[发明专利]针对涉毒人员的出行分析方法

摘要

本发明公开了针对涉毒人员的出行分析方法，该方法包括：S1：实时在线采集涉毒嫌疑人员的个人基本信息和交通出行信息，S2：提取涉毒嫌疑人员的出行记录相关特征5维，S3：构建基于涉毒嫌疑人员的出行记录模型并进行模型训练，S4：根据步骤S3训练好的基于涉毒嫌疑人员的出行记录模型，对待监测的涉毒嫌疑人员进行实时分析，对于模型积分大于设定的阈值，认为是涉毒人员，并进行涉毒对象预警；S5：根据步骤S1～S4分析出的多维度信息，形成涉毒人员多维运动轨迹，并在客户端展进行展示；同时，通知行动部门实施及时抓捕。发明方法合理有效，能够实现对涉毒人员的出行轨迹进行有效分析与追踪。

主权项

1.针对涉毒人员的出行分析方法，其特征在于，该方法包括：/nS1：实时在线采集涉毒嫌疑人员的个人基本信息和交通出行信息，所述交通出行信息包括交通卡口视频信息，火车、飞机订票信息，进站闸机信息；/nS2：根据步骤S1对采集到的多维度涉毒嫌疑人员数据信息进行预处理，并提取涉毒嫌疑人员的出行记录相关特征5维，所述出行记录相关特征包括频繁出行、频繁取消出行、无返程记录分析、与涉毒人员同订票、与涉毒人员同乘车特征；/nS3：构建基于涉毒嫌疑人员的出行记录模型并进行模型训练，其中，基于涉毒嫌疑人员的出行记录模型为P＝w1*E+w2*F+w3*G+w4*H+w5*I，w1为频繁出行特征的权重，w2为频繁取消出行特征的权重，w3为无返程记录分析特征的权重，w4为的与涉毒人员同订票特征的权重，w5为与涉毒人员同乘车特征的权重；E为频繁出行的积分，F为频繁取消出行的积分，G为无返程记录分析积分，H为与涉毒人员同订票的积分，I为与涉毒人员同乘车的积分；/nS4：根据步骤S3训练好的基于涉毒嫌疑人员的出行记录模型，对待监测的涉毒嫌疑人员进行实时分析，对于模型积分大于设定的阈值，认为是重大嫌疑涉毒人员，并进行重大嫌疑涉毒对象预警；对于模型积分小于设定的阈值，认为是非重大嫌疑涉毒人员，不进行重大嫌疑涉毒对象预警，同时把该人员还保留在涉毒嫌疑人员列表中；/nS5：根据步骤S1～S4分析出的多维度信息，形成涉毒人员多维运动轨迹，并在客户端展进行展示；同时，通知行动部门实施及时抓捕。/n