存储介质，通过获取多个用户的各类ID数据及对应的数据采集时间点和地点，将同一地点采集的ID数据按采集时间点从先到后排序，并按不同地点分别保存该排序，再获取预设的参数值，并根据该参数值得到各个排序中同一个用户的ID关联对，然后根据ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率，最后根据该正确率确定人物识别参数值。实现通过自学习模型训练得到人物识别参数值，并在获得同一地点的多个ID数据时，利用该人物识别参数值基于数据融合以确定所述多个ID数据是否属于同一个用户。附图说明图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；图2为本专利技术基于数据融合的人物识别方法第一实施例的流程示意图；图3为图2中获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对的步骤的细化流程示意图；图4为本专利技术基于数据融合的人物识别方法第二实施例的流程示意图；图5为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据融合的人物识别方法，其特征在于，所述基于数据融合的人物识别方法包括步骤：获取多个用户的各类ID数据及对应的数据采集时间点和地点，将同一地点采集的ID数据按采集时间点从先到后排序，并按不同地点分别保存所述排序；获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对；根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率；根据所述正确率确定人物识别参数值，所述人物识别参数值用于在获得同一地点的多个ID数据时，基于数据融合以确定所述多个ID数据是否属于同一个用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合的人物识别方法，其特征在于，所述基于数据融合的人物识别方法包括步骤：获取多个用户的各类ID数据及对应的数据采集时间点和地点，将同一地点采集的ID数据按采集时间点从先到后排序，并按不同地点分别保存所述排序；获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对；根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率；根据所述正确率确定人物识别参数值，所述人物识别参数值用于在获得同一地点的多个ID数据时，基于数据融合以确定所述多个ID数据是否属于同一个用户。2.如权利要求1所述的基于数据融合的人物识别方法，其特征在于，所述ID包括身份证ID、人脸ID、手机IMSI或其他用户身份标识ID，各类ID数据分别由不同设备采集。3.如权利要求1所述的基于数据融合的人物识别方法，其特征在于，所述获取预设的参数值，并根据所述参数值得到各个所述排序中同一个用户的ID关联对的步骤包括：在同一地点的所述排序中，获取第一采集时间点以及对应的ID数据，并依次判断与第一采集时间点对应的ID不同类的各ID数据的采集时间点是否在第一采集时间点的时间差范围内，其中，所述第一采集时间点的时间差范围由第一采集时间点和预设的参数值确定；若存在与第一采集时间点对应的ID不同类的ID数据的采集时间点在第一采集时间点的时间差范围内，则将这些ID数据与第一采集时间点对应的ID数据关联以形成ID关联对；依次类推，获取第N采集时间点以及对应的ID数据，并依次判断与第N采集时间点对应的ID不同类的各ID数据的采集时间点是否在第N采集时间点的时间差范围内，其中，所述第N采集时间点的时间差范围由第N采集时间点和预设的参数值确定，其中，所述第N采集时间点晚于第N-1采集时间点，N≥2；若存在与第N采集时间点对应的ID不同类的ID数据的采集时间点在第N采集时间点的时间差范围内，则将这些ID数据与第N采集时间点对应的ID数据关联以形成ID关联对。4.如权利要求1所述的基于数据融合的人物识别方法，其特征在于，所述根据所述ID关联对计算各类ID数据正确关联同一个用户的正确率的步骤包括：根据所述ID关联对分别判断任一类ID数据与不同类的ID数据这两个ID数据是否属于同一个用户；在任一类ID数据与不同类的ID数据都属于同一个用户时，判定各类ID数据关联同一个用户；将得到的各类ID数据关联同一个用户对应的结果与预存的各类ID数据关联同一个用户对应的结果比较，以得到各类ID数据正确关联同一个用户的次数；根据所述次数与获取的用户数得到各类ID数据正确关联同一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，程镇锐，邓颖，张鋆，代浩，闫茜，张帆，
申请(专利权)人：深圳市公安局公交分局，深圳北斗应用技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44