[发明专利]一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法、装置及设备

权利要求书

1.一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法，其特征在于，包括：

实时采集目标地域的电像计算数据，并存储每条所述电像计算数据的采样参数，所述电像计算数据包括至少两种不同模态的数据；

分别对各种所述电像计算数据进行建档，并基于建档结果以及所述采样参数确定各种所述电像计算数据之间的关联关系；

基于所述关联关系，通过特征工程构造目标特征，并根据所述目标特征确定训练后的隐马尔可夫模型的目标观测状态值；

根据所述目标观测状态值，使用所述隐马尔可夫模型推理得到对应的目标隐藏状态值，并根据所述目标隐藏状态值确定对应的道路匹配信息；

所述电像计算数据包括人脸数据、车牌数据和IMSI数据；

相应的，所述基于建档结果以及所述采样参数确定各种所述电像计算数据之间的关联关系，包括：

使用图码关联算法和车码关联算法，基于所述建档结果以及所述采样参数确定所述人脸数据和所述IMSI数据之间的关联关系，以及所述车牌数据和所述IMSI数据之间的关联关系；

所述目标特征包括关联特征、设备特征以及场景特征。

2.根据权利要求1所述的电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法，其特征在于，在所述根据所述目标观测状态值，使用所述隐马尔可夫模型推理得到对应的目标隐藏状态值，并根据所述目标隐藏状态值确定对应的道路匹配信息之前，还包括：

获取所述目标地域的道路网信息，和历史电像计算数据及其历史采样参数；

分别对各种所述历史电像计算数据进行建档，并基于建档结果以及所述历史采样参数确定各种所述历史电像计算数据之间的历史关联关系；

基于所述历史关联关系，通过特征工程构造历史目标特征，并根据所述历史目标特征确定观测状态值；

将所述道路网信息作为隐藏状态值，并结合所述观测状态值建立所述隐马尔可夫模型。

3.根据权利要求2所述的电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法，其特征在于，在所述根据所述目标观测状态值，使用所述隐马尔可夫模型推理得到对应的目标隐藏状态值，并根据所述目标隐藏状态值确定对应的道路匹配信息之前，还包括：

对所述历史电像计算数据进行道路信息标注，以得到训练标注数据；

使用所述训练标注数据对所述隐马尔可夫模型进行训练，以得到训练后的所述隐马尔可夫模型。

4.根据权利要求1所述的电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法，其特征在于，在所述实时采集目标地域的电像计算数据之后，还包括：

对各种所述电像计算数据的经纬度标准进行统一。

5.根据权利要求1所述的电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法，其特征在于，在所述实时采集目标地域的电像计算数据之后，还包括：

对各种所述电像计算数据中的异常数据进行筛除、补全或修复。

6.一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于实时采集目标地域的电像计算数据，并存储每条所述电像计算数据的采样参数，所述电像计算数据包括至少两种不同模态的数据；

关联关系确定模块，用于分别对各种所述电像计算数据进行建档，并基于建档结果以及所述采样参数确定各种所述电像计算数据之间的关联关系；

目标观测状态值确定模块，用于基于所述关联关系，通过特征工程构造目标特征，并根据所述目标特征确定训练后的隐马尔可夫模型的目标观测状态值；

道路匹配信息确定模块，用于根据所述目标观测状态值，使用所述隐马尔可夫模型推理得到对应的目标隐藏状态值，并根据所述目标隐藏状态值确定对应的道路匹配信息；

所述电像计算数据包括人脸数据、车牌数据和IMSI数据；

相应的，所述关联关系确定模块具体用于：使用图码关联算法和车码关联算法，基于所述建档结果以及所述采样参数确定所述人脸数据和所述IMSI数据之间的关联关系，以及所述车牌数据和所述IMSI数据之间的关联关系；

所述目标特征包括关联特征、设备特征以及场景特征。