[发明专利]一种基于能力数据底图的目标关联识别方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于能力数据底图的目标关联识别方法和系统，包括：构建知识图谱，包括；知识本体建模、目标知识抽取、目标知识存储、目标知识发现、目标知识更新；数据清洗，将数据中的错误记录识别出来并剔除以提高数据质量；目标特征提取，通过目标检测识别能够生成的信息，根据目标属性要素、时空特性、运动特征、关联关系确定多源目标数据的关联融合准则，分析要素属性关联，获取全面的目标特征信息和活动跟踪信息；目标关联识别，进行多源信息获取和数据配准。本发明在目标识别构建环境信息时易于发布和分享数据，能够把要关联的目标信息准确配准到相同时刻上。

技术领域

本发明涉及基于大数据背景下的目标识别方法，尤其涉及一种基于能力数据底图的目标关联识别方法和系统。

背景技术

环境数据主要由地形、气象、水文等自然环境信息；人口、民族、交通、建筑物、生产、社会、领导人等社会环境信息以及信息系统、网络、电磁等状况的基础信息数据组成，将环境数据作为底图背景进行显示，叠加气象、水文等和相关的环境信息，生成能力数据地图，为目标识别构建环境信息。

知识图谱是在大数据背景下产生的一种新的、基于能力数据底图的海量知识管理技术体系与服务系统，知识图谱是语义网的数据支撑，本质就是语义网的知识库。它将领域中琐碎、零散的知识点相互连接，提供高效的语义检索能力，从而形成超大型的知识系统、一个巨大的知识网络，知识图谱有助于环境数据的引接汇集。

知识图谱的构建流程包括：知识建模、知识抽取、知识存储、知识发现、知识更新。传统的知识图谱对目标进行本体建模不易于发布和分享数据。

环境中目标特征格式各异、数据分散；领域中知识点琐碎、零散，数据中的错误记录造成数据质量低；传统的时空数据配准技术，是要把要关联的目标信息配准到同一时刻再进行关联处理，时空不一致性是以常态存在的，并且由于时空差异较大，因此不可能把要关联的目标信息配准到相同时刻上。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种基于能力数据底图的目标关联识方法以克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

一种基于能力数据底图的目标关联识别方法，包括：

步骤1、构建知识图谱，包括；知识本体建模、目标知识抽取、目标知识存储、目标知识发现、目标知识更新；

步骤2、数据清洗，将数据中的错误记录识别出来并剔除以提高数据质量；

步骤3、目标特征提取，通过目标检测识别能够生成的信息，根据目标属性要素、时空特性、运动特征、关联关系确定多源目标数据的关联融合准则，分析要素属性关联，获取全面的目标特征信息和活动跟踪信息；

步骤4、目标关联识别，进行多源信息获取和数据配准。

进一步，所述步骤2通过分析数据特点、制定清洗规则、执行清洗规则、检验清洗效果进行数据清洗。

进一步，所述执行清洗规则的顺序为检查拼写错误、去掉重复的记录、补充不完全的记录、解决不一致的记录、验证清洗结果。。

进一步，所述步骤4目标关联识别是指把要关联的目标信息配准到同一时刻再进行关联处理，通过引入能力数据底图信息和目标信息进行时空配准。

进一步，所述时空配准通过空间距离矩阵、属性距离矩阵、相似测度、基于模糊集理论的模板匹配算法，利用基于能力数据的目标识别知识数据，结合目标识别匹配训练模型和目标识别匹配模型预测类别数据，进行目标识别匹配模型分析计算，对目标识别匹配进行计算，对基于能力数据的目标身份识别，对目标属性进行补充；对矩阵进行归一化处理，利用目标的空间距离、属性距离作为衡量目标关联的相似测度。