一种案件侦查方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种案件侦查方法、装置、终端设备及计算机可读介质，所述方法包括：调取接警号代表的案件语义信息；在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到运动目标的结构化特征信息，并将案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片；以图搜图搜索与犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及案发时间和案发地点，生成犯罪嫌疑人的运动轨迹；将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪，从而可提高案件侦破效率。高案件侦破效率。高案件侦破效率。

【技术实现步骤摘要】
一种案件侦查方法及装置


[0001]本专利技术属于视频侦查
，具体是涉及到一种案件侦查方法、装置、终端设备及计算机可读介质。

技术介绍

[0002]随着“天网”工程的建设，全国各大中小城市基本都部署了监控摄像头。视频监控系统在公安侦查领域得到广泛应用，视频侦查已成为平安社会的重要技术保障。然而现有技术中，视频侦查数据量大，数据信息提取及追踪嫌疑目标手段缺乏，主要靠人工识别视频中的嫌疑目标，侦查工作量大，严重影响侦查效率。同时在实际应用中，接案信息记录在公安内网，因数据安全要求与视频专网只能通过网关单向传输数据，并且案件信息因警情种类不同、录入警情及笔录过程中每个人语言描述风格不同，为了更好的利用案件信息数据，需要花费大量时间和人力在警情及笔录数据的质量检查和价值信息提取上。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种案件侦查方法、装置、终端设备及计算机可读介质，能够提高案件侦破效率。
[0004]本专利技术实施例的第一方面提供了一种案件侦查方法，包括：
[0005]从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、案发时间和案发地点；
[0006]在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到所述运动目标的结构化特征信息，并将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片；
[0007]根据所述犯罪嫌疑人图片，以图搜图搜索与所述犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据所述相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及所述案发时间和案发地点，生成所述犯罪嫌疑人的运动轨迹；
[0008]将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定所述犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪。
[0009]本专利技术实施例的第二方面提供了一种案件侦查装置，包括：
[0010]语义模块，用于从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、案发时间和案发地点；
[0011]特征模块，用于在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到所述运动目标的结构化特征信息，并将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片；
[0012]轨迹模块，用于根据所述犯罪嫌疑人图片，以图搜图搜索与所述犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据所述相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及所述案发时间和案发地点，生成所述犯罪嫌疑人的运动轨迹；
[0013]追踪模块，用于将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定所述犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪。
[0014]本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述案件侦查方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现上述案件侦查方法的步骤。
[0016]本专利技术实施例提供的案件侦查方法中，可从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息，在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到所述运动目标的结构化特征信息，并将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片，根据所述犯罪嫌疑人图片，以图搜图搜索与所述犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据所述相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及所述案发时间和案发地点，生成所述犯罪嫌疑人的运动轨迹，并将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定所述犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪，从而可提高案件侦破效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0018]图1是本专利技术实施例提供的一种案件侦查方法的流程图；
[0019]图2是本专利技术实施例提供的神经网络模型的结构示意图；
[0020]图3是本专利技术实施例提供的一种案件侦查装置的结构示意图；
[0021]图4是图3中的语义模块的细化结构示意图；
[0022]图5是图3中的特征模块的细化结构示意图；
[0023]图6是图3中的轨迹模块的细化结构示意图；
[0024]图7是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
[0025]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0026]为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0027]请参阅图1，图1是本专利技术实施例提供的一种案件侦查方法的流程图。如图1所示，本实施例的案件侦查方法包括以下步骤：
[0028]S101:从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息f
k
。
[0029]在本专利技术实施例中，所述案件语义信息是通过NLP(自然语言处理)技术从所述接警号对应的案件语料数据中提取的语义结构化信息，所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、案发时间和案发地点等案件关键信息。具体地，可采用jieba(结巴)工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot(独热)形式表示的词语通过embedding(嵌入)方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列，并将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型。在得到训练好的所述神经网络模型后，可通过，例如，部署于视频专网中的视频侦查系统，从公安内网获取接警号，将所述接警号对应的案件语料数据输入所述训练好的神经网络模型，得到所述接警号代表的案件语义信息。其中，所述接警号指的是与接案信息对应的编号。进一步地，如图2所示，所述神经网络模型包括输入层、embedding层、CNN(卷积神经网络)层、Bi-LSTM(双向长短期记忆)层、Attention(注意力)层、全连接层和CRF(条件随机场)层；所述CNN层用于提取局部信息特征，所述Bi-LSTM层用于提取文本的上下文关联信息特征，同时增加注意力机制极大的提升系统的性能和鲁棒性，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种案件侦查方法，其特征在于，包括：从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息；所述案件语义信息包括嫌疑人特征信息、案发时间和案发地点；在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到所述运动目标的结构化特征信息，并将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片；根据所述犯罪嫌疑人图片，以图搜图搜索与所述犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据所述相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及所述案发时间和案发地点，生成所述犯罪嫌疑人的运动轨迹；将所述犯罪嫌疑人图片、案件语义信息及运动轨迹打包发送至公安内网，以确定所述犯罪嫌疑人身份，并根据所述案件语义信息及运动轨迹对所述犯罪嫌疑人进行追踪。2.根据权利要求1所述的案件侦查方法，其特征在于，所述从公安内网获取接警号，并调取所述接警号代表的案件语义信息，包括：采用jieba工具对案件语料数据进行分词和词性标注，把One-hot形式表示的词语通过embedding方法进行分布式表示，形成包含语义信息的词向量序列；将所述词向量序列输入神经网络模型进行高迭代次数的长期训练，形成预训练好的神经网络模型；从公安内网获取接警号，将所述接警号对应的案件语料数据输入所述训练好的神经网络模型，得到所述接警号代表的案件语义信息。3.根据权利要求2所述的案件侦查方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、embedding层、CNN层、Bi-LSTM层、Attention层、全连接层和CRF层；所述CNN层用于提取局部信息特征，所述Bi-LSTM层用于提取文本的上下文关联信息特征，同时增加注意力机制极大的提升系统的性能和鲁棒性，所述全连接层及CRF层用于使得基于包含语义信息的词向量加入词性和副词关键词的特征。4.根据权利要求1～3中任一项所述的案件侦查方法，其特征在于，所述在视频专网获取视频，对所述视频中的运动目标进行结构化解析得到所述运动目标的结构化特征信息，并将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片，包括：在视频专网提取视频数据；将所述视频数据统一解码成标准格式；以背景去除法提取解码后的视频数据对应的视频中的运动目标；通过结构化算法提取所述运动目标的结构化特征信息；将所述案件语义信息中的嫌疑人特征信息与所述结构化特征信息匹配，确定犯罪嫌疑人图片。5.根据权利要求4所述的案件侦查方法，其特征在于，所述根据所述犯罪嫌疑人图片，以图搜图搜索与所述犯罪嫌疑人图片中的犯罪嫌疑人相似的相似目标，并根据所述相似目标所处监控点的位置、监控拍摄的时间及所述案发时间和案发地点，生成所述犯罪嫌疑人的运动轨迹，包括：提取所述犯罪嫌疑人图片中的特征向量，并按照公式(1)进行相似度匹配，提取相似度<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志前，李宁，端义勇，王奇，
申请(专利权)人：苏州千视通视觉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：