[发明专利]一种图码联侦关联方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图码联侦关联方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：实时采集人脸相片和移动终端的IMSI记录，并存储每张人脸相片及每条IMSI记录的采集时空参数；根据采集时空参数确定人脸相片与IMSI记录之间的关系对；分别对各个关系对进行建模，以提取各个关系对中人脸相片与IMSI记录的轨迹信息；根据轨迹信息构建高维关联时空特征，并根据高维关联时空特征确定数据集；将数据集输入训练好的二元分类器，以得到每个关系对的关联强度；根据关联强度从关系对中确定关联关系对。解决了在当前采用图侦和技侦手段进行侦查的过程中，数据出现漏采或缺失后侦破工作受到影响的问题。

技术领域

本发明实施例涉及安防技术领域，尤其涉及一种图码联侦关联方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在人脸识别以及电子围栏技术的应用上，已经有了比较成熟的图侦和技侦手段，但两个技术应用都是独立使用，如果某个数据漏采或缺失，则有可能导致侦破工作不能顺利进行。

发明内容

本发明实施例提供一种图码联侦关联方法、装置、计算机设备及存储介质，以利用人脸信息和IMSI信息之间的强伴随关系解决当前采用图侦和技侦手段进行侦查的过程中数据出现漏采或缺失后侦破工作受到影响的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图码联侦关联方法，该方法包括：

实时采集人脸相片和移动终端的IMSI记录，并存储每张所述人脸相片及每条所述IMSI记录的采集时空参数；

根据所述采集时空参数确定所述人脸相片与所述IMSI记录之间的关系对；

分别对各个所述关系对进行建模，以提取各个所述关系对中所述人脸相片与所述IMSI记录的轨迹信息；

根据所述轨迹信息构建高维关联时空特征，并根据所述高维关联时空特征确定数据集；

将所述数据集输入训练好的二元分类器，以得到每个所述关系对的关联强度；

根据所述关联强度从所述关系对中确定关联关系对。

可选的，在所述将所述数据集输入训练好的二元分类器，以得到每个所述关系对的关联强度之前，还包括：

获取所述二元分类器的训练数据集和测试数据集，并将所述训练数据集中轨迹信息相似度超过预设相似度阈值的所述关系对标注为正样本；

使用所述训练数据集对所述二元分类器进行训练，并使用所述测试数据集对训练后的所述二元分类器进行测试。

可选的，所述二元分类器为基于softmax逻辑回归的多层深度神经网络。

可选的，所述采集时空参数包括采集时间和采集经纬度；

相应的，所述根据所述采集时空参数确定所述人脸相片与所述IMSI记录之间的关系对，包括：

根据所述采集时间和所述采集经纬度确定每张所述人脸相片和每条所述IMSI记录之间的实际时间间隔及实际距离；

根据所述实际时间间隔、所述实际距离、预设时间间隔和预设距离从采集到的所述人脸相片和所述IMSI记录中确定所述关系对。

可选的，所述根据所述关联强度从所述关系对中确定关联关系对，包括：

根据预设强度阈值对所述关系对进行过滤；

对过滤后的所述关系对进行排序，并根据排序结果确定所述关联关系对。

可选的，在所述分别对各个所述关系对进行建模，以提取各个所述关系对中所述人脸相片与所述IMSI记录的轨迹信息之前，还包括：

提取每张所述人脸相片中的人脸特征并进行人脸聚类，以形成人脸库。

可选的，所述轨迹信息至少包括移动速度、样本密度、出现次数及间隔中的一个或多个。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图码联侦关联装置，该装置包括：