本发明专利技术涉及关系分析技术领域，公开了一种基于轨迹数据的关联关系分析方法、装置、设备及介质。该方法包括构建预设数据分析规则，基于预设数据分析规则分析待分析数据集合的设备信息，获得设备关系表；根据预设数据分析规则和设备关系表生成一对一同行数据集；基于抓拍日期对一对一同行数据集进行统计获得第一同行数据集；根据特征值对第一同行数据集进行统计获得第二同行数据集；基于同行天数和同行次数对第二同行数据集进行排序获得有序的同行数据集；基于预设关联关系分析规则分析有序的同行数据集得到关联关系数据集。本发明专利技术中基于设备信息、时间信息即抓拍日期以及特征值作关联分析，快速准确地基于多类轨迹数据分析出不同对象的关联关系。不同对象的关联关系。不同对象的关联关系。
【技术实现步骤摘要】
基于轨迹数据的关联关系分析方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及关系分析
，尤其涉及一种基于轨迹数据的关联关系分析方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着各行各业信息化越来越全面，采集的数据也越来越多，经过分析可从中获取大量的信息，比如分析出人与人之间的关系，人与车之间的关系，人与手机之间的关系，车与手机之间的关系，人与车与手机之间的关系等。
[0003]然而，在现实生活中，一方面通过人工浏览、查找嫌疑目标的方式开展侦查工作，存在费时、费力，效率低下的问题。另一方面，由于采集的数据量庞大难以分析出准确的大量的人、车、手机码之间的关系线索，并且实时分析查询速度慢，无法准确获取人、车、手机码关系的重要参考。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种基于轨迹数据的关联关系分析方法、装置、设备及介质，旨在解决现有侦查工作中由于数据量庞大存在实时查询速度慢效率低下且不准确的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于轨迹数据的关联关系分析方法，所述方法，包括：
[0007]获取待分析数据集合；
[0008]构建预设数据分析规则，基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表；
[0009]根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集；
[0010]基于抓拍日期对所述一对一同行数据集进行分组统计，以获得第一同行数据集；
[0011]根据特征值对所述第一同行数据集进行分组统计，以获得第二同行数据集；
[0012]基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集；
[0013]基于预设关联关系分析规则分析所述有序的同行数据集，得到关联关系数据集。
[0014]在一些实施例中，所述构建预设数据分析规则，包括：
[0015]将车辆数据设为第一类数据，将人脸数据设为第二类数据；
[0016]根据所述第一类数据和第二类数据构建数据类型规则；
[0017]根据同一站点抓拍到的车辆数据与人脸数据的时间差是否符合时间范围构建时间规则；
[0018]根据车辆抓拍设备与人脸抓拍设备的经纬度距离是否符合距离阈值构建设备关
系规则；
[0019]根据所述数据类型规则、时间规则以及设备关系规则构建预设数据分析规则。
[0020]在一些实施例中，所述基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表，包括：
[0021]提取所述待分析数据集合的人脸设备信息与车辆设备信息；
[0022]根据所述预设数据分析规则设置的设备关系规则分析所述人脸设备信息和车辆设备信息，以根据所述设备关系规则确定作为同一地点设备的目标人脸设备与目标车辆设备；
[0023]根据所述目标人脸设备与目标车辆设备构建设备关系表。
[0024]在一些实施例中，所述根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集，包括：
[0025]根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表，将人脸轨迹数据与车辆轨迹数据通过设备关系进行关联，以获得初始同行数据集；
[0026]根据所述预设数据分析规则设置的时间规则对所述初始同行数据集进行过滤，以获得一对一同行数据集。
[0027]在一些实施例中，所述基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集，包括：
[0028]基于同行天数对所述第二同行数据集进行倒序排列，以获得初始有序数据集；
[0029]根据同行次数对所述初始有序数据集进行倒序排列，以获得有序的同行数据集。
[0030]在一些实施例中，所述方法，还包括：
[0031]将人脸轨迹数据设为第一类数据，将车辆轨迹数据设为第二类数据；
[0032]根据所述第一类数据和第二类数据构建数据规则；
[0033]根据同行天数是否符合同行时间规则以及人员是否出现在车辆主驾位置构建周期规则；
[0034]根据车辆与人员是否具有从属关系构建关系规则；
[0035]根据所述数据规则、周期规则以及关系规则构建预设关联关系分析规则。
[0036]在一些实施例中，所述基于预设关联关系分析规则分析所述有序的同行数据集，得到关联关系数据集，包括：
[0037]根据预设关联关系分析规则获取数据规则、周期规则以及关系规则；
[0038]根据所述数据规则、周期规则以及关系规则判断所述有序的同行数据集，以获得符合所述数据规则、周期规则以及关系规则的目标数据集；
[0039]根据所述目标数据集生成关联关系数据集。
[0040]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于轨迹数据的关联关系分析装置，包括：
[0041]获取模块，用于获取待分析数据集合；
[0042]构建模块，用于构建预设数据分析规则，基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表；
[0043]生成模块，用于根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集；
[0044]第一统计模块，用于基于抓拍日期对所述一对一同行数据集进行分组统计，以获得第一同行数据集；
[0045]第二统计模块，用于根据特征值对所述第一同行数据集进行分组统计，以获得第二同行数据集；
[0046]排序模块，用于基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集；
[0047]分析模块，用于基于预设关联关系分析规则分析所述有序的同行数据集，得到关联关系数据集。
[0048]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于轨迹数据的关联关系分析设备，所述基于轨迹数据的关联关系分析设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于轨迹数据的关联关系分析程序，所述基于轨迹数据的关联关系分析程序配置为实现如上文所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法。
[0049]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质存储有基于轨迹数据的关联关系分析程序，所述基于轨迹数据的关联关系分析程序用于使处理器执行时实现如上文所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法。
[0050]本专利技术通过获取待分析数据集合；构建预设数据分析规则，基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表；根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集；基于抓拍日期对所述一对一同行数据集进行分组统计，以获得第一同行数据集；根据特征值对所述第一同行数据集进行分组统计，以获得第二同行数据集；基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集；基于预设关联关系分析规则分析所述有序的同行数据集，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹数据的关联关系分析方法，其特征在于，所述方法，包括：获取待分析数据集合；构建预设数据分析规则，基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表；根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集；基于抓拍日期对所述一对一同行数据集进行分组统计，以获得第一同行数据集；根据特征值对所述第一同行数据集进行分组统计，以获得第二同行数据集；基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集；基于预设关联关系分析规则分析所述有序的同行数据集，得到关联关系数据集。2.如权利要求1所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法，其特征在于，所述构建预设数据分析规则，包括：将车辆数据设为第一类数据，将人脸数据设为第二类数据；根据所述第一类数据和第二类数据构建数据类型规则；根据同一站点抓拍到的车辆数据与人脸数据的时间差是否符合时间范围构建时间规则；根据车辆抓拍设备与人脸抓拍设备的经纬度距离是否符合距离阈值构建设备关系规则；根据所述数据类型规则、时间规则以及设备关系规则构建预设数据分析规则。3.如权利要求1所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法，其特征在于，所述基于所述预设数据分析规则分析所述待分析数据集合的设备信息，以获得设备关系表，包括：提取所述待分析数据集合的人脸设备信息与车辆设备信息；根据所述预设数据分析规则设置的设备关系规则分析所述人脸设备信息和车辆设备信息，以根据所述设备关系规则确定作为同一地点设备的目标人脸设备与目标车辆设备；根据所述目标人脸设备与目标车辆设备构建设备关系表。4.如权利要求1所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法，其特征在于，所述根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表生成一对一同行数据集，包括：根据所述预设数据分析规则和所述设备关系表，将人脸轨迹数据与车辆轨迹数据通过设备关系进行关联，以获得初始同行数据集；根据所述预设数据分析规则设置的时间规则对所述初始同行数据集进行过滤，以获得一对一同行数据集。5.如权利要求1所述的基于轨迹数据的关联关系分析方法，其特征在于，所述基于同行天数和同行次数对所述第二同行数据集进行排序，以获得有序的同行数据集，包括：基于同行天数对所述第二同行数据集进行倒序排列，以获得初始有序数据集；根据同行次数对所述初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝传谱，
申请(专利权)人：武汉众智数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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