信息关联方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种信息关联方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获得目标对象的第一结构化数据，其中，所述第一结构化数据为身份信息已知的结构化数据；基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，其中，所述结构化数据集合包括所述目标对象的第二结构化数据，所述第二结构化数据为身份信息未知的结构化数据；将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据；将所述目标结构化数据与所述第一结构化数据的身份信息进行关联。本申请不仅提高了关联效率，节省了人工成本，且在提高数据关联性的基础上，为数据挖掘提供了数据来源。

【技术实现步骤摘要】
信息关联方法、装置、设备及存储介质本申请要求于2020年01月13日提交的申请号为202010032778.6、专利技术名称为“信息关联方法、装置、设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
本申请实施例涉及数据处理
，特别涉及一种信息关联方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着智能交通的发展，大多数道路上均设置有用于拍摄图片的监控点或抓拍机等设备。通过该设备拍摄图片，将拍摄的图片转换成人脸结构化数据或者人体结构化数据之后，可以将该人脸结构化数据或者人体结构化数据与档案信息相关联，以实现更为广泛的应用，如基于关联的信息进行人员监控等。相关技术中，将图片转换成结构化数据后，一般由人工标注的方式打上档案信息，以实现结构化数据与档案信息的关联。然而，由于拍摄的图片较多，人工标注的方式实现信息关联，不仅效率较低，且人力成本高。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种信息关联方法、装置、设备及存储介质，可用于解决相关技术中的问题。所述技术方案如下：一方面，本申请实施例提供了一种信息关联方法，所述方法包括：获得目标对象的第一结构化数据，其中，所述第一结构化数据为身份信息已知的结构化数据；基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，其中，所述结构化数据集合包括所述目标对象的第二结构化数据，所述第二结构化数据为身份信息未知的结构化数据；将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据；将所述目标结构化数据与所述第一结构化数据的身份信息进行关联。可选地，所述基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，包括：确定所述第一结构化数据的采集地点；基于所述采集地点，确定结构化数据集合的采集地区范围；获取所述采集地区范围内的监控点在预设时间范围所采集的结构化数据，作为结构化数据集合。可选地，所述基于所述采集地点，确定结构化数据集合的采集地区范围，包括：基于第一采集地点、第二采集地点以及路网信息，确定所述第一采集地点与所述第二采集地点之间的可选路径；其中，所述第一采集地点、第二采集地点为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集地点；确定所述可选路径为结构化数据集合的采集地区范围。可选地，所述预设时间范围为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集时间间隔。可选地，所述将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据之后，所述方法还包括：将所述目标结构化数据按照采集时间的先后进行排序，依次计算排序后的目标结构化数据中相邻两个目标结构化数据对应的采集地点间的距离和时间差；基于计算的距离和时间差确定移动速率，选取移动速率满足速率阈值的目标结构化数据。可选地，所述将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据之后，还包括：选择一个所述目标结构化数据中的人体模型作为封面；将所述目标结构化数据中的人体模型分别与所述封面中的人体模型进行比对，选取比对值达到比对条件的目标结构化数据。还提供了一种信息关联装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获得目标对象的第一结构化数据，其中，所述第一结构化数据为身份信息已知的结构化数据；第二获取模块，用于基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，其中，所述结构化数据集合包括所述目标对象的第二结构化数据，所述第二结构化数据为身份信息未知的结构化数据；确定模块，用于将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据；关联模块，用于将所述目标结构化数据与所述第一结构化数据的身份信息进行关联。可选地，所述第二获取模块，用于确定所述第一结构化数据的采集地点；基于所述采集地点，确定结构化数据集合的采集地区范围；获取所述采集地区范围内的监控点在预设时间范围所采集的结构化数据，作为结构化数据集合。可选地，所述第二获取模块，用于基于第一采集地点、第二采集地点以及路网信息，确定所述第一采集地点与所述第二采集地点之间的可选路径；其中，所述第一采集地点、第二采集地点为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集地点；确定所述可选路径为结构化数据集合的采集地区范围。可选地，所述预设时间范围为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集时间间隔。可选地，所述确定模块，还用于将所述目标结构化数据按照采集时间的先后进行排序，依次计算排序后的目标结构化数据中相邻两个目标结构化数据对应的采集地点间的距离和时间差；基于计算的距离和时间差确定移动速率，选取移动速率满足速率阈值的目标结构化数据。可选地，所述确定模块，还用于选择一个所述目标结构化数据中的人体模型作为封面；将所述目标结构化数据中的人体模型分别与所述封面中的人体模型进行比对，选取比对值达到比对条件的目标结构化数据。还提供了一种信息关联设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令在被所述处理器执行时实现如上任一所述的信息关联方法。还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如上任一所述的信息关联方法。本申请实施例提供的技术方案至少带来如下有益效果：获取身份信息已知的第一结构化数据，基于身份信息已知的第一结构化数据获取结构化数据集合后，由于该结构化数据集合中包括身份信息未知的第二结构化数据，通过将结构化数据集合中的结构化数据与第一结构化数据进行比对，将根据比对结果确定的目标结构化数据与第一结构化数据的身份信息关联，从而在无需手动操作的情况下，实现了结构化数据与身份信息的自动关联，不仅提高了关联效率，节省了人工成本，且在提高数据关联性的基础上，为数据挖掘提供了数据来源。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种信息关联方法的实施环境示意图；图2是本申请实施例提供的一种信息关联系统的结构示意图；图3是本申请实施例提供的一种信息关联方法流程图；图4是本申请实施例提供的一种获取结构化数据的过程示意图；图5是本申请实施例提供的一种信息关联方法流程图；图6是本申请实施例提供的一种信息关联过程示意图；图7是本申请实施例提供的一种信息关联装置的结构示意图；图8是本申请实施例提供的一种信息关联设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息关联方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得目标对象的第一结构化数据，其中，所述第一结构化数据为身份信息已知的结构化数据；/n基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，其中，所述结构化数据集合包括所述目标对象的第二结构化数据，所述第二结构化数据为身份信息未知的结构化数据；/n将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据；/n将所述目标结构化数据与所述第一结构化数据的身份信息进行关联。/n

【技术特征摘要】
20200113 CN 20201003277861.一种信息关联方法，其特征在于，所述方法包括：
获得目标对象的第一结构化数据，其中，所述第一结构化数据为身份信息已知的结构化数据；
基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，其中，所述结构化数据集合包括所述目标对象的第二结构化数据，所述第二结构化数据为身份信息未知的结构化数据；
将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据；
将所述目标结构化数据与所述第一结构化数据的身份信息进行关联。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一结构化数据，获取结构化数据集合，包括：
确定所述第一结构化数据的采集地点；
基于所述采集地点，确定结构化数据集合的采集地区范围；
获取所述采集地区范围内的监控点在预设时间范围所采集的结构化数据，作为结构化数据集合。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述采集地点，确定结构化数据集合的采集地区范围，包括：
基于第一采集地点、第二采集地点以及路网信息，确定所述第一采集地点与所述第二采集地点之间的可选路径；其中，所述第一采集地点、第二采集地点为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集地点；
确定所述可选路径为结构化数据集合的采集地区范围。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设时间范围为采集时间相邻的两个所述第一结构化数据的采集时间间隔。


5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据之后，所述方法还包括：
将所述目标结构化数据按照采集时间的先后进行排序，依次计算排序后的目标结构化数据中相邻两个目标结构化数据对应的采集地点间的距离和时间差；
基于计算的距离和时间差确定移动速率，选取移动速率满足速率阈值的目标结构化数据。


6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述结构化数据集合中的结构化数据与所述第一结构化数据进行比对，根据比对结果确定目标结构化数据之后，还包括：
选择一个所述目标结构化数据中的人体模型作为封面；
将所述目标结构化数据中的人体模型分别与所述封面中的人体模型进行比对，选取比对值达到比对条件的目标结构化数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨德军，张乐天，张勇，周高林，林圣拿，孟凡旗，曹中胜，
申请(专利权)人：杭州海康威视系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33