一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统技术方案

本发明专利技术涉及行人身份识别技术领域，且公开了一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，包括以下步骤：首先根据步骤A:下载云端数据，更新本地数据,对本区域的人口及流动人口数量进行实时更新，输入相关区域信息，传输指令到云端系统，云端数据系统接收到后，对其区域人员信息进行整合并进行信息反馈。该种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，通过大数据中储存的静态图片及动态视频与区域监控中的图片及视频获取并进行视频内容分析和人脸识别对比，不仅能够使相关鉴别机构有效的从以往的“人海战术”中解脱出来，同时通过动态图片能够有效查看对应行为特征，提高了行人身份鉴别效率。

A pedestrian identification system based on big data processing technology

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统
本专利技术涉及行人身份识别
，具体为一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统。
技术介绍
行人身份识别，是对特定区域的人或者指定特征信息的某个人进行身份辨别，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，通过大数据处理技术能够更好地对行人的身份进行识别。传统的现有的行人身份识别技术一般从监控图像中还原对象的物理身份，通过人工进行逐一排查，排查效率较慢，同时通过长时间人工对其图像进行排查，注意力会随着时间的推移下降，很难辨别行人的具体想形象，识别效果较差，为此我们提出一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，具备识别效率高级便于广泛使用的优点，解决了
技术介绍
中提到的问题。为实现以上目的，本专利技术提供如下技术方案予以实现：一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，包括以下步骤：首先根据步骤A:下载云端数据，云端数据包含所有行人的联系方式及个人信息，更新本地数据,对本区域的人口及流动人口数量进行实时更新，输入相关区域信息，传输指令到云端系统，云端数据系统接收到后，对其区域人员信息进行整合并进行信息反馈；然后根据步骤B：对步骤A中整理出的信息进行分类对比，并对分类后的信息进行整合；整理好信息后，根据步骤C：分析对应的数据协议特征,其数据协议特征包括有形态特征数据和相关联系信息数据两种；分析好数据协议特征后，根据步骤D：从云端数据系统对寻求的特征进行提取、特征匹配并进行数据分析；最后通过步骤E：确定对应特征，鉴别对应的行人。可选的，步骤B中包括两个分类特征；分别是B1：结合智能视频监控的人脸识别产品和B2：结合智能视频监控监控点上手机号码的重现次数及对应联系人，进行识别。可选的，步骤B1中包括两个对比特征；分别是B3：数据库储存的静态图片及动态视频和B4：区域监控中的图片及视频获取并进行视频内容分析和人脸识别对比。可选的，步骤B2中对应监控点上出现的手机号码，查找云数据的联系号码与特定行人出现时间一致的手机号码，并查找与特定行人其手机号码沟通次数频繁的相关联系人。可选的，对于步骤B4中获取的图片采用低分辨率、模糊图像重建算法，对低质量图像进行重建，获取较清晰图像；其次，使用重建图像进行人脸识别，获取对应行人的身份。可选的，步骤C中的形态特征数据包含宽幅适应年龄、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等变化图像。可选的，步骤D中对云端数据系统相关数据信息进行分析，整合出相适度较高的特征进行组合，进一步缩小特定信息对应的行人。本专利技术提供了一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，具备以下有益效果：1、该基于大数据处理技术的行人身份识别系统，通过大数据中储存的静态图片及动态视频与区域监控中的图片及视频获取并进行视频内容分析和人脸识别对比，不仅能够使相关鉴别机构有效的从以往的“人海战术”中解脱出来，同时通过动态图片能够有效查看对应行为特征，提高了行人身份鉴别效率。2、该基于大数据处理技术的行人身份识别系统，通过对应时间的监控点上出现的手机号码与特定行人出现时间一致的号码在相匹配，结合与特定行人其手机号码联系次数频繁的相关联系人及人脸识别分析，能够更加精确的对指定行人的身份进行识别，提高了行人身份鉴别的精确性。附图说明图1为本专利技术系统流程示意图；图2为图1中本地数据的分析步骤示意图；图3为图2中人脸识别产品的辨别流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1-3，一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，包括以下步骤：首先根据步骤A:下载云端数据，更新本地数据,对本区域的人口及流动人口数量进行实时更新，输入相关区域信息，传输指令到云端系统，云端数据系统接收到后，对其区域人员信息进行整合并进行信息反馈；然后根据步骤B：对步骤A中整理出的信息进行分类对比，并对分类后的信息进行整合；整理好信息后，根据步骤C：分析对应的数据协议特征,其数据协议特征包括有形态特征数据和相关联系信息数据两种；分析好数据协议特征后，根据步骤D：从云端数据系统对寻求的特征进行提取、特征匹配并进行数据分析，通过大数据中储存的静态图片及动态视频与区域监控中的图片及视频获取并进行视频内容分析和人脸识别对比，不仅能够使相关鉴别机构有效的从以往的“人海战术”中解脱出来，同时通过动态图片能够有效查看对应行为特征，提高了行人身份鉴别效率；最后通过步骤E：确定对应特征，鉴别对应的行人。其中，步骤B中包括两个分类特征；分别是B1：结合智能视频监控的人脸识别产品和B2：结合智能视频监控监控点上手机号码的重现次数及对应联系人，进行识别，智能视频监控人脸识别系统一般由视频获取、视频内容分析、人脸识别比对和报警管理等部分组成。视频获取由摄像机、镜头和数字化设备组成。其中，步骤B1中包括两个对比特征；分别是B3：数据库储存的静态图片及动态视频和B4：区域监控中的图片及视频获取并进行视频内容分析和人脸识别对比。其中，步骤B2中对应监控点上出现的手机号码，查找云数据的联系号码与特定行人出现时间一致的手机号码，并查找与特定行人其手机号码沟通次数频繁的相关联系人，通过对应时间的监控点上出现的手机号码与特定行人出现时间一致的号码在相匹配，结合与特定行人其手机号码联系次数频繁的相关联系人及人脸识别分析，能够更加精确的对指定行人的身份进行识别，提高了行人身份鉴别的精确性。其中，对于步骤B4中获取的图片采用低分辨率、模糊图像重建算法，对低质量图像进行重建，获取较清晰图像；其次，使用重建图像进行人脸识别，获取对应行人的身份。其中，步骤C中的形态特征数据包含宽幅适应年龄、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等变化图像，同时针对海量视频数据的处理需求,基于MapReduce框架的分布式处理算法，并以监控区多个摄像机下的视频行人计数算法为例,通过分布式行人检测算法辅助获取回归函数的训练集,完成人数关系知识元实例的分布式训练和分布式存储，继而能够增加特定行人的身份特征，继而便于快速及更加精确的鉴别行人。其中，步骤D中对云端数据系统相关数据信息进行分析，整合出相适度较高的特征进行组合，进一步缩小特定信息对应的行人。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，其特征在于：包括以下步骤：/n首先根据步骤A:下载云端数据，更新本地数据,对本区域的人口及流动人口数量进行实时更新，输入相关区域信息，传输指令到云端系统，云端数据系统接收到后，对其区域人员信息进行整合并进行信息反馈；/n然后根据步骤B：对步骤A中整理出的信息进行分类对比，并对分类后的信息进行整合；/n整理好信息后，根据步骤C：分析对应的数据协议特征,其数据协议特征包括有形态特征数据和相关联系信息数据两种；/n分析好数据协议特征后，根据步骤D：从云端数据系统对寻求的特征进行提取、特征匹配并进行数据分析；/n最后通过步骤E：确定对应特征，鉴别对应的行人。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，其特征在于：包括以下步骤：
首先根据步骤A:下载云端数据，更新本地数据,对本区域的人口及流动人口数量进行实时更新，输入相关区域信息，传输指令到云端系统，云端数据系统接收到后，对其区域人员信息进行整合并进行信息反馈；
然后根据步骤B：对步骤A中整理出的信息进行分类对比，并对分类后的信息进行整合；
整理好信息后，根据步骤C：分析对应的数据协议特征,其数据协议特征包括有形态特征数据和相关联系信息数据两种；
分析好数据协议特征后，根据步骤D：从云端数据系统对寻求的特征进行提取、特征匹配并进行数据分析；
最后通过步骤E：确定对应特征，鉴别对应的行人。


2.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，其特征在于：步骤B中包括两个分类特征；分别是B1：结合智能视频监控的人脸识别产品和B2：结合智能视频监控监控点上手机号码的重现次数及对应联系人，进行识别。


3.根据权利要求2所述的一种基于大数据处理技术的行人身份识别系统，其特征在于：步骤B1中包括两个对比特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兖清，
申请(专利权)人：陈兖清，
类型：发明
国别省市：浙江;33