基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和介质.pdf
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基于时空数据的可疑人员识别方法、装置、系统和介质.pdf
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
可疑人员识别方法及装置.pdf
本申请公开一种可疑人员识别方法及装置,涉及数据分析技术领域,用于解决现有技术中通过人工监控识别地铁乘客中的可疑人员的方法存在效率较低的问题。所述方法包括:获取用户在预设时间段内的位置数据;然后,根据用户的位置数据,生成至少一条地铁乘车路线;根据至少一条地铁乘车路线,确定用户的行程指标,行程指标包括平均滞留时长、最大滞留时长、滞留次数以及往返次数;最后,根据用户的行程指标,确定用户的可疑程度。本申请适用于可疑人员的识别过程中。
基于停留数据的目标人群识别方法、系统和可读介质.pdf
本申请提供了一种基于停留数据的目标人群识别方法,包括:获取用户的多日停留数据,多日停留数据包括连续的单日停留数据,单日停留数据包括单日停留开始时间、单日停留结束时间和单日停留点位置;基于每日停留开始时间和每日停留结束时间计算每日停留时间特征强化系数;基于每日的当日停留数据和当日之前的观察周期参数的天数的单日停留数据计算每日停留位置特征强化系数;基于学习速率参数、昨日命中函数值、当日停留时间特征强化系数和当日停留位置特征强化系数计算当日命中函数值,其中命中函数值为预定义并且设第一天的昨日命中函数值为0;以及
基于时空信息融合的声纹识别方法、系统及存储介质.pdf
本发明涉及一种基于时空信息融合的声纹识别方法、系统及存储介质,方法包括:S1、将原始声音数据通过梅尔频率倒谱系数方法进行处理得到声音特征向量;S2、对声音特征向量进行阈值判定;S3、将符合阈值条件的声音特征向量通过ResNet50模型进行处理,获取声音全局特征;S4、采用LSTM对声音全局特征进行上下文信息分析,得到具有时序关系的声音特征;S5、将具有时序关系的声音特征输入全连接网络层进行分类,实现声纹的识别。本发明提升了声纹识别和分类的准确率,使得准确率达到了90%以上。
人脸识别方法、装置和系统及存储介质.pdf
本发明的实施例提供了一种人脸识别方法、装置和系统及存储介质。该方法包括:获取第一人脸图像和第二人脸图像;计算第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的每个人脸部位与第二人脸图像中的对应人脸部位之间的匹配分数,以获得至少两个部位匹配分数;检测第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的至少部分人脸部位中的每个人脸部位的遮挡情况;根据第一人脸图像中的至少两个人脸部位中的每个人脸部位的遮挡情况,分别确定每个人脸部位所对应的部位匹配分数的权重;以及至少基于所确定的权重对部位匹配分数进行加权平均,以获得总匹配分数,其中,总匹配分