图码轨迹关联度确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图码轨迹关联度确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据；对所述人脸图像数据和所述IMSI数据进行聚类，分别得到相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹；根据所述相同人脸图像运动轨迹和所述相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵；对所述图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵；根据所述奇异值图码矩阵，确定图码轨迹关联度，用于生成运动轨迹信息。本发明专利技术实施例降低了图码关联复杂度的同时提高了图码关联的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
图码轨迹关联度确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种图码轨迹关联度确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着我国城市化进程的推进，人员和物资的流动性与日俱增，城市潜在风险随之增加。因此，提高城市安防系统建设至关重要。在城市安全体系中，对重点人员和重点场所的监控和预警成为城市安防的十分重要一环。在现代社会，人们通常手机不离身。因此，在侦查和防控场景中，图码关联可以极大程度丰富人的运行轨迹信息。
[0003]现有的图码关联技术主要分为两大类：第一类为基于大数据条件下的算法模型进行图码关联；第二类为基于先验规则人为建模。然而，第一类图码关联方式复杂度较高，实时性较低；第二类图码关联方式依赖于人为经验来进行计算判断，复杂度较低，但图码关联的准确度低，无法应对大数据条件下复杂场景。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种图码轨迹关联度确定方法、装置、设备及存储介质，以降低图码关联复杂度的同时提高图码关联的准确性。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种图码轨迹关联度确定方法，所述方法包括：
[0006]获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据；
[0007]对所述人脸图像数据和所述IMSI数据进行聚类，分别得到相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹；
[0008]根据所述相同人脸图像运动轨迹和所述相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵；/>[0009]对所述图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵；
[0010]根据所述奇异值图码矩阵，确定图码轨迹关联度，用于生成运动轨迹信息。
[0011]根据本专利技术的另一方面，提供了一种图码轨迹关联度确定装置，该装置包括：
[0012]数据获取模块，用于获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据；
[0013]运动轨迹确定模块，用于对所述人脸图像数据和所述IMSI数据进行聚类，分别得到相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹；
[0014]图码矩阵构建模块，用于根据所述相同人脸图像运动轨迹和所述相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵；
[0015]奇异值图码矩阵确定模块，用于对所述图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵；
[0016]轨迹关联度确定模块，用于根据所述奇异值图码矩阵，确定图码轨迹关联度，用于生成运动轨迹信息。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0018]至少一个处理器；以及
[0019]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0020]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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专利技术任一实施例所述的图码轨迹关联度确定方法。
[0021]根据本专利技术的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的图码轨迹关联度确定方法。
[0022]本专利技术实施例通过获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据；对人脸图像数据和所述IMSI数据进行聚类，分别得到相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹；根据相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵；对图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵；根据奇异值图码矩阵，确定图码轨迹关联度，用于生成运动轨迹信息。上述方案通过对获取的人脸图像数据和IMSI数据进行实时处理，实时生成并更新相应的图码矩阵的方式，实现了对图码轨迹关联度的实时确定。无需基于大量的人脸图像和IMSI数据训练大规模网络模型，降低了对确定图码轨迹关联度的复杂度。相较于基于先验规则认为建模完全依赖人为经验确定图码轨迹关联度的方式，本专利技术实施例降低了图码关联复杂度的同时提高了图码关联的准确性。
[0023]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0024]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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种图码轨迹关联度确定方法的流程图；
[0026]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种图码轨迹关联度确定方法的流程图；
[0027]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种图码轨迹关联度确定装置的结构示意图；
[0028]图4是实现本专利技术实施例的图码轨迹关联度确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0031]实施例一
[0032]图1为本专利技术实施例一提供的一种图码轨迹关联度确定方法的流程图，本实施例可适用于将属于相同用户的人脸图像和IMSI(国际移动用户识别码，International Mobile Subscriber Identity)进行图码关联的情况，该方法可以由图码轨迹关联度确定装置来执行，该图码轨迹关联度确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该图码轨迹关联度确定装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0033]S110、获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据。
[0034]其中，预设区域范围可以由相关技术人员预先设定。例如预设区域范围可以是一个城市，也可以是一个城市中的某个区域，本实施例对此不进行限定，具体可以根据实际情况预先设定。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图码轨迹关联度确定方法，其特征在于，包括：获取预设区域范围内的人脸图像数据和国际移动用户识别码IMSI数据；对所述人脸图像数据和所述IMSI数据进行聚类，分别得到相同人脸图像运动轨迹和相同IMSI运动轨迹；根据所述相同人脸图像运动轨迹和所述相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵；对所述图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵；根据所述奇异值图码矩阵，确定图码轨迹关联度，用于生成运动轨迹信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同人脸图像运动轨迹和所述相同IMSI运动轨迹，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵，包括：根据所述相同人脸图像运动轨迹，构建人脸时空关系矩阵；根据所述相同IMSI运动轨迹，构建IMSI时空关系矩阵；根据所述人脸时空关系矩阵和所述IMSI时空关系矩阵，构建人脸图像和IMSI之间的图码矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同人脸图像运动轨迹，构建人脸时空关系矩阵，包括：根据预设的时间切片长度，对所述相同人脸图像运动轨迹进行轨迹切分，得到至少一个相同人脸图像运动子轨迹；根据各所述相同人脸图像运动子轨迹和所述预设区域范围内的至少一个图像采集设备之间的关联关系，构建人脸时空关系矩阵；其中，所述图像采集设备用于采集人脸图像数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同IMSI运动轨迹，构建IMSI时空关系矩阵，包括：根据预设的时间切片长度，对所述相同IMSI运动轨迹进行轨迹切分，得到至少一个相同IMSI运动子轨迹；建立所述预设区域范围内的各侦码设备和各图像采集设备之间的设备映射关系；其中，所述侦码设备用于采集IMSI数据；根据各所述相同IMSI运动子轨迹和所述设备映射关系，构建IMSI时空关系矩阵。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述图码矩阵进行奇异值分解和降维处理，得到奇异值图码矩阵，包括：对所述图码矩阵进行奇异值分解，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东锋，梁杨智，杨德武，
申请(专利权)人：深圳前海中电慧安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：