[发明专利]基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和介质，对提取的历史案件数据进行分类处理，得到多个数据组；按照预先设定的时空维度，对各数据组进行维度划分，以得到案件分布数据。按照时空维度，对获取的人员活动数据进行维度划分，得到人员停留时间分布数据。依据案件分布数据、人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，可以筛选出可疑人员。在该技术方案中，通过案件与人员的时空规律分析，可以拟合出具有嫌疑的人员，并结合人员活动轨迹的离散度，排除掉具有个人重复轨迹特性的人员，从而可以准确的筛选出可疑人员。

技术领域

本发明涉及安全防护技术领域，特别是涉及一种基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和计算机可读存储介质。

背景技术

公安行业大量系统的建设，使得相关使用方可以采集到大量的多类别数据，这些数据对于案件的侦破具有积极的作用，但这些应用大部分是对于案发后的侦破以及人员侦查，如何更好的做好安全预防和案发后更及时的响应，是当前发展的一个重要方向，也是当前存在最大困难的地方。

现有技术中，通过前端设备采集多维数据存入大数据，然后基于历史案件以及犯罪人员的大数据得到案件特征与犯罪嫌疑人特征的强关联规则；再根据待分析案件的案件特征信息，利用上述强关联规则预测出该案件的犯罪嫌疑人特征信息，最后基于前端多维数据以及犯罪嫌疑人特征信息挖掘出嫌疑目标。

利用案件和已侦破案件的嫌疑人特性建立规则，然后挖掘其他案件有嫌疑的目标人员。但是该技术方案基于的数据类别比较多，如果前端上报的多维数据不全或不准，将大大的影响分析结果，导致挖掘出的可疑人员名单不准确。

可见，如何提升可疑人员挖掘的精确性，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和计算机可读存储介质，可以提升可疑人员挖掘的精确性。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于时空数据的可疑人员识别方法，包括：

对提取的历史案件数据进行分类处理，得到多个数据组；

按照预先设定的时空维度，对各所述数据组进行维度划分，以得到案件分布数据；其中，每个数据组有其对应的一个案件分布数据；

按照所述时空维度，对获取的人员活动数据进行维度划分，以得到人员停留时间分布数据；

依据所述案件分布数据、所述人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，筛选出可疑人员。

可选地，在所述按照预先设定的时空维度，对各所述数据组进行维度划分，以得到案件分布数据之后还包括：

将所述案件分布数据中不满足案件数量过滤规则的数据置零，得到过滤后的案件分布数据；

相应的，所述依据所述案件分布数据、所述人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，筛选出可疑人员包括：

依据所述过滤后的案件分布数据、所述人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，筛选出可疑人员。

可选地，在所述按照所述时空维度，对获取的人员活动数据进行维度划分，得到人员停留时间分布数据之后还包括：

将所述人员停留时间分布数据中停留时间小于预设时间阈值的数据置零，得到处理后的人员停留时间分布数据；

相应的，所述依据所述案件分布数据、所述人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，筛选出可疑人员包括：

依据所述过滤后的案件分布数据、所述处理后的人员停留时间分布数据以及人员活动轨迹的离散度，筛选出可疑人员。