一种目标对象聚集预测方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种目标对象聚集预测方法、装置以及电子设备，涉及信息处理技术领域。具体实现方案为：加载多个对象的通信数据；基于多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，多个对象包括目标对象，目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段；基于目标对象的目标字段的信息，对目标对象进行聚集预测，得到预测结果。在进行聚集预测过程中，加载多个对象的通信数据，可从中获取目标对象的身份标识字段、位置字段以及时间字段的信息，然后基于目标对象的目标字段的信息，即可实现对目标对象的聚集预测。无需对通信数据进行人工分析判断是否发生聚集，从而可提高对象聚集预测的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种目标对象聚集预测方法、装置以及电子设备
本申请涉及计算机技术中的信息处理
，尤其涉及一种目标对象聚集预测方法、装置以及电子设备。
技术介绍
在安全领域，经常有针对嫌疑人团伙进行聚集的分析需求，以发现嫌疑人团伙发生聚集。目前，常用判断嫌疑人团伙是否发生聚集的方法，是调用固定的应用程序接口(API)获取嫌疑人团伙成员的位置信息，通过人工分析获取的位置信息以预测嫌疑人团伙成员是否发生聚集，如此，导致对嫌疑人团伙是否发生聚集的预测效率较差，即聚集预测效率较差。
技术实现思路
本申请提供一种目标对象聚集预测方法、装置和电子设备，以解决现有聚集预测效率较差的问题。第一方面，本申请一个实施例提供一种目标对象聚集预测方法，包括：加载多个对象的通信数据；基于所述多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，所述多个对象包括所述目标对象，所述目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段；基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果。本申请实施例的目标对象聚集预测方法，在进行聚集预测过程中，在加载多个对象的通信数据后，可从中获取目标对象的身份标识字段、位置字段以及时间字段的信息，然后基于目标对象的目标字段的信息，即可实现对目标对象的聚集预测，得到预测结果。无需对通信数据进行人工分析判断是否发生聚集，从而可提高对象聚集预测的效果。第二方面，本申请一个实施例提供一种目标对象聚集预测装置，所述装置包括：第一加载模块，用于加载多个对象的通信数据；第一获取模块，用于基于所述多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，所述多个对象包括所述目标对象，所述目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段；预测模块，用于基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果。本申请实施例的目标对象聚集预测装置，在进行聚集预测过程中，在加载多个对象的通信数据后，可从中获取目标对象的身份标识字段、位置字段以及时间字段的信息，然后基于目标对象的目标字段的信息，即可实现对目标对象的聚集预测，得到预测结果。无需对通信数据进行人工分析判断是否发生聚集，从而可提高对象聚集预测的效果。第三方面，本申请一个实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请各实施例提供的方法。第四方面，本申请一个实施例还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请各实施例提供的方法。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是本申请提供的一个实施例的目标对象聚集预测方法的流程示意图之一；图2是本申请提供的一个实施例的目标对象聚集预测方法的流程示意图之二；图3是实现本申请实施例的目标对象聚集预测方法的聚集预测系统的架构图；图4是本申请提供的一个实施例的目标对象聚集预测装置的结构图之一；图5是本申请提供的一个实施例的目标对象聚集预测装置的结构图之二；图6是本申请提供的一个实施例的目标对象聚集预测装置的结构图之三；图7是用来实现本申请实施例的目标对象聚集预测方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。如图1所示，根据本申请的实施例，本申请提供一种目标对象聚集预测方法，可应用于电子设备，该方法包括：步骤S101：加载多个对象的通信数据。对象可以理解为用户，通信数据可以从运营商侧获取。作为一个示例，通信数据可以包括身份标识信息、位置信息以及时间信息，也还可以包括通信标识号(例如，手机号等)以及MAC(MediaAccessControlAddress，物理地址)等。步骤S102：基于多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息。其中，多个对象包括目标对象，目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段。时间字段对应的时间可以理解为出现在位置字段对应位置时的时间。另外，目标字段还可包括通信标识号字段以及MAC字段等。目标对象可以理解为预先已知的目标对象。例如，多个对象包括n个对象，即包括对象A1、对象A2、对象A3、……、对象An，对目标对象中属于同一团伙的对象进行聚集预测，例如，目标对象的数量多个，目标对象中属于同一团伙X的对象包括对象A1和对象A2，在加载上述n个对象的通信数据之后，即可从中获取对象A1和对象A2的目标字段的信息。上述目标对象中属于同一团伙Y的对象包括对象A3和对象A4，在加载上述n个对象的通信数据之后，即可从中获取对象A3和对象A4的目标字段的信息。后续再进行聚集预测时，可分别对不同团伙内的目标对象进行聚集预测，例如，对对象A1和对象A2进行聚集预测，得到对象A1和对象A2对应的聚集预测结果，以及对对象A3和对象A4进行聚集预测，得到对象A3和对象A4对应的聚集预测结果。通信数据中包括目标字段的信息，即包括身份标识字段的信息(身份标识信息)、位置字段的信息(位置信息)以及时间字段的信息(时间信息)。加载多个对象的通信数据后，可从多个对象的通信数据中，获取目标对象的目标字段的信息。作为一个示例，目标对象已知，为已知对象(可以理解为已知的嫌疑对象)中的对象，即表示目标对象的身份标识信息已知，从而，基于多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，可以包括：筛选多个对象与已知对象中相同的目标对象，从多个对象的通信数据中获取目标对象的通信数据；基于目标对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息。例如，多个对象包括n个对象，即包括对象A1、对象A2、对象A3、……、对象An，已知对象包括对象A1、对象A2、对象A3、对象A4和对象B1，可知，多个对象和已知对象中相同的对象即目标对象包括对象A1、对象A2、对象A3和对象A4，在加载多个对象的通信数据后，即可从中筛选出目标对象，并从多个对象的通信数据中获取目标对象的通信数据，然后根据目标对象的通信数据获取目标对象的目标字段的信息。步骤S103：基于目标对象的目标字段的信息，对目标对象进行聚集预测，得到预测结果。得到目标对象的目标字段的信息之后，即可基于目标对象的目标字段的信息，实现对目标对象是否发生聚集的预测，得到预测结果。由于目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段，也即是根据目标对象的身份标识字段、位置字段以及时间字段对目标对象进行聚集预测。作为一个示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象聚集预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n加载多个对象的通信数据；/n基于所述多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，所述多个对象包括所述目标对象，所述目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段；/n基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象聚集预测方法，其特征在于，所述方法包括：
加载多个对象的通信数据；
基于所述多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，所述多个对象包括所述目标对象，所述目标字段包括身份标识字段、位置字段以及时间字段；
基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果，包括：
确定所述目标对象的目标字段的信息是否满足所述目标对象对应的预设规则，其中，若满足，则确定所述目标对象发生聚集的预测结果，若不满足，则确定所述目标对象未发生聚集的预测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标对象发生聚集的预测结果之后，还包括：
在第一时间距离最近一次报警的时间之间的时间差大于或等于所述预设规则中的报警周期的情况下，输出报警信息，所述报警信息用于提示所述目标对象发生聚集；
其中，所述第一时间为所述确定所述目标对象发生聚集的预测结果的时间。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象对应的预设规则基于针对预设参数的输入信息确定；
其中，所述预设参数包括数量参数、间隔时长参数、位置参数以及距离参数中至少一项以及身份标识参数，所述身份标识参数的输入信息包括所述目标对象对应的团伙中每个成员对象的身份标识信息，所述团伙中成员对象包括所述目标对象，所述预设规则与所述团伙对应。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的目标字段的信息，对所述目标对象进行聚集预测，得到预测结果之前，还包括：
获取在预设规则模板中针对所述预设参数的输入信息；
基于所述预设参数的输入信息，生成所述目标对象对应的预设规则；
将所述预设规则存储至规则数据库中。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通信数据为文本文件类型的通信数据、索引数据类型的通信数据或数据流类型的通信数据。


7.一种目标对象聚集预测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一加载模块，用于加载多个对象的通信数据；
第一获取模块，用于基于所述多个对象的通信数据，获取目标对象的目标字段的信息，其中，所述多个对象包括所述目标对象，所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：季昆鹏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11