[发明专利]基于时空关联的涉毒人员检测预警方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于时空关联的涉毒人员检测预警方法、系统及存储介质，方法包括：获取行人数据，所述行人数据包括但不限于人脸图像信息、行人位置信息和图像采集时间；对人脸图像信息进行特征提取；对提取的人脸特征进行聚类分析；基于时空关联方法，对聚类分析的结果进行关系图谱分析，生成涉毒人员检测结果；根据行人位置信息、图像采集时间和涉毒人员检测结果进行预警布控。本发明将人脸识别技术应用到涉毒人员检测过程中，提高了检测预警的实时性和效率；本发明还基于时空关联方法，对聚类分析的结果进行关系图谱分析，提高了检测结果的准确性，可广泛应用于人脸识别技术领域。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是一种基于时空关联的涉毒人员检测预警方法、系统及存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，对涉毒人员、涉毒活动的检测与管理逐步加强。对于涉毒管控已经由原来的专项打击活动，日渐转化为日常检测与打击活动。伴随着人脸识别摄像机在人脸检测与识别得到了极大的提升，其检测捕获率高达99％，并且在公共安全、智慧警务、智慧交通、智能门禁等领域得到了广泛的应用，为涉毒人员管理、涉毒活动检测提供了高效的防控手段。

目前，还没有将人脸识别技术应用到涉毒人员检测预警的相关报道。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种效率高且实时性高的基于时空关联的涉毒人员检测预警方法、系统及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于时空关联的涉毒人员检测预警方法，包括以下步骤：

获取行人数据，所述行人数据包括但不限于人脸图像信息、行人位置信息和图像采集时间；

对人脸图像信息进行特征提取；

对提取的人脸特征进行聚类分析；

基于时空关联方法，对聚类分析的结果进行关系图谱分析，生成涉毒人员检测结果；

根据行人位置信息、图像采集时间和涉毒人员检测结果进行预警布控。

进一步，所述对人脸图像信息进行特征提取这一步骤，其具体为：

采用卷积神经网络对人脸图像信息进行特征提取。

进一步，所述对提取的人脸特征进行聚类分析这一步骤，其具体为：

采用无监督聚类算法对提取的人脸特征进行聚类分析。

进一步，所述采用无监督聚类算法对提取的人脸特征进行聚类分析这一步骤，包括以下步骤：

对待聚类的特征进行初始化，构建无向图；

根据无向图，采用迭代计算方法生成聚类分析结果。

进一步，所述基于时空关联方法，对聚类分析的结果进行关系图谱分析，生成涉毒人员检测结果这一步骤，包括以下步骤：

确定多个行人之间为非亲属关系；

根据聚类分析的结果，判断所述多个行人是否在同一场所多次同时出现，若是，则判定所述多个行人为涉毒可疑人员；反之，则执行下一步骤；

根据聚类分析的结果，判断所述多个行人是否在不同场所多次同时出现，若是，则判定所述多个行人为涉毒可疑人员；反之，则判定所述多个行人不是涉毒可疑人员。

进一步，所述基于时空关联方法，对聚类分析的结果进行关系图谱分析，生成涉毒人员检测结果这一步骤，还包括以下步骤：

根据聚类分析的结果，判断行人是否多次出现在指定场所，若是，则判定所述行人为涉毒可疑人员；反之，则执行下一步骤；