[发明专利]一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法及系统

权利要求书

1.一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述轨迹比对匹配方法包括如下步骤：

对目标的特征信息进行采集并上传至消息队列；

将消息队列中的目标特征信息做结构化处理，识别并标记目标，存储标记及其特征信息至分布式存储系统；

读取存储系统中的标记及其特征信息进行分布式计算，构建每个目标包括目标ID、位置ID和时间信息的路径信息；

对每个目标ID对应的时间信息进行正序排序，将每个目标ID对应的位置ID按时间正序进行两两配对为路径轨迹段，对每段路径轨迹进行计数，将目标ID、路径轨迹段和计数特征值作为该目标的特征数据；

将待分析目标的特征数据与其他目标的特征数据进行一一比对，计算对应相似度，选择相似度最高的目标为该待分析目标的匹配对象。

2.如权利要求1所述的一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述目标的特征信息包括人员特征信息和行车特征信息，所述人员特征信息包括用于识别人员的服饰信息，所述行车特征信息包括用于识别行车的车辆品牌、车辆颜色、车辆车牌号的外观信息。

3.如权利要求1所述的一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述消息队列对采集并集中的多个采集模块的目标特征信息进行数据中间缓存，该数据用于处理中心进行顺时结构化处理。

4.如权利要求1所述的一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述计数特征值为计数*影响因子，所述影响因子为该区间的次数修正常数。

5.如权利要求1所述的一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述计算对应相似度包括如下步骤：

获取待分析目标的所有路径轨迹段；

分别获取每一个其他目标的所有路径轨迹段；

分别取待分析目标的路径轨迹段与每一个其他目标的所有路径轨迹段的并集，计算待分析目标的所有路径轨迹段在对应其他目标的所有路径轨迹段的并集中的路径轨迹段相似度。

6.如权利要求5所述的一种基于特征向量的轨迹比对匹配方法，其特征在于，所述选择相似度最高的目标为该待分析目标的匹配对象包括如下步骤：

将计算的待分析目标与每一个对应其他目标的相似度值进行排序；

获取与待分析人员相似度最高的目标作为轨迹相似匹配对象。

7.一种基于特征向量的轨迹比对匹配系统，其特征在于，所述轨迹比对匹配系统包括：

结构化采集设备：采集目标特征信息，然后将收集到的数据发送到消息队列；

收集模块：对采集模块推送的数据进行收集，然后将收集到的数据发送到消息队列；

消息队列：对收集模块上传的数据进行中间缓存；

原视频采集设备：采集待分析目标的特征信息；

结构化处理模块：对原视频采集设备采集的待分析目标特征信息进行结构化处理，对结构化采集设备中的目标数据进行目标特征值识别，使其可以保证后续操作可以区分出不同的目标；

实时处理模块：对消息队列的结构化数据进行实时消费，将数据存储到分布式存储系统；

应用分析模块：利用大数据分布式并行计算，读取存储系统的数据，对目标的路径信息进行构建比对，计算得到待分析目标与每一个对应其他目标的相似度值，按相似度排序，获取与待分析目标相似度最高的目标。