一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，所述方法包括：导入目标MAC地址信息，查询并生成目标MAC轨迹，根据所述目标MAC轨迹调取对应的监控视频数据，根据所述监控视频数据生成多个视频轨迹，通过碰撞从多个视频轨迹中确定出目标视频轨迹，将所述目标视频轨迹所对应的监控视频数据和目标MAC地址信息绑定。本发明专利技术利用已知的目标MAC地址信息与监控视频图像识别技术相融合，通过大数据分析技术，综合考虑了MAC时长轨迹与视频时长轨迹的相似度以及MAC次数轨迹与视频次数轨迹的相似度，能够快速有效地获取到未知目标人物，极大地方便了侦查人员确定嫌疑目标的有效身份信息，提升对研判工具的有效利用率。提升对研判工具的有效利用率。提升对研判工具的有效利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频监控领域以及智能安防领域，具体涉及一种基于目标MAC 地址与监控视频的人员定位方法。

技术介绍

[0002]目前市场上的人脸识别和目标MAC采集技术均已经非常成熟，国家相关部门在城市的大街小巷均布控了视频监控设备和目标MAC采集设备，对城市的治安进行守护。但是在对一些特殊人员进行定位时，特别是一些还未确认身份无法直接通过视频识别的人员，往往需要先采用人力的方式对目标MAC 信息的轨迹进行研判，再通过视频录像进行筛查，人力消耗非常巨大，对于案件的侦破效率产生一定的影响。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，包括以下内容：
[0004]导入目标MAC地址信息，查询并生成目标MAC轨迹，其中，所述目标MAC 轨迹包括目标MAC时长轨迹、目标MAC次数轨迹；
[0005]根据所述目标MAC轨迹调取对应的监控视频数据，根据所述监控视频数据生成多个视频轨迹，其中，所述视频轨迹包括视频时长轨迹、视频次数轨迹；
[0006]通过碰撞，将所述目标MAC轨迹和视频轨迹关联，并将监控视频数据和目标MAC地址信息绑定。
[0007]优选的，所述查询并生成目标MAC轨迹包括：
[0008]在多个指定区域查询所述目标MAC地址信息；
[0009]获取所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间；
[0010]根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成目标MAC轨迹。
[0011]优选的，所述根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成目标MAC轨迹包括：
[0012]获取所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数，将所述出现次数标记为R
i
，i＝1，2，
…
n，i表示区域，得到目标MAC次数轨迹序列 {R1,R2,R3，
…
,R
n
}；
[0013]获取根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的每次出现的开始时间和结束时间，计算每次出现的持续时长和间隔时长，将每个区域中所有持续时长的平均值和所有间隔时长的平均值的比值记为S
i
＝g
i
/h
i
，得到目标MAC时长轨迹{S1,S2,S3，
…
,S
n
}。
[0014]优选的，根据所述目标MAC轨迹调取对应的监控视频数据，根据所述监控视频数据生成多个视频轨迹序列包括：
[0015]根据目标MAC轨迹调取对应的多个指定区域的监控视频数据；
[0016]通过图像识别技术识别所述监控视频数据中出现的人脸，并获取每个人脸的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间；
[0017]根据每个人脸的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成每个人脸的视频轨迹。
[0018]优选的，根据每个指定区域每个人脸的出现次数以及每次出现的时间生成每个人脸的视频轨迹包括：
[0019]获取每个指定区域任一人脸的出现次数，将所述出现次数标记为F
i
，得到视频次数序列{F1,F2,F3，...,F
n
}，其中,所述出现次数包括确定出现次数和疑似出现次数；
[0020]获取每个指定区域该人脸每次出现的开始时间和结束时间，计算每次出现的持续时长和间隔时长，将每个区域中所有持续时长的平均值和所有间隔时长的平均值的比值记为Q
i
＝G
i
/H
i
，得到视频时长轨迹{Q1,Q2,Q3，...,Q
n
}；
[0021]重复上述步骤，直到获取每个人脸的视频轨迹。
[0022]优选的，所述F
i
具体为：
[0023]F
i
＝P
ij
+P
ij
‑
im
/2
[0024]其中，P
ij
表示第i区域该人脸的确定出现次数，所述P
ij
‑
im
表示一区域该人脸的疑似出现次数。
[0025]优选的，获取每个指定区域该人脸每次出现的开始时间和结束时间，计算每次出现的持续时长和间隔时长包括：
[0026]若本次出现为疑似出现，则记本次出现持续时长为实际持续时长的1/2 倍；若本次出现为确定出现，则记本次出现持续时长为实际持续时长，其中，实际持续时长为本次出现的开始时间和结束时间的差值；
[0027]若本次出现和下次出现均为疑似出现，则记该两次的间隔时长为实际间隔时长的1/4倍；若本次出现或者下次出现为疑似出现，则记该两次的间隔时长为实际间隔时长的1/2倍；若本次出现和下次出现均为确定出现，记该两次的间隔时长为实际间隔时长，其中，所述实际间隔时长为下次出现的开始时间和本次出现的结束时间的差值。
[0028]优选的，通过碰撞从多个视频轨迹中确定出目标视频轨迹，将所述目标 MAC轨迹和所述目标视频轨迹关联，并将所述目标视频轨迹所对应的监控视频数据和目标MAC地址信息绑定包括：
[0029]计算目标MAC轨迹与多个视频轨迹的相似度；
[0030]将相似度最高的视频轨迹作为目标视频轨迹，将所述目标MAC轨迹与所述目标视频轨迹关联，并将所述目标MAC轨迹对应的目标MAC地址信息和所述目标视频轨迹对应的监控视频数据绑定。
[0031]优选的，计算目标MAC轨迹与多个视频轨迹的相似度包括：
[0032]获取一条视频轨迹，分别计算目标MAC次数轨迹与该视频轨迹中的视频次数轨迹的第一相似度和目标MAC时长轨迹与该视频轨迹中的视频时长轨迹的第二相似度；
[0033]根据所述第一相似度和第二相似度，计算目标MAC轨迹和该视频轨迹的相似度；
[0034]重复上述步骤，直到得到目标MAC轨迹与所有视频轨迹的相似度。
[0035]优选的，根据所述第一相似度和第二相似度，计算目标MAC轨迹和该视频轨迹的相似度包括：
[0036]X＝λX1+(1
‑
λ)X2[0037]其中，X为相似度，X1为第一相似度，X2为第二相似度,λ为常数。
[0038]本专利技术的有益效果体现在：本专利技术利用已知的目标MAC信息与监控视频图像识别技术相融合，通过大数据分析技术，综合考虑了MAC时长轨迹与视频时长轨迹的相似度以及MAC次数轨迹与视频次数轨迹的相似度，能够快速有效地获取到未知目标人物，极大地方便了侦查人员确定嫌疑目标的有效身份信息，提升对研判工具的有效利用率。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，其特征在于，包括以下内容：导入目标MAC地址信息，查询并生成目标MAC轨迹，其中，所述目标MAC轨迹包括目标MAC时长轨迹、目标MAC次数轨迹；根据所述目标MAC轨迹调取对应的监控视频数据，根据所述监控视频数据生成多个视频轨迹，其中，所述视频轨迹包括视频时长轨迹、视频次数轨迹；通过碰撞从多个视频轨迹中确定出目标视频轨迹，将所述目标MAC轨迹和所述目标视频轨迹关联，并将所述目标视频轨迹所对应的监控视频数据和目标MAC地址信息绑定。2.根据权利要求1所述的一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，其特征在于，所述查询并生成目标MAC轨迹包括：在多个指定区域查询所述目标MAC地址信息；获取所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间；根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成目标MAC轨迹。3.根据权利要求2所述的一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，其特征在于，所述根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成目标MAC轨迹包括：根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的出现次数，将所述出现次数标记为R
i
，i＝1，2，
…
n，i表示区域，得到目标MAC次数轨迹序列{R1,R2,R3，
…
,R
n
}；根据所述目标MAC地址信息在每个指定区域的每次出现的开始时间和结束时间，计算每次出现的持续时长和间隔时长，将每个区域中所有持续时长的平均值和所有间隔时长的平均值的比值记为S
i
＝g
i
/h
i
，得到目标MAC时长轨迹{S1,S2,S3，
…
,S
n
}。4.根据权利要求1所述的一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，其特征在于，根据所述目标MAC轨迹调取对应的监控视频数据，根据所述监控视频数据生成多个视频轨迹序列包括：根据目标MAC轨迹调取对应的多个指定区域的监控视频数据；通过图像识别技术识别所述监控视频数据中出现的人脸，并获取每个人脸的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间；根据每个人脸的出现次数以及每次出现的开始时间和结束时间生成每个人脸的视频轨迹。5.根据权利要求4所述的一种基于目标MAC地址与监控视频的人员定位方法，其特征在于，所述根据每个指定区域每个人脸的出现次数以及每次出现的时间生成每个人脸的视频轨迹包括：根据每个指定区域任一人脸的出现次数，将所述出现次数标记为F
i
，得到视频次数序列{F1,F2,F3，...,F
n
}，其中,所述出现次数包括确定出现次数和疑似出现次数；根据每个指定区域该人脸每次出现的开始时间和结束时间，计算每次出现的持续时长和间隔时长...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘碧清，梁猛，阮涛，黄佳，
申请(专利权)人：浙江齐安信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：