本發(fā)明涉及安防監(jiān)控
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種用于安防監(jiān)控的多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)及其方法。
背景技術(shù)：
：隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)在各個行業(yè)、各種場所得到了廣泛應(yīng)用，為人們的日常工作和生活提供了許多便利。但同時單一的視頻監(jiān)控應(yīng)用模式也存在許多問題，視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的圖像內(nèi)容分析還需要依靠人工實時觀看、手動調(diào)閱。隨著監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，視頻數(shù)據(jù)海量增長，圖像監(jiān)看和調(diào)閱占用的人力很大，成為制約充分發(fā)揮視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)效能的瓶頸。從海量的監(jiān)控視頻中獲取有用的信息或者情報越來越困難。從實際應(yīng)用的角度考慮，信息應(yīng)該是可以被檢索和查詢的，而當(dāng)前對監(jiān)控視頻的應(yīng)用大多只是對監(jiān)控場景的再現(xiàn)和回放，難以滿足現(xiàn)代治安防控應(yīng)用的需求。與此同時，技術(shù)的進(jìn)步使得捕獲人臉圖片，記錄行車信息，獲取手機(jī)信息都成為可能，這些數(shù)據(jù)被存儲下來，累計起來形成一個龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫；而如何讓這些數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)起來，如何讓這些數(shù)據(jù)與嫌疑人關(guān)聯(lián)起來，如何從這些數(shù)據(jù)提取出對搜索、定位和追蹤嫌疑人有益的信息，減少人力投入，提高工作效率，成為亟待解決的問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的就在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，提供一種用于安防監(jiān)控的多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)及其方法。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：獲取實時音視頻、人臉圖片、車輛圖片和手機(jī)信息等多維度數(shù)據(jù)，利用時間和空間維度信息讓數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)起來；多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)對多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一傳輸、統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一管理和分類應(yīng)用。具體地說：一、用于安防監(jiān)控的多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)(簡稱系統(tǒng))本系統(tǒng)包括圖文服務(wù)器、圍欄服務(wù)器、智能識別算法服務(wù)器、大數(shù)據(jù)中心和客戶端；圖文服務(wù)器、智能識別算法服務(wù)器、大數(shù)據(jù)中心和客戶端依次連接；圍欄服務(wù)器、大數(shù)據(jù)中心和客戶端依次連接。二、用于安防監(jiān)控的多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用方法(簡稱方法)本方法包括包括下列步驟：①圖文服務(wù)器和圍欄服務(wù)器分別接收信息；②智能識別算法服務(wù)器對人臉圖片和車輛圖片結(jié)構(gòu)化處理；③大數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一存儲信息；④客戶端上輸入嫌疑人的單項信息；⑤分析嫌疑人多維度信息；⑥分析嫌疑人接觸人群和落腳點信息。本發(fā)明具有下列優(yōu)點和積極效果：①提供了一種智能化監(jiān)控手段，采集多維數(shù)據(jù)，從多方面線索入手追蹤嫌疑人，彌補(bǔ)單一視頻監(jiān)控系統(tǒng)信息量單一，追蹤手段費時費力的不足；②已知嫌疑人的一種信息，即可碰撞出嫌疑人其他方面的信息，從龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)中智能地搜索到有用信息，減少人力投入，提高工作效率。適用于公安領(lǐng)域鎖定嫌疑人、跟蹤嫌疑人等。附圖說明圖1是本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖；圖2是本方法的步驟圖；圖3是多維數(shù)據(jù)碰撞分析流程圖。圖中：10—圖文服務(wù)器，11—接收抓拍圖片，12—存儲抓拍圖片，13—轉(zhuǎn)發(fā)抓拍圖片；20—圍欄服務(wù)器，21接收手機(jī)信息，22—轉(zhuǎn)發(fā)手機(jī)信息；30—智能識別算法服務(wù)器，31—圖片特征提取，32—圖片特征比對分類，33—轉(zhuǎn)發(fā)比對分類信息；40—大數(shù)據(jù)中心，41—數(shù)據(jù)接收，42—數(shù)據(jù)存儲，43—數(shù)據(jù)碰撞模塊；50—客戶端，51—用戶請求，52—結(jié)果展示。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例詳細(xì)說明：一、系統(tǒng)1、總體如圖1，本系統(tǒng)包括圖文服務(wù)器10、圍欄服務(wù)器20、智能識別算法服務(wù)器30、大數(shù)據(jù)中心40和客戶端50；圖文服務(wù)器10、智能識別算法服務(wù)器30、大數(shù)據(jù)中心40和客戶端50依次連接；圍欄服務(wù)器20、大數(shù)據(jù)中心40和客戶端50依次連接。2、功能部件1)圖文服務(wù)器10圖文服務(wù)器10是一種服務(wù)器；其內(nèi)嵌有依次交互的接收抓拍圖片11、存儲抓拍圖片12和轉(zhuǎn)發(fā)抓拍圖片13。(1)接收抓拍圖片11：通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議接收人臉圖片、車輛圖片及其出現(xiàn)的時間和空間信息；(2)存儲抓拍圖片12：將接收到的人臉圖片、車輛圖片統(tǒng)一存儲于圖文服務(wù)器10。(3)轉(zhuǎn)發(fā)抓拍圖片13：將接收到的圖片信息轉(zhuǎn)發(fā)到智能識別算法服務(wù)器30。其功能是從網(wǎng)絡(luò)接收人員和車輛經(jīng)過的時空信息及圖片。2)圍欄服務(wù)器20圍欄服務(wù)器20是一種服務(wù)器；其內(nèi)嵌有依次交互的接收手機(jī)信息21和轉(zhuǎn)發(fā)手機(jī)信息22。(1)接收手機(jī)信息21：通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議接收手機(jī)信息及其時間和空間信息。(2)發(fā)手機(jī)信息22：將接收到的手機(jī)信息轉(zhuǎn)發(fā)到大數(shù)據(jù)中心40。其功能是從網(wǎng)絡(luò)接收手機(jī)信息。3)智能識別算法服務(wù)器30智能識別算法服務(wù)器30是一種服務(wù)器；其內(nèi)嵌有依次交互的圖片特征提取31、圖片特征比對和分類32和轉(zhuǎn)發(fā)比對分類信息33。(1)圖片特征提取31：對人臉圖片、車輛圖片信息進(jìn)行建模，并提取圖片的特征值。(2)圖片特征比對和分類32：根據(jù)圖片的特征值，對圖片進(jìn)行比對和分類結(jié)構(gòu)化處理。(3)轉(zhuǎn)發(fā)比對分類信息33：將結(jié)構(gòu)化識別后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到大數(shù)據(jù)中心40。其功能是對人臉和車輛圖片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別。4)大數(shù)據(jù)中心40大數(shù)據(jù)中心40是一種服務(wù)器；其內(nèi)嵌有依次交互的數(shù)據(jù)接收41、數(shù)據(jù)存儲42和數(shù)據(jù)碰撞模塊43。(1)數(shù)據(jù)接收41：接收智能識別算法服務(wù)器30與圍欄服務(wù)器20轉(zhuǎn)發(fā)過來的數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)存儲42：將接收數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲。(3)數(shù)據(jù)碰撞模塊43：根據(jù)客戶端50輸入的請求進(jìn)行數(shù)據(jù)碰撞分析，并向客戶端50輸出分析結(jié)果。其功能是對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲、分類應(yīng)用。5)客戶端客戶端是個人電腦。其內(nèi)嵌有用戶請求51和結(jié)果展示52。其功能是負(fù)責(zé)用戶交互，向用戶展示分析結(jié)果。3、工作機(jī)理本系統(tǒng)通過圖文服務(wù)器10通過網(wǎng)絡(luò)分別接收車輛和人員經(jīng)過時的圖片及其經(jīng)過的時間和空間信息，將圖片通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到智能識別算法服務(wù)器30進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別后轉(zhuǎn)發(fā)到大數(shù)據(jù)中心40進(jìn)行統(tǒng)一存儲與分析。圍欄服務(wù)器20通過網(wǎng)絡(luò)接收手機(jī)信息及其經(jīng)過的時間和空間信息，并轉(zhuǎn)發(fā)到大數(shù)據(jù)中心40進(jìn)行統(tǒng)一存儲與分析。使用客戶端50來管理，客戶端50既可以主動發(fā)起多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、同行分析、落腳點分析等分析任務(wù)，又可以展示分析結(jié)果，為公安鎖定嫌疑人身份，定位嫌疑人落腳點提供有利依據(jù)。二、方法如圖2，本方法包括以下步驟：①圖文服務(wù)器和圍欄服務(wù)器分別接收信息-201圖文服務(wù)器從網(wǎng)絡(luò)接收人、車出現(xiàn)的時間和空間信息及其抓拍圖片，圍欄服務(wù)器從網(wǎng)絡(luò)接收手機(jī)信息及其出現(xiàn)的時間和空間信息；②智能識別算法服務(wù)器對人臉圖片和車輛圖片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別-202智能識別算法服務(wù)器對人臉圖片和車輛圖片進(jìn)行特征值提取、比對及分類處理；③大數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一存儲信息-203大數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一存儲人、車、手機(jī)出現(xiàn)的時間、空間信息及其出現(xiàn)時的抓拍圖片；④客戶端上輸入嫌疑人的單項信息-204客戶端上輸入嫌疑人的單項信息，發(fā)到大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行數(shù)據(jù)碰撞分析-204；⑤分析嫌疑人多維度信息-205大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)碰撞模塊根據(jù)嫌疑人的單項信息進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，分析出嫌疑人其他維度信息，并在客戶端展示結(jié)果；⑥分析嫌疑人接觸人群和落腳點信息-206大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)碰撞模塊根據(jù)嫌疑人多維度信息進(jìn)行同行分析和落腳點分析，分析嫌疑人出行規(guī)律、接觸人群，確定其落腳點，并在客戶端展示結(jié)果。關(guān)于步驟⑤分析嫌疑人多維度信息-205所述的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)其工作流程包括下列步驟：a、輸入某一數(shù)據(jù)-301在客戶端輸入嫌疑人已知的單維度數(shù)據(jù)d1，包括人臉圖片、車牌號或手機(jī)信息；b、數(shù)據(jù)檢索-302在指定時間段【T1，T2】范圍內(nèi)檢索該已知的單維度數(shù)據(jù)d1，找出d1出現(xiàn)的所有時間點T＝【t1，t2，……，tn】，和與時間點對應(yīng)的地點P＝【p1，p2，…….，pn】；c、單點位數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)-303在大數(shù)據(jù)中心檢索同一時刻和地點出現(xiàn)的另一維度數(shù)據(jù)，得到結(jié)果集D＝[D1，D2，……，Dn]，結(jié)果集中每個元素包含一條或多條數(shù)據(jù)記錄；d、多點位數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)-304尋找結(jié)果集D1至Dn中出現(xiàn)頻率最高的同一數(shù)據(jù)記錄d；e、確定嫌疑人信息-305該數(shù)據(jù)d即為嫌疑人的另一維度信息，同理可得出多維度信息。三、實施例為了更清楚的闡述本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點，下面結(jié)合具體實施案例進(jìn)行更詳細(xì)說明。①在一個園區(qū)內(nèi)各個入口和路口安裝七個數(shù)據(jù)采集設(shè)備，并與后臺服務(wù)器連通網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)采集設(shè)備所在地點名稱分別為A，B，C，D，E，F(xiàn)，G；②已知嫌疑人張三的人臉圖片，將人臉圖片輸入本系統(tǒng)；③將張三的人臉圖片與時間段[2016-09-23，00：00：00～2016-09-23，23：59：59]內(nèi)后臺服務(wù)器中存儲的人臉圖片進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)張三在如下時間和地點出現(xiàn)過：時間05:30:2610:06:5415:20:2017:30:1523:18:14地點ACBFA④在大數(shù)據(jù)中心搜索相同時間和地點出現(xiàn)的手機(jī)信息，得到如下五個結(jié)果集,由于不同地點不同時刻設(shè)備周圍的人流量不固定，采集到的數(shù)據(jù)量也不固定：⑤在這個五個結(jié)果集中，每個點都與張三同時同地出現(xiàn)的記錄是DA-A1-19-6F-23-AF，該信息即張三隨身攜帶的手機(jī)的MAC地址信息；⑥同理可搜索出張三的車輛信息⑦同理可分析出與張三同行的其他人員的信息。多維數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用系統(tǒng)采集人臉圖片，車輛圖片和手機(jī)信息，多維信息追蹤，極大地彌補(bǔ)了視頻監(jiān)控系統(tǒng)信息量單一，需求大量人力搜索的不足。輸入嫌疑人一個特征，即可從龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)中智能地碰撞出嫌疑人的多維信息、出行規(guī)律、落腳地點以及接觸人群信息，減少人力投入，提高工作效率。當(dāng)前第1頁1 2 3