[发明专利]用于识别嫌疑人的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，特别涉及一种用于识别嫌疑人的方法和系统。

背景技术

信息技术的迅猛发展在成为推动社会发展的重要力量的同时，也成为犯罪分子犯罪的工具和手段，犯罪的形式更加多样化，犯罪的隐蔽性更强，公安工作正面临着严峻的挑战。

公安机关逐渐认识到“向科技要警力，向科技要素质，向科技要战斗力”的重要性。随着“金盾工程”实施与推进，各级公安部门积极加强自身的信息化建设。目的是通过公安通信网络与计算机信息系统工程建设，增强公安机关快速反应、协同作战的能力，提高公安机关的工作效率和侦察破案水平，适应新形势社会治安的动态管理。

现有的案件侦破手段主要包括：根据犯罪现场留下的罪犯特征进行信息收集，如走访、视频检索、模糊比对等手段，去追踪犯罪嫌疑人的身份、轨迹。显然，这种传统方式的破案效率无法得到保证。

发明内容

本发明实施例提供一种用于识别嫌疑人的方法和系统。通过利用大数据分析，在群体中识别出特定的行为特征，从而有效缩小嫌疑人的排查范围。

根据本发明的一个方面，提供一种用于识别嫌疑人的方法，包括：

筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体；

对所筛选个体的行为进行分析，以选择出个体行为发生突变的个体；

将个体行为发生突变的个体纳入嫌疑人列表中。

在一个实施例中，筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体的步骤包括：

利用与个体移动终端相关联的运营商提供的定位信息，筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体。

在一个实施例中，对所筛选个体的行为进行分析，以选择出个体行为发生突变的个体的步骤包括：

根据所筛选个体在案发时间前和案发时间后的位置数据进行聚类分析，以判断是否存在离群点；

在存在离群点的情况下，确定该个体的行为发生突变。

在一个实施例中，对所筛选个体的行为进行分析，以选择出个体行为发生突变的个体的步骤还包括：

根据所筛选个体在案发时间前和案发时间后的位置数据进行方差齐性分析，以判断轨迹行为是否异常；

在存在轨迹行为异常的情况下，确定该个体的行为发生突变。

在一个实施例中，将个体行为发生突变的个体纳入嫌疑人列表中的步骤包括：

判断该个体的个体行为发生突变时间是否早于案发时间段；

在个体行为发生突变时间不早于案发时间段的情况下，将该个体纳入嫌疑人列表中。

在一个实施例中，筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体后，还包括：

将所筛选个体中不符合案件约束条件的个体排除，以便对所筛选个体进行过滤更新，然后执行对所筛选个体的行为进行分析的步骤。

根据本发明的另一方面，提供一种用于识别嫌疑人的系统，包括筛选模块、突变识别模块和嫌疑人判断模块，其中：

筛选模块，用于筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体；

突变识别模块，用于对所筛选个体的行为进行分析，以选择出个体行为发生突变的个体；

嫌疑人判断模块，用于将个体行为发生突变的个体纳入嫌疑人列表中。

在一个实施例中，筛选模块具体利用与个体移动终端相关联的运营商提供的定位信息，筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体。

在一个实施例中，突变识别模块包括离群点识别单元，其中：

离群点识别单元，用于根据所筛选个体在案发时间前和案发时间后的位置数据进行聚类分析，以判断是否存在离群点；在存在离群点的情况下，确定该个体的行为发生突变。

在一个实施例中，突变识别模块还包括异常轨迹识别单元，其中：

异常轨迹识别单元，用于根据所筛选个体在案发时间前和案发时间后的位置数据进行方差齐性分析，以判断轨迹行为是否异常；在存在轨迹行为异常的情况下，确定该个体的行为发生突变。

在一个实施例中，嫌疑人判断模块具体判断该个体的个体行为发生突变时间是否早于案发时间段，在个体行为发生突变时间不早于案发时间段的情况下，将该个体纳入嫌疑人列表中。

在一个实施例中，上述系统还包括干扰清除模块，其中：

干扰清除模块，用于在筛选模块筛选出在案发时间段内、在案发区域内出现过的个体后，将所筛选个体中不符合案件约束条件的个体排除，以便对所筛选个体进行过滤更新，然后指示突变识别模块执行对所筛选个体的行为进行分析的操作。