一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为获取目标车辆的轨迹信息；对轨迹信息进行分析处理，得到目标车辆的常驻点以及常驻点的常驻点类型；基于目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆。通过识别出有跟踪行为的车辆，即可为目标车辆的用户提供处置依据，从而避免相关人员的生命财产安全受到损失。失。失。

【技术实现步骤摘要】
一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及安保
，更具体地说，涉及一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在公共安全领域，有些重要用途的车辆或特定用户的车辆有可能成为犯罪分子的目标，犯罪分子会利用车辆实施跟随，以便寻找机会实施犯罪行为。为了保护人民生命财产安全，需要对跟随车辆进行有效识别，一旦能够识别出跟随车辆，就能够通过自助或者其他方式避免相关人员的生命财产安全受到损失。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，用于有效识别有跟踪行为的车辆。
[0004]为了实现上述目的，现提出的方案如下：一种跟踪行为识别方法，应用于电子设备，所述跟踪行为识别方法包括步骤：获取目标车辆的轨迹信息；对所述轨迹信息进行分析处理，得到所述目标车辆的常驻点以及所述常驻点的常驻点类型；基于所述目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆。
[0005]可选的，所述获取目标车辆的轨迹信息，包括步骤：采集所述目标车辆的车载设备与基站的全量通信数据；对所述全量通信数据执行路网匹配处理，得到所述目标车辆的轨迹数据；对所述轨迹数据进行伴随计算处理，得到所述目标车辆的轨迹信息。
[0006]可选的，所述对所述全量通信数据执行路网匹配处理，得到所述目标车辆的轨迹数据，包括步骤：对所述全量通信数据进行过滤处理，去除其中的冗余数据；基于驻留点模型对所述全量通信数据进行处理，滤除处理得到的驻留点；对所述轨迹数据中的轨迹点位进行抽稀加稠处理；基于卡尔曼滤波算法对经过抽稀加稠处理后的所述轨迹数据进行分段纠偏处理；对经过纠偏处理过的所述轨迹数据进行路网绑定处理。
[0007]可选的，所述对所述轨迹信息进行分析处理，得到所述目标车辆的常驻点以及所述常驻点的常驻点类型，包括步骤：从所述轨迹信息中识别出多个常驻点；提取每个所述常驻点的多个常驻点特征；基于所述多个常驻点特征对所述多个常驻点进行聚类分析，得到所述常驻点类
型。
[0008]可选的，所述基于所述目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆，包括步骤：识别所述目标车辆的车辆用途；基于所述车辆用途和实际业务需求从所述待筛查车辆进行筛查，得到疑似跟踪车辆；计算所述疑似跟踪车辆与所述目标车辆的相似度；当所述相似度符合预设判定规则时，确认所述疑似跟踪车辆为有跟踪行为的车辆。
[0009]可选的，所述相似度包括轨迹相似度、轨迹平均速度相似度、轨迹驻留点相似度和轨迹驻留点的驻留时间相似度中的部分或全部。
[0010]一种跟踪行为识别装置，应用于电子设备，所述跟踪行为识别装置包括：轨迹获取模块，被配置为获取目标车辆的轨迹信息；轨迹分析模块，被配置为对所述轨迹信息进行分析处理，得到所述目标车辆的常驻点以及所述常驻点的常驻点类型；跟踪识别模块，被配置为基于所述目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆。
[0011]可选的，所述跟踪识别模块包括：用途识别单元，被配置为识别所述目标车辆的车辆用途；车辆筛选单元，被配置为基于所述车辆用途和实际业务需求从所述待筛查车辆进行筛查，得到疑似跟踪车辆；相似度计算单元，被配置为计算所述疑似跟踪车辆与所述目标车辆的相似度；跟踪确认单元，被配置为当所述相似度符合预设判定规则时，确认所述疑似跟踪车辆为有跟踪行为的车辆。
[0012]一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：所述存储器用于存储计算机程序或指令；所述处理器用于执行所述计算机程序或指令，以使所述电子设备实现如上所述的跟踪行为识别方法。
[0013]一种存储介质，应用于电子设备，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序能够被所述电子设备执行，以使所述电子设备实现如上所述的跟踪行为识别方法。
[0014]从上述的技术方案可以看出，本申请公开了一种跟踪行为识别方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为获取目标车辆的轨迹信息；对轨迹信息进行分析处理，得到目标车辆的常驻点以及常驻点的常驻点类型；基于目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆。通过识别出有跟踪行为的车辆，即可为目标车辆的用户提供处置依据，从而避免相关人员的生命财产安全受到损失。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，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申请的一些实施例，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。
[0016]图1为本申请实施例的一种跟踪行为识别方法的流程图；图2为本申请实施例的常驻点识别过程的流程图；图3为本申请实施例的对有跟踪行为的疑似跟踪车辆的识别过程的流程图；图4为本申请实施例的一种跟踪行为识别装置的框图；图5为本申请实施例的另一种跟踪行为识别装置的框图；图6为本申请实施例的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0018]实施例一
[0019]图1为本申请实施例的一种跟踪行为识别方法的流程图。
[0020]如图1所示，本实施例提供的跟踪行为识别方法应用于电子设备，用于对目标车辆有跟踪行为的疑似跟踪车辆进行识别，确定其是否有跟踪行为，该电子设备可以理解为具有数据计算和信息处理能力的计算机、服务器或嵌入式设备。该跟踪行为识别方法具体包括如下步骤：S1、获取目标车辆的轨迹信息。
[0021]本申请是基于车辆的轨迹实现跟踪行为识别的，这里的车辆不仅限于被追踪的目标车辆，还包括有跟踪行为的车辆，这里的有跟踪行为的车辆是指从疑似跟踪车辆识别出的车辆。本申请中通过如下步骤实现目标车辆的轨迹信息的获取：首先，采集目标车辆的车载设备与基站的全量通信数据。
[0022]通过数据采集设备、信息网络或者其他通信链路，从基站本身或者与基站连接的设备获取相应车辆设备的车载设备与基站的全量通信数据，这里的车载设备是指能够与基站建立通信连接的无线通信设备，如车机或者车载通信设备等。该全量通信数据中包含相应车载设备与基站之间的距离信息和信息交互的时间信息等。
[0023]然后，对全量通信数据进行路网匹配处理，具体为基于相应的模型对全量通信数据进行处理，从而得到车载设备或者其载车的轨迹数据。具体过程如下：1）对全量通信数据进行过滤处理，去除其中的冗余数据。
[0024]本实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跟踪行为识别方法，应用于电子设备，其特征在于，所述跟踪行为识别方法包括步骤：获取目标车辆的轨迹信息；对所述轨迹信息进行分析处理，得到所述目标车辆的常驻点以及所述常驻点的常驻点类型；基于所述目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆。2.如权利要求1所述的跟踪行为识别方法，其特征在于，所述获取目标车辆的轨迹信息，包括步骤：采集所述目标车辆的车载设备与基站的全量通信数据；对所述全量通信数据执行路网匹配处理，得到所述目标车辆的轨迹数据；对所述轨迹数据进行伴随计算处理，得到所述目标车辆的轨迹信息。3.如权利要求2所述的跟踪行为识别方法，其特征在于，所述对所述全量通信数据执行路网匹配处理，得到所述目标车辆的轨迹数据，包括步骤：对所述全量通信数据进行过滤处理，去除其中的冗余数据；基于驻留点模型对所述全量通信数据进行处理，滤除处理得到的驻留点；对所述轨迹数据中的轨迹点位进行抽稀加稠处理；基于卡尔曼滤波算法对经过抽稀加稠处理后的所述轨迹数据进行分段纠偏处理；对经过纠偏处理过的所述轨迹数据进行路网绑定处理。4.如权利要求1所述的跟踪行为识别方法，其特征在于，所述对所述轨迹信息进行分析处理，得到所述目标车辆的常驻点以及所述常驻点的常驻点类型，包括步骤：从所述轨迹信息中识别出多个常驻点；提取每个所述常驻点的多个常驻点特征；基于所述多个常驻点特征对所述多个常驻点进行聚类分析，得到所述常驻点类型。5.如权利要求1所述的跟踪行为识别方法，其特征在于，所述基于所述目标车辆的常驻点类型对待筛查车辆的轨迹信息进行处理，从中识别出有跟踪行为的车辆，包括步骤：识别所述目标车辆的车辆用途；基于所述车辆用途和实际业务需求从所述待筛查车辆进行筛查，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕然，张亦冰，李逸静，刘文闯，梁冬雨，王冠，张骞，孙兰石，陈潇，
申请(专利权)人：北京友坤科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：