【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法
[0001]本专利技术属于知识图谱
，涉及基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法。
技术介绍
[0002]随着智能化的科技浪潮不断推进，“智慧社区”、“智慧医疗”、“智慧农业”等众多新兴的智能化领域逐渐进入人们的实际生活，成为政府和企业的重点研发项目，其中“智慧社区”中的“智慧警务”领域也受到了较大的影响，发展出了一些强大的智能化监查手段，通过对社区的各个地点24小时不间断监控，以及依靠先进的机器学习技术，可以显著提高对社区的监管力度，对社区人民的生命财产安全提供重要保障。
[0003]在“智慧警务”领域内有一个重要的场景，即对目标人物的落脚点和目标人物的同行人员进行分析。对目标人物的落脚点进行分析即通过社区内的摄像头，视频监控目标人物在小区内的活动轨迹，来判断是否是为落脚点；对目标人物的同行人员进行分析即通过相邻的摄像头，判断目标人物周围的人员是否在一定时间内多次出现，来判断是否是同行人员。此场景对于社区安全以及人员轨迹定位等方面都有重大意义。而...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法，其特征在于，包括S1构建知识图谱的方法、S2分析人员落脚点的方法和S3分析同行人员的方法；S1构建知识图谱的方法包括以下步骤，S1
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1知识图谱的定义与存储，利用自底向上的结构构建实体和关系组合，即SPO三元组；其中实体包括社区和人员，关系包括人员之间的关系，人员和社区之间的关系，实体与实体之间用关系连接，所有关系都对应数字权重，并使用图数据库Neo4j进行存储；S1
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2 获取非结构化数据，按类别获取整个社区系统录入的全部非结构化图片和文本信息；S1
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3信息抽取，将非结构化数据进行实体抽取、关系抽取以及属性抽取；对非结构化数据中所有人员和社区进行实体生成，将人员信息和社区信息作为属性添加到对应的实体，最后根据数据中存储的关系将不同的实体建立连接，以图的形式进行存储，建立初步知识图谱；S1
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4 轨迹抽取，将监控画面进行人脸特征提取，与初步知识图谱内人脸特征信息进行比对，进行人脸识别；并且记录已识别到的人员的轨迹行为，实时存储在知识图谱内；S1
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5知识加工，利用基于图的关系推理算法对初步知识图谱进行数据挖掘，推理出不同实体之间是否存在同行可能，推理出人员实体和社区实体之间是否存在落脚点可能；接着利用置信度较高的推理信息更新知识图谱，将同行关系、落脚点关系和置信度信息加入知识图谱中，构成完整的知识图谱；S2分析人员落脚点的方法步骤包括，S2
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1输入查询信息，用户在查询界面输入需要查询分析的目标人物信息和时间段信息；S2
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2知识图谱检索，将目标人物的信息和时间段送入知识图谱进行检索，若检索结果为有落脚点社区，则输出结果；否则进入步骤S2
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3；S2
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3活动轨迹统计，根据目标人物在知识图谱内已经存储的轨迹信息，将所有的用户查询时段内的轨迹信息进行算法统计；S2
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4二分分析，利用轨迹信息进行筛选，排序分析得到目标人物的落脚点，并且根据结果分别进行对应的操作；S2
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5用户交互，显示最终的判断结果给用户，同时用户可人为设定人与社区的落脚点关系，反馈给知识图谱；S3分析同行人员的方法步骤包括，S3
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1提取特征，从视频画面中提取人脸特征信息，然后与目标人物的人脸特征进行比对，识别确认视频中人物为目标人物，最后提取视频中目标人物的同行人员的人脸特征信息；S3
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2分析判断，将同行人员和目标人物的人脸特征信息送入知识图谱进行检索，核实是否为同行人员；S3
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3用户交互，显示最终的判断结果给用户，同时用户可人为判定两者的同行关系，反馈给系统，系统更新知识图谱。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法，其特征在于：步骤S1
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2中文本信息包括社区住户人员的姓名、身份证号、年龄、性别、人脸特征信息及住户家庭成员信息、社区地址、大门位置、社区内建筑物信息；其中人脸特征信息
通过住户人员录入的证件照提取得到，其余信息以文本形式获取。3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的社区项目人员落脚点和同行人员分析方法，其特征在于：步骤S1
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3中实体抽取指步骤S1
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2获得全部住户人员中将每个人作为一个独立实体，通过身份证号和人脸特征信息区分不同的实体，全部社区信息中将每个社区作为一个独立实体，用名称和地址区分不同实体；属性抽取是指将步骤S1
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2获得的社区信息和住户人员信息作为属性添加到对应的实体；关系抽取是指根据步骤S1
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2获得数据存储的关系将不...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘寒松，王永，王国强，刘瑞，翟贵乾，
申请(专利权)人：松立控股集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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