CN114093014A - 一种图码关联强度计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN114093014A
CN114093014A CN202210063001.5A CN202210063001A CN114093014A CN 114093014 A CN114093014 A CN 114093014A CN 202210063001 A CN202210063001 A CN 202210063001A CN 114093014 A CN114093014 A CN 114093014A
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imsi
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王东锋
姚相松
杨德武
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Abstract

本发明公开了一种图码关联强度计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据目标人员的轨迹筛选IMSI集合，得到目标人员的关联IMSI集合；遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据目标手机的轨迹筛选人脸集合，得到目标手机的关联人脸集合；根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。解决两种异构数据集相互独立，没有做到有效互联的问题，实现使用时空特征点式互信息计算人脸和IMSI的关联强度，提高两种异构数据集的有效互联的效果。

Description

一种图码关联强度计算方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及人脸和IMSI互联技术，尤其涉及一种图码关联强度计算方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着技术发展，人工智能和大数据的应用出现在生活中方方面面，智能终端和人脸识别应用广泛。公安在人脸识别以及电子围栏技术的应用上，已经有了比较成熟的图像侦查和技术侦查，但两个技术应用都是独立使用，如果某个数据漏采或缺失，公安的侦破工作也随之会陷入僵局。
而移动终端随处可见，尤其是手机，手机的国际移动用户识别码（IMSI，International Mobile Subscriber Identity）是用于区分蜂窝网络中不同用户的、在所有蜂窝网络中不重复的识别码。现有公安数据***中，用户信息和IMSI信息独立获取，独立储存，没有做到有效互联，实际上人脸与手机IMSI，是具有强伴随关系的，如何有效关联人脸信息和手机IMSI，并计算关联强度是目前需要解决的问题。
发明内容
本发明提供一种图码关联强度计算方法、装置、设备及存储介质，以实现使用时空特征点式互信息计算人脸和IMSI的关联强度，提高两种异构数据集的有效互联的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种图码关联强度计算方法，包括：
在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；
遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据所述目标人员的轨迹筛选所述IMSI集合，得到所述目标人员的关联IMSI集合；
遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据所述目标手机的轨迹筛选所述人脸集合，得到所述目标手机的关联人脸集合；
根据点式互信息计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
可选的，所述提取第一预设时间内的所述人脸图片的特征，形成人脸集合包括：
根据时间窗口提取第一预设时间内的所述人脸图片的特征，进行人脸聚类，形成 人脸集合
Figure 249989DEST_PATH_IMAGE001
；其中，
Figure 976637DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
可选的，所述提取所述第一预设时间内的所述手机IMSI轨迹的记录，形成IMSI集合包括：
根据时间窗口提取所述第一预设时间内的所述手机IMSI轨迹的记录，进行去重， 形成IMSI集合
Figure 140902DEST_PATH_IMAGE003
；其中，ii为目标手机。
可选的，所述遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到所述目标人员的关联IMSI集合，包括：
遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹；
根据所述目标人员的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一IMSI轨迹；
通过所述目标人员的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域的第二IMSI轨迹；
根据所述第二IMSI轨迹得到所述人脸集合中每个目标人员的关联IMSI集合
Figure 585790DEST_PATH_IMAGE004
；其中，ii为目标手机。
可选的，所述遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到所述目标手机的关联人脸集合，包括：
遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹；
根据所述目标手机的轨迹筛选出在所述第二预设时间内的第一人脸图片轨迹；
根据所述目标手机的轨迹的坐标信息筛选出在所述第二预设区域内的第二人脸图片轨迹；
根据所述第二人脸图片轨迹得到所述IMSI集合中每一个目标手机的关联人脸集 合
Figure 93869DEST_PATH_IMAGE005
；其中，
Figure 206182DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
可选的，所述根据点式互信息PMI计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度，包括：
根据所述人脸集合、所述IMSI集合、所述关联IMSI集合和所述关联人脸集合，分别计算联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布；
所述联合分布计算公式为：
Figure 10190DEST_PATH_IMAGE006
所述第一边缘分布计算公式为：
Figure 942374DEST_PATH_IMAGE007
所述第二边缘分布计算公式为：
Figure 224450DEST_PATH_IMAGE008
根据所述联合分布、所述第一边缘分布和所述第二边缘分布计算互信息PMI（i, f），所述互信息计算公式为：
Figure 191269DEST_PATH_IMAGE009
。
可选的，所述根据点式互信息PMI计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度，还包括：
根据所述互信息的值确定所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
第二方面，本发明实施例还提供了一种图码关联强度计算装置，包括：
数据获取模块，用于在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹；
人脸集合确定模块，用于提取第一预设时间内的所述人脸图片的特征，形成人脸集合；
IMSI集合确定模块，用于提取所述第一预设时间内的所述手机IMSI轨迹的记录，形成IMSI集合；
人脸关联IMSI集合确定模块，用于遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到所述目标人员的关联IMSI集合；
IMSI关联人脸集合确定模块，用于遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到所述目标手机的关联人脸集合；
关联强度计算模块，用于根据点式互信息PMI计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
第三方面，本发明实施例还提供了一种图码关联强度计算设备，所述图码关联强度计算设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一所述的图码关联强度计算方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的图码关联强度计算方法。
本发明通过一种图码关联强度计算方法，包括：在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到目标人员的关联IMSI集合；遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到目标手机的关联人脸集合；根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。解决两种异构数据集相互独立，没有做到有效互联的问题，实现使用时空特征点式互信息计算人脸和IMSI的关联强度，提高两种异构数据集的有效互联的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种图码关联强度计算方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的一种图码关联强度计算装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三提供的一种图码关联强度计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种图码关联强度计算方法的流程示意图，本实施例可适用于对人脸数据和手机IMSI数据进行关联和关联强度计算的情况，该方法可以由一种图码关联强度计算装置来执行，具体包括如下步骤：
步骤110、在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合。
在生活中，人们一般拥有至少一个台手机，因此，至少一个手机IMSI与人们的身份信息对应，公安部门也可以通过手机IMSI对目标人员进行定位；人脸图像信息属于每个人特有的，通常也作为公安部门查找目标人员的依据。
在城市的重要路口及人口流动密集的区域安装摄像机和多运营商特征采集设备，通过摄像机采集人脸图片生成人脸集合，通过运营商特征采集设备采集手机IMSI数据生成IMSI集合。在本实施例中，摄像机和多运营商特征采集设备为多个，采集的人脸图片和手机IMSI也为多个，摄像机和多运营商特征采集设备为固定设置，在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合的同时，还记录人脸图像数据和手机IMSI的采集时间和位置信息，并且根据两种设备的位置信息测算出两种设备之间的距离。其中，第一预设区域由用户自主设置，本实施例中设置为直径20米的范围。
其中，步骤110中生成人脸集合和IMSI集合的过程具体包括：
步骤111、根据时间窗口提取第一预设时间内的人脸图片的特征，进行人脸聚类， 形成人脸集合
Figure 166179DEST_PATH_IMAGE010
；其中，
Figure 352703DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
根据时间窗口算法提取第一预设时间内采集的所有人脸图片的特征，每个人的人 脸图片的特征是特有的，通过人脸聚类算法进行识别和分类，从多个人员的人脸图像中识 别出同一个人员fi的人脸图片，并进行分类，形成人脸集合
Figure 969629DEST_PATH_IMAGE011
。其中，第一预设 时间由用户自主设置，本实施例中设置为5分钟。
步骤112、根据时间窗口提取第一预设时间内的手机IMSI轨迹的记录，进行去重， 形成IMSI集合
Figure 790954DEST_PATH_IMAGE012
；其中，ii为目标手机。
根据时间窗口算法提取第一预设时间内采集的手机IMSI轨迹记录，由于手机IMSI 确定且唯一，但可能在第一预设时间内被多个运营商特征采集设备获取到，因此需要对第 一预设时间内同一个手机IMSI ii重复的轨迹记录进行去重，形成IMSI集合
Figure 202344DEST_PATH_IMAGE012
； 其中，ii为目标手机。
步骤120、遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据目标人员的轨迹筛选IMSI集合，得到目标人员的关联IMSI集合。
得到人脸集合和IMSI集合这两个独立的数据集之后，需要将它们进行关联，遍历 人脸集合，查询人脸图像对应的目标人员fi的运动轨迹；在IMSI集合中筛选与目标人员fi相 关的IMSI轨迹，进行关联，得到IMSI集合
Figure 374699DEST_PATH_IMAGE013
。
步骤120具体包括：
步骤121、遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹。
遍历预设时刻的人脸集合中的所有图片，查询人脸集合中对应的目标人员fi的所有人脸图片，根据目标人员fi对应的多个人脸图片及图片的位置信息得到目标人员fi的运动轨迹。
步骤122、根据目标人员的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一IMSI轨迹。
通过获取的目标人员fi的运动轨迹对应的时间获取相应时间内多个运营商特征采集设备收集的IMSI数据，并筛选出第二预设时间内的IMSI数据，其中，第二预设时间包括预设时刻前后T秒，根据第二预设时间内，同一个IMSI对应的多个轨迹记录得到第一IMSI轨迹，第一IMSI轨迹在时间上与目标人员fi的轨迹相关。其中，第二预设时间由用户自主设置，本实施例中设置为60秒。
步骤123、通过目标人员的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域的第二IMSI轨迹。
IMSI数据包含不同区域内的数据，根据目标人员的轨迹的坐标信息筛选出与之空间相关的IMSI轨迹，即从第一IMSI轨迹中筛选出第二预设区域的第二IMSI轨迹，其中，第二预设区域包括目标人员的轨迹的坐标信息前后D米范围内，第二IMSI轨迹与目标人员的轨迹在时间维度和空间维度上相关。其中，第二预设区域由用户自主设置，本实施例中设置为5米。
步骤124、根据第二IMSI轨迹得到人脸集合中每个目标人员的关联IMSI集合
Figure 264158DEST_PATH_IMAGE013
；其中，ii为目标手机。
将每个目标人员fi的轨迹在时间距离和空间距离上对应的第二IMSI轨迹组成集 合，得到每个目标人员fi的关联IMSI集合
Figure 471148DEST_PATH_IMAGE013
。通过时间距离和空间距离将两个 相对独立的异构数据集联系起来。
步骤130、遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据目标手机的轨迹筛选人脸集合，得到目标手机的关联人脸集合。
遍历IMSI集合，查询手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，在人脸集合中筛选出 与目标手机ii相关的人脸轨迹，进行关联，得到人脸集合
Figure 787860DEST_PATH_IMAGE014
。
步骤130具体包括：
步骤131、遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹。
遍历预设时刻的IMSI集合中的所有轨迹记录，查询手机IMSI集合中对应的目标手机ii的所有轨迹记录，根据目标手机Ii对应的多个轨迹记录得到目标手机Ii的运动轨迹。
步骤132、根据目标手机的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一人脸图片轨迹。
通过获取的目标手机ii的运动轨迹对应的时间获取相应时间内摄像机收集的人脸图片数据，并筛选出第二预设时间内的人脸图片数据，其中，第二预设时间包括预设时刻前后T秒，根据第二预设时间内，同一个人员对应的多个人脸图片轨迹得到第一人脸图片轨迹，第一人脸图片轨迹在时间上与目标手机ii的轨迹相关
步骤133、根据目标手机的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域内的第二人脸图片轨迹。
人脸图片数据包含不同区域内的数据，根据目标手机ii的轨迹坐标信息筛选出与之空间相关的人脸图片轨迹，即从第一人脸图片轨迹中筛选出第二预设区域内的第二人脸图片轨迹，第二人脸图片轨迹与目标手机ii的轨迹在时间维度和空间维度上相关。
步骤134、根据第二人脸图片轨迹得到IMSI集合中每一个目标手机的关联人脸集 合
Figure 181933DEST_PATH_IMAGE015
；其中，
Figure 373617DEST_PATH_IMAGE016
为目标人员。
将每个目标手机ii的轨迹在时间距离和空间距离上对应的第二人脸图片轨迹组 成集合，得到每个目标手机ii的关联人脸集合
Figure 435114DEST_PATH_IMAGE014
。通过时间距离和空间距离将 两个相对独立的异构数据集联系起来。
步骤140、根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。
得到人脸图片和手机IMSI两个数据集的关联关系后，还需要通过计算它们之间的互信息强弱，进而判断两者之间的关联强度。
点式互信息PMI（Pointwise Mutual Information）通常用来衡量两个事物之间的相关性，其定义如下：两个不同、独立信息源产生两个分布（X, Y），通过采样获得样本集合（x1, x2, … xn）、（y1, y2, … ym），两个样本集中各个样本之间的关联强度称之为点式互信息（mutual information），互信息值越大，两个样本的结合强度越大，反之，两者无关的可能性越大。其计算公式如下：
Figure 188306DEST_PATH_IMAGE017
步骤140具体包括：
步骤141、根据人脸集合、IMSI集合、关联IMSI集合和关联人脸集合，分别计算联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布。
根据人脸集合、IMSI集合、关联IMSI集合和关联人脸集合，分别计算点式互信息PMI计算公式中的各项参数。
联合分布计算公式为：
Figure 335254DEST_PATH_IMAGE006
第一边缘分布计算公式为：
Figure 566515DEST_PATH_IMAGE007
第二边缘分布计算公式为：
Figure 216939DEST_PATH_IMAGE018
。
步骤142、根据联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布计算互信息PMI（i,f），互 信息计算公式为：
Figure 141033DEST_PATH_IMAGE009
。
点式互信息PMI计算公式在本实施例中表示为：
Figure 509697DEST_PATH_IMAGE009
，根据上述计 算出的联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布等参数，带入公式计算出人脸图片和手机 IMSI的互信息值。
步骤143、根据互信息的值确定人脸图片和手机IMSI的关联强度。
互信息值越大，人脸图片和手机IMSI的结合强度越大，反之，则无关的可能性越大；通过设定阈值，来判断人脸图片和手机IMSI是否存在较强的关联关系，从而为公安部门破案提供线索，例如，当人脸图像对应的人员确定为目标人员或手机IMSI对应的手机确定为目标手机时，可以通过手机IMSI或人脸图片进行辅助追踪定位，为图码联侦提供了全新思路。
本实施例的技术方案，通过一种图码关联强度计算方法，包括：在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到目标人员的关联IMSI集合；遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到目标手机的关联人脸集合；根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。尤其通过人脸图片对应的目标人员与手机IMSI轨迹进行时间维度和空间维度上的关联集合，通过手机IMSI轨迹对应的目标手机与人脸图像进行时间维度和空间维度上的关联集合，得到人脸图片和手机IMSI两个数据集的关联关系，从而计算确定人脸图片和手机IMSI的关联强度。解决了两种异构数据集相互独立，没有做到有效互联的问题，达到了使用时空特征点式互信息计算人脸和IMSI的关联强度，提高两种异构数据集的有效互联，为公安破案提供技术支撑效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种图码关联强度计算装置的结构示意图。
如图2所示，一种图码关联强度计算装置，包括：
数据获取模块210，用于在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合。
在城市的重要路口及人口流动密集的区域安装摄像机和多运营商特征采集设备，通过摄像机采集人脸图片生成人脸集合，通过运营商特征采集设备采集手机IMSI数据生成IMSI集合。在本实施例中，摄像机和多运营商特征采集设备为多个，采集的人脸图片和手机IMSI也为多个，摄像机和多运营商特征采集设备为固定设置，在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合的同时，还记录人脸图像数据和手机IMSI的采集时间和位置信息，并且根据两种设备的位置信息测算出两种设备之间的距离。其中，第一预设区域由用户自主设置，本实施例中设置为直径20米的范围。
人脸关联IMSI集合确定模块220，用于遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据目标人员的轨迹筛选IMSI集合，得到目标人员的关联IMSI集合。
得到人脸集合和IMSI集合这两个独立的数据集之后，需要将它们进行关联，遍历 人脸集合，查询人脸图像对应的目标人员fi的运动轨迹；在IMSI集合中筛选与目标人员fi相 关的IMSI轨迹，进行关联，得到IMSI集合
Figure 810229DEST_PATH_IMAGE013
；其中，ii为目标手机。
IMSI关联人脸集合确定模块230，用于遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据目标手机的轨迹筛选人脸集合，得到目标手机的关联人脸集合。
遍历IMSI集合，查询手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，在人脸集合中筛选出 与目标手机Ii相关的人脸轨迹，进行关联，得到人脸集合
Figure 315159DEST_PATH_IMAGE014
，其中，
Figure 911619DEST_PATH_IMAGE002
为目标人 员。
关联强度计算模块240，用于根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。
得到人脸图片和手机IMSI两个数据集的关联关系后，还需要通过计算它们之间的互信息强弱，进而判断两者之间的关联强度。
点式互信息PMI（Pointwise Mutual Information）通常用来衡量两个事物之间的相关性，其定义如下：两个不同、独立信息源产生两个分布（X, Y），通过采样获得样本集合（x1, x2, … xn）、（y1, y2, … ym），两个样本集中各个样本之间的关联强度称之为点式互信息（mutual information），互信息值越大，两个样本的结合强度越大，反之，两者无关的可能性越大。其计算公式如下：
Figure 33159DEST_PATH_IMAGE017
可选的，数据获取模块210包括：
人脸集合确定单元，用于根据时间窗口提取第一预设时间内的人脸图片的特征， 进行人脸聚类，形成人脸集合
Figure 606223DEST_PATH_IMAGE010
；其中，
Figure 496818DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
IMSI集合确定单元，用于根据时间窗口提取第一预设时间内的手机IMSI轨迹的记 录，进行去重，形成IMSI集合
Figure 762715DEST_PATH_IMAGE012
，其中，ii为目标手机。
可选的，人脸关联IMSI集合确定模块220包括：
目标人员轨迹确定单元，用于遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹。
第一IMSI轨迹确定单元，用于根据目标人员的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一IMSI轨迹。
第二IMSI轨迹确定单元，用于通过目标人员的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域的第二IMSI轨迹。
关联IMSI集合确定单元，用于根据第二IMSI轨迹得到人脸集合中每个目标人员的 关联IMSI集合
Figure 105971DEST_PATH_IMAGE013
；其中，ii为目标手机。
可选的，IMSI关联人脸集合确定模块230包括：
目标手机轨迹确定单元，用于遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹。
第一人脸图片轨迹确定单元，用于根据目标手机的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一人脸图片轨迹。
第二人脸图片轨迹确定单元，用于根据目标手机的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域内的第二人脸图片轨迹。
关联人脸集合确定单元，用于根据第二人脸图片轨迹得到IMSI集合中每一个目标 手机的关联人脸集合
Figure 748305DEST_PATH_IMAGE015
；其中，
Figure 493407DEST_PATH_IMAGE016
为目标人员。
可选的，关联强度计算模块240包括：
参数计算单元，用于根据人脸集合、IMSI集合、关联IMSI集合和关联人脸集合，分别计算联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布。
互信息计算计算单元，用于根据联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布计算互 信息PMI（i,f），互信息计算公式为：
Figure 930205DEST_PATH_IMAGE009
。
关联强度确定单元，用于根据互信息的值确定人脸图片和手机IMSI的关联强度。
本发明实施例通过一种图码关联强度计算方法，包括：在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到目标人员的关联IMSI集合；遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到目标手机的关联人脸集合；根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。解决两种异构数据集相互独立，没有做到有效互联的问题，实现使用时空特征点式互信息计算人脸和IMSI的关联强度，提高两种异构数据集的有效互联的效果。
本发明实施例所提供的图码关联强度计算装置可执行本发明任意实施例所提供的图码关联强度计算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种图码关联强度计算设备的结构示意图，如图3所示，该图码关联强度计算设备包括处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33；图码关联强度计算设备中处理器30的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器30为例；图码关联强度计算设备中的处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器31作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的图码关联强度计算方法对应的程序指令/模块（例如，图码关联强度计算装置中的数据获取模块210、人脸关联IMSI集合确定模块220、IMSI关联人脸集合确定模块230和关联强度计算模块240）。处理器30通过运行存储在存储器31中的软件程序、指令以及模块，从而执行图码关联强度计算设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的图码关联强度计算方法。
存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器31可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器31可进一步包括相对于处理器30远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至图码关联强度计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置32可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与图码关联强度计算设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置33可包括显示屏等显示设备。
实施例四
本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种图码关联强度计算方法，该方法包括：
在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；
遍历人脸集合，查询人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据目标人员的轨迹筛选IMSI集合，得到目标人员的关联IMSI集合；
遍历IMSI集合，查阅手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据目标手机的轨迹筛选人脸集合，得到目标手机的关联人脸集合；
根据点式互信息计算人脸图片和手机IMSI的关联强度。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的图码关联强度计算方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器（Read-Only Memory, ROM）、随机存取存储器（RandomAccess Memory, RAM）、闪存（FLASH）、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述图码关联强度计算装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种图码关联强度计算方法，其特征在于，包括：
在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；
遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据所述目标人员的轨迹筛选所述IMSI集合，得到所述目标人员的关联IMSI集合；
遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据所述目标手机的轨迹筛选所述人脸集合，得到所述目标手机的关联人脸集合；
根据点式互信息计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
2.根据权利要求1所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合包括：
根据时间窗口提取第一预设时间内的所述人脸图片的特征，进行人脸聚类，形成人脸 集合
Figure 346996DEST_PATH_IMAGE001
；其中，
Figure 861154DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
3.根据权利要求2所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合包括：
根据时间窗口提取所述第一预设时间内的所述手机IMSI轨迹的记录，进行去重，形成 IMSI集合
Figure 492249DEST_PATH_IMAGE003
；其中，ii为目标手机。
4.根据权利要求1所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，得到所述目标人员的关联IMSI集合，包括：
遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹；
根据所述目标人员的轨迹筛选出在第二预设时间内的第一IMSI轨迹；
通过所述目标人员的轨迹的坐标信息筛选出在第二预设区域的第二IMSI轨迹；
根据所述第二IMSI轨迹得到所述人脸集合中每个目标人员的关联IMSI集合
Figure 509883DEST_PATH_IMAGE004
；其中，ii为目标手机。
5.根据权利要求4所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，得到所述目标手机的关联人脸集合，包括：
遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹；
根据所述目标手机的轨迹筛选出在所述第二预设时间内的第一人脸图片轨迹；
根据所述目标手机的轨迹的坐标信息筛选出在所述第二预设区域内的第二人脸图片轨迹；
根据所述第二人脸图片轨迹得到所述IMSI集合中每一个目标手机的关联人脸集合
Figure 66767DEST_PATH_IMAGE005
；其中，
Figure 68221DEST_PATH_IMAGE002
为目标人员。
6.根据权利要求5所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述根据点式互信息计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度，包括：
根据所述人脸集合、所述IMSI集合、所述关联IMSI集合和所述关联人脸集合，分别计算联合分布、第一边缘分布和第二边缘分布；
所述联合分布计算公式为：
Figure 735962DEST_PATH_IMAGE006
所述第一边缘分布计算公式为：
Figure 608103DEST_PATH_IMAGE007
所述第二边缘分布计算公式为：
Figure 70309DEST_PATH_IMAGE008
根据所述联合分布、所述第一边缘分布和所述第二边缘分布计算互信息PMI（i,f），所 述互信息计算公式为：
Figure 293480DEST_PATH_IMAGE009
。
7.根据权利要求6所述的图码关联强度计算方法，其特征在于，所述根据点式互信息计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度，还包括：
根据所述互信息的值确定所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
8.一种图码关联强度计算装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于在第一预设区域内实时采集人脸图片和手机IMSI轨迹，生成人脸集合和IMSI集合；
人脸关联IMSI集合确定模块，用于遍历所述人脸集合，查询所述人脸图片对应的目标人员的轨迹，并根据所述目标人员的轨迹筛选所述IMSI集合，得到所述目标人员的关联IMSI集合；
IMSI关联人脸集合确定模块，用于遍历所述IMSI集合，查阅所述手机IMSI轨迹对应的目标手机的轨迹，并根据所述目标手机的轨迹筛选所述人脸集合，得到所述目标手机的关联人脸集合；
关联强度计算模块，用于根据点式互信息计算所述人脸图片和手机IMSI的关联强度。
9.一种图码关联强度计算设备，其特征在于，所述设备/终端/服务器包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的图码关联强度计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图码关联强度计算方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495244A (zh) * 2022-04-08 2022-05-13 深圳前海中电慧安科技有限公司 电像计算数据异常检测方法、装置、设备及存储介质
CN114637884A (zh) * 2022-05-16 2022-06-17 深圳前海中电慧安科技有限公司 一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法、装置及设备
CN116089638A (zh) * 2023-04-03 2023-05-09 南京小唐安朴科技有限公司 一种基于车图码轨迹多维关联实时建档的计算方法
CN116092169A (zh) * 2023-04-04 2023-05-09 南京小唐安朴科技有限公司 一种以采集频率与范围为权重的数据关联度计算方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110191424A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 武汉数矿科技股份有限公司 一种特定嫌疑人的轨迹生成方法和装置
CN110348238A (zh) * 2019-05-28 2019-10-18 北京邮电大学 一种面向应用的隐私保护分级方法及装置
CN111382278A (zh) * 2020-03-04 2020-07-07 华中师范大学 一种基于时空轨迹的社交网络构建方法及构建***
CN111814627A (zh) * 2020-06-29 2020-10-23 深圳市商汤科技有限公司 人员检测方法及装置、电子设备和存储介质
CN112528099A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 青岛以萨数据技术有限公司 一种基于大数据的人员同行分析方法、***、设备及介质
CN112654035A (zh) * 2020-11-20 2021-04-13 深圳市先创数字技术有限公司 基于移动终端特征码的图码关联方法、***及存储介质
CN112770265A (zh) * 2020-12-31 2021-05-07 深圳前海中电慧安科技有限公司 一种行人身份信息获取方法、***、服务器和存储介质
CN113378074A (zh) * 2021-06-10 2021-09-10 电子科技大学 一种基于自监督学习的社交网络用户轨迹分析方法
CN113468283A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置、设备、存储介质
CN113888600A (zh) * 2021-10-22 2022-01-04 浙江商汤科技开发有限公司 轨迹确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110191424A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 武汉数矿科技股份有限公司 一种特定嫌疑人的轨迹生成方法和装置
CN110348238A (zh) * 2019-05-28 2019-10-18 北京邮电大学 一种面向应用的隐私保护分级方法及装置
CN111382278A (zh) * 2020-03-04 2020-07-07 华中师范大学 一种基于时空轨迹的社交网络构建方法及构建***
CN111814627A (zh) * 2020-06-29 2020-10-23 深圳市商汤科技有限公司 人员检测方法及装置、电子设备和存储介质
CN112654035A (zh) * 2020-11-20 2021-04-13 深圳市先创数字技术有限公司 基于移动终端特征码的图码关联方法、***及存储介质
CN112528099A (zh) * 2020-12-17 2021-03-19 青岛以萨数据技术有限公司 一种基于大数据的人员同行分析方法、***、设备及介质
CN112770265A (zh) * 2020-12-31 2021-05-07 深圳前海中电慧安科技有限公司 一种行人身份信息获取方法、***、服务器和存储介质
CN113378074A (zh) * 2021-06-10 2021-09-10 电子科技大学 一种基于自监督学习的社交网络用户轨迹分析方法
CN113468283A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置、设备、存储介质
CN113888600A (zh) * 2021-10-22 2022-01-04 浙江商汤科技开发有限公司 轨迹确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495244A (zh) * 2022-04-08 2022-05-13 深圳前海中电慧安科技有限公司 电像计算数据异常检测方法、装置、设备及存储介质
CN114495244B (zh) * 2022-04-08 2022-07-12 深圳前海中电慧安科技有限公司 电像计算数据异常检测方法、装置、设备及存储介质
CN114637884A (zh) * 2022-05-16 2022-06-17 深圳前海中电慧安科技有限公司 一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法、装置及设备
CN114637884B (zh) * 2022-05-16 2022-08-23 深圳前海中电慧安科技有限公司 一种电像计算时空轨迹与道路网的匹配方法、装置及设备
CN116089638A (zh) * 2023-04-03 2023-05-09 南京小唐安朴科技有限公司 一种基于车图码轨迹多维关联实时建档的计算方法
CN116089638B (zh) * 2023-04-03 2023-08-15 南京小唐安朴科技有限公司 一种基于车图码轨迹多维关联实时建档的计算方法
CN116092169A (zh) * 2023-04-04 2023-05-09 南京小唐安朴科技有限公司 一种以采集频率与范围为权重的数据关联度计算方法
CN116092169B (zh) * 2023-04-04 2023-06-20 南京小唐安朴科技有限公司 一种以采集频率与范围为权重的数据关联度计算方法

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