一种基于去中心化网络的目标追踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于去中心化网络的目标追踪方法及装置，方法包括响应于获取到的追踪对象，获取追踪对象的相关信息并根据相关信息绘制追踪对象的位置点组，记为第一位置点组；在第一位置点组中选取多个位置点；获取每一个位置点处出现的疑似对象；将疑似对象合并，根据合并结果绘制疑似对象的位置点组，记为第二位置点组以及计算第一位置点组和第二位置点组的重合度并根据重合度结果对疑似对象进行筛选，得到与追踪对象关联的疑似对象。本发明专利技术公开的基于去中心化网络的目标追踪方法及装置，通过使用位置关联度分析以及时空关联度分析的方式来提高对目标进行发现和追踪过程中结果的准确程度。结果的准确程度。结果的准确程度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于去中心化网络的目标追踪方法及装置


[0001]本专利技术涉及大数据处理
，尤其是涉及一种基于去中心化网络的目标追踪方法及装置。

技术介绍

[0002]目标追踪在多个领域存在使用前景，具体的追踪方式是根据被追踪对象留下的数据来分析其关联关系。以往的追踪方式多是通过问询和使用资料的方式进行处理，这种处理方式需要足够的人手和处理时间，在时间上存在滞后性。
[0003]随着大数据应用的兴起，使用大数据对目标进行分析和追踪的技术开始使用，这种方式的优势在于不再需要借助人手，但是在如何使用数据得到结果和结果的准确程度上还需要进一步研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于去中心化网络的目标追踪方法及装置，通过使用位置关联度分析以及时空关联度分析的方式来提高对目标进行发现和追踪过程中结果的准确程度。
[0005]本专利技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：第一方面，本专利技术提供了一种基于去中心化网络的目标追踪方法，包括：响应于获取到的追踪对象，获取追踪对象的相关信息并根据相关信息绘制追踪对象的位置点组，记为第一位置点组；在第一位置点组中选取多个位置点；获取每一个位置点处出现的疑似对象；将疑似对象合并，根据合并结果绘制疑似对象的位置点组，记为第二位置点组；以及计算第一位置点组和第二位置点组的重合度并根据重合度结果对疑似对象进行筛选，得到与追踪对象关联的疑似对象。
[0006]在本专利技术的一种可能的实现方式中，在第一位置点组上多次选取位置点，每一次选取过程中的位置点与上一次选取过程中的位置点存在不完全重合。
[0007]在本专利技术的一种可能的实现方式中，根据第一位置点组和第二位置点组的重合度对疑似对象进行一次筛选；根据多次选取位置点时疑似对象的出现次数对疑似对象进行二次筛选。
[0008]在本专利技术的一种可能的实现方式中，计算第一位置点组和第二位置点组的重合度包括：根据第二位置点组的起始位置点的时间点和截止位置点的时间点对第一位置点组进行选取；统计截取的第一位置点组上和第二位置点组上相同的位置点的数量，记为第一数量；以及
计算第一数量在截取的第一位置点组上的全部位置点中的占比。
[0009]在本专利技术的一种可能的实现方式中，当第一位置点组和第二位置点组中的位置点数量不同时，还包括：将第一位置点组和第二位置点组中的位置点在时间序列上进行排列并连接，缺省的位置点进行在连接时进行缺失处理；计算缺失处理区域的替代连接线与对应位置点之间连线的面积；以及根据面积与空缺段长度判断空缺段与对应第一位置点组间是否存在重合的位置点。
[0010]在本专利技术的一种可能的实现方式中，还包括：计算空缺段与对应第一位置点组间的距离；以及对超过允许距离的空缺段部分进行舍弃处理；其中，对空缺段与对应的第一位置点组，使用多条平行的线段进行划分。
[0011]在本专利技术的一种可能的实现方式中，还包括对空缺段进行填补，对空缺段进行填补包括：获取空缺段的起始位置点和截止位置点；根据起始位置点和截止位置点在地图上的位置得到多条路径；以及使用一条路径对空缺段进行填补；其中，路径根据疑似对象选择或者选择一条最短路径。
[0012]第二方面，本专利技术提供了一种目标追踪装置，包括：第一处理单元，用于响应于获取到的追踪对象，获取追踪对象的相关信息并根据相关信息绘制追踪对象的位置点组，记为第一位置点组；第一选取单元，用于在第一位置点组中选取多个位置点；第二选取单元，用于获取每一个位置点处出现的疑似对象；第二处理单元，用于将疑似对象合并，根据合并结果绘制疑似对象的位置点组，记为第二位置点组；以及筛选单元，用于计算第一位置点组和第二位置点组的重合度并根据重合度结果对疑似对象进行筛选，得到与追踪对象关联的疑似对象。
[0013]第三方面，本专利技术提供了一种目标追踪系统，所述系统包括：一个或多个存储器，用于存储指令；以及一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法。
[0014]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括：程序，当所述程序被处理器运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行。
[0015]第五方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，包括程序指令，当所述程序指令被计算设备运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行。
[0016]第六方面，本专利技术提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于实现上述各方面中所涉及的功能，例如，生成，接收，发送，或处理上述方法中所涉及的数据和/或信息。
[0017]该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
[0018]在一种可能的设计中，该芯片系统还包括存储器，该存储器，用于保存必要的程序指令和数据。该处理器和该存储器可以解耦，分别设置在不同的设备上，通过有线或者无线的方式连接，或者处理器和该存储器也可以耦合在同一个设备上。
附图说明
[0019]图1是本专利技术提供的一种目标追踪方法的步骤流程示意框图。
[0020]图2是本专利技术提供的一种判断空缺段上是否存在重合的位置点的步骤流程示意框图。
[0021]图3是本专利技术提供的一种对空缺段进行填补的步骤流程示意框图。
具体实施方式
[0022]以下结合附图，对本专利技术中的技术方案作进一步详细说明。
[0023]本专利技术公开了一种基于去中心化网络的目标追踪方法，请参阅图1，追踪方法包括以下步骤：S101，响应于获取到的追踪对象，获取追踪对象的相关信息并根据相关信息绘制追踪对象的位置点组，记为第一位置点组；S102，在第一位置点组中选取多个位置点；S103，获取每一个位置点处出现的疑似对象；S104，将疑似对象合并，根据合并结果绘制疑似对象的位置点组，记为第二位置点组；以及S105，计算第一位置点组和第二位置点组的重合度并根据重合度结果对疑似对象进行筛选，得到与追踪对象关联的疑似对象。
[0024]整体而言，在步骤S101中，首先会确定一个追踪对象或者收到一个追踪对象，接着根据追踪对象在数据库中的沉淀数据中进行摘取和分析，得到与追踪对象关联的疑似对象的位置点组，此处为了描述，将该位置点组记为第一位置点组。
[0025]追踪对象在数据库中的沉淀数据依托于其日常活动过程中产生的行为数据，例如手机与基站的连接，蓝牙的使用情况以及各种消费产生的数据。这些数据产生后在数据库中存储，或者在需要时由数据库向数据的管理端进行请求，管理端将这些数据发送到数据库。
[0026]第一位置点组生成后，在第一位置点组中选取多个位置点，也就是步骤S102中的内容，这些位置点的作用是用来判断与追踪对象存在潜在密切接触关系的对象，此处将这些对象称为疑似对象。
[0027]在步骤S103中，会获取每一个位置点处出现的疑似对象，此处的疑似对象与位置点直接关联。根据前文我们可以知道，位置点同样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于去中心化网络的目标追踪方法，其特征在于，包括：响应于获取到的追踪对象，获取追踪对象的相关信息并根据相关信息绘制追踪对象的位置点组，记为第一位置点组；在第一位置点组中选取多个位置点；获取每一个位置点处出现的疑似对象；将疑似对象合并，根据合并结果绘制疑似对象的位置点组，记为第二位置点组；以及计算第一位置点组和第二位置点组的重合度并根据重合度结果对疑似对象进行筛选，得到与追踪对象关联的疑似对象。2.根据权利要求1所述的基于去中心化网络的目标追踪方法，其特征在于，在第一位置点组上多次选取位置点，每一次选取过程中的位置点与上一次选取过程中的位置点存在不完全重合。3.根据权利要求2所述的基于去中心化网络的目标追踪方法，其特征在于，根据第一位置点组和第二位置点组的重合度对疑似对象进行一次筛选；根据多次选取位置点时疑似对象的出现次数对疑似对象进行二次筛选。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的基于去中心化网络的目标追踪方法，其特征在于，计算第一位置点组和第二位置点组的重合度包括：根据第二位置点组的起始位置点的时间点和截止位置点的时间点对第一位置点组进行选取；统计截取的第一位置点组上和第二位置点组上相同的位置点的数量，记为第一数量；以及计算第一数量在截取的第一位置点组上的全部位置点中的占比。5.根据权利要求4所述的基于去中心化网络的目标追踪方法，其特征在于，当第一位置点组和第二位置点组中的位置点数量不同时，还包括：将第一位...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁文清，左志平，张玉玺，王志杰，杨阳，郭宝昆，帖经伟，
申请(专利权)人：河北金锁安防工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：