基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明涉及人員行為模式分析技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種能夠根據(jù)空間活動軌跡 對一批重點監(jiān)控人員進(jìn)行聚類的基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】：
[0002] 隨著第二代居民身份證的普及，二代證讀卡器的應(yīng)用也逐漸深入到各行各業(yè)，例 如網(wǎng)吧、旅館、銀行、火車站等。因此，基于二代證的人員軌跡信息數(shù)據(jù)也呈爆發(fā)式的增長。 在公安部門，經(jīng)常需要通過身份證對一些特定的重點人員進(jìn)行跟蹤和管控。重點人員管控 是公安情報工作的重要內(nèi)容，也是基層民警對人員和轄區(qū)管理的重點，但現(xiàn)階段重點人員 管控只存在于數(shù)據(jù)層面，大部分分析模型設(shè)置的不科學(xué)，致使公安情報部門和基層民警管 控工作疲于應(yīng)付，沒有落到實處，沒有形成直觀的管控思維。
[0003] 近年來，各地公安部門先后建立了警用地理信息系統(tǒng)平臺，為公安部門的業(yè)務(wù)發(fā) 展、工作能力提升提供了新的技術(shù)支撐。警用地理信息系統(tǒng)平臺是改變公安信息化格局的 重要平臺，公安部門情報分析應(yīng)用與警用地理信息系統(tǒng)平臺的結(jié)合將成為今后公安工作的 總體思路。
[0004] 當(dāng)前，公安行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)分析是公安業(yè)務(wù)今后發(fā)展的重要 方向，也是公安部門必須面臨的挑戰(zhàn)。通過對空間軌跡進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，公安人員能夠快速 的挖掘重點人員之間的潛在聯(lián)系，進(jìn)行分類處理，這對公安部門管控重點人員能夠起到很 好的輔助作用。
[0005] 目前學(xué)術(shù)界關(guān)于人員軌跡分析已經(jīng)有大量的研宄成果，但是這些研宄成果多是過 于理論化，并沒有結(jié)合實際應(yīng)用場景做特定的優(yōu)化，尤其是針對警用犯罪行為分析方面的 優(yōu)化更少?；鶎庸膊块T人力有限，只能在一定轄區(qū)地理范圍內(nèi)開展工作，所以基于空間軌 跡的大數(shù)據(jù)分析算法輸出的結(jié)果必須要滿足現(xiàn)實需求才能真的起到有益作用。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0006] 本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點和不足，提出一種從海量的人員軌跡數(shù)據(jù)中，挖 掘重點人員潛在聯(lián)系，并合理分配管控任務(wù)的基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法及 系統(tǒng)。
[0007] 本發(fā)明通過以下措施達(dá)到：
[0008] 一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法，其特征在于包括以下步驟：
[0009] 步驟1 :重點人員軌跡數(shù)據(jù)抽取，對用戶指定的重點人員、空間區(qū)域以及時間范 圍，根據(jù)身份證號從多個數(shù)據(jù)庫查詢該人員的軌跡地址信息；根據(jù)軌跡地址名稱，從地址庫 中找到對應(yīng)的地理經(jīng)煒度坐標(biāo)。最終，每個重點人員都可以表示為一個對應(yīng)的地理坐標(biāo)序 列；
[0010] 步驟2 :軌跡數(shù)據(jù)向量化，對用戶指定的空間區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化處理，對每個網(wǎng)格進(jìn) 行編號；然后根據(jù)第一步提取的坐標(biāo)信息，對每個重點人員的軌跡序列進(jìn)行基于網(wǎng)格序號 的直方圖統(tǒng)計，重點人員在某個網(wǎng)格范圍內(nèi)出現(xiàn)一次，那么該網(wǎng)格對應(yīng)的直方圖計數(shù)加一， 最終，每個重點人員都可以表示為一個向量；
[0011] 步驟3 :對軌跡模式進(jìn)行潛語義分析，將一批重點人員的軌跡向量表示為一個矩 陣，其中矩陣的每一列表示一個重點人員的軌跡，每一行表示用戶指定的空間區(qū)域的一個 網(wǎng)格，矩陣的一個元素表示某個重點人員在該網(wǎng)格范圍內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，對矩陣進(jìn)行奇異值 分解，然后降維重建矩陣，重建后的矩陣即為重點人員軌跡模式的潛在語義矩陣；
[0012] 步驟4 :對重點人員進(jìn)行聚類。根據(jù)前一步獲得的潛在語義矩陣，使用k-means方 法對重點人員進(jìn)行聚類處理；
[0013] 步驟5 :根據(jù)聚類處理結(jié)果分配管控任務(wù)。
[0014] 本發(fā)明所述步驟3中的潛語義分析采用如下模型實現(xiàn)：該模型的核心是奇異值分 解，奇異值分解表不為：
[0015] X = U 2 VT
[0016]其中X表示輸入矩陣，U和V表示兩個正交矩陣，2表示對角矩陣。
[0017] 本發(fā)明步驟4中運(yùn)行的聚類算法采用k-means方法，算法過程中使用余弦距離或 歐式距離作為度量標(biāo)準(zhǔn)。
[0018] 兩個向量的余弦距離的定義如下：
[0019]
【主權(quán)項】
1. 一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1:重點人員軌跡數(shù)據(jù)抽取，對用戶指定的重點人員、空間區(qū)域以及時間范圍，根 據(jù)身份證號從多個數(shù)據(jù)庫查詢該人員的軌跡地址信息；根據(jù)軌跡地址名稱，從地址庫中找 到對應(yīng)的地理經(jīng)煒度坐標(biāo)，最終每個重點人員都可以表示為一個對應(yīng)的地理坐標(biāo)序列； 步驟2 :軌跡數(shù)據(jù)向量化，對用戶指定的空間區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化處理，對每個網(wǎng)格進(jìn)行編 號；然后根據(jù)第一步提取的坐標(biāo)信息，對每個重點人員的軌跡序列進(jìn)行基于網(wǎng)格序號的直 方圖統(tǒng)計，重點人員在某個網(wǎng)格范圍內(nèi)出現(xiàn)一次，那么該網(wǎng)格對應(yīng)的直方圖計數(shù)加一，最終 每個重點人員都可以表示為一個向量； 步驟3 :對軌跡模式進(jìn)行潛語義分析，將一批重點人員的軌跡向量表示為一個矩陣，其 中矩陣的每一列表示一個重點人員的軌跡，每一行表示用戶指定的空間區(qū)域的一個網(wǎng)格， 矩陣的一個元素表示某個重點人員在該網(wǎng)格范圍內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，對矩陣進(jìn)行奇異值分解， 然后降維重建矩陣，重建后的矩陣即為重點人員軌跡模式的潛在語義矩陣； 步驟4 :對重點人員進(jìn)行聚類，根據(jù)前一步獲得的潛在語義矩陣，使用k-means方法對 重點人員進(jìn)行聚類處理； 步驟5 :根據(jù)聚類處理結(jié)果分配管控任務(wù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法，其特征在于 所述步驟3中的潛語義分析采用如下模型實現(xiàn)：該模型的核心是奇異值分解，奇異值分解 表示為：X = U E VT，其中X表示輸入矩陣，U和V表示兩個正交矩陣，E表示對角矩陣；具 體包括：將每個重點人員的上網(wǎng)軌跡抽象為一個向量，那么一批人員的軌跡向量表示為一
位置的關(guān)系，每一行ri= [Xi,i…Xi,n]表示一個空間位置的向量，該向量描述了該空間位 置與每個人員的關(guān)系，對矩陣X進(jìn)行奇異值分解，得到兩個正交矩陣和一個對角矩陣：
其中〇 i，. . .，〇 ^皮稱為奇異值，u p . . .，％和V p . . .，V1被稱為左奇異向量和右奇異 向量，當(dāng)選擇k個最大的奇異值，和它們對應(yīng)的U與V中的向量相乘，則能得到一個X矩陣 的k階近似，此時該矩陣和X矩陣相比有著最小誤差，且將空間位置向量和軌跡向量映射 到語義空間，用G表示矩陣Vt的第i列向量，則向量與含有k個奇異值的矩陣相乘，實現(xiàn) 從高維空間到低維空間的一個變換，這種變化用以下公式表示：Xfc =仏心以'，基于奇異值 分解，在低維空間比較兩個重點人員的軌跡相似度，計算向量與4 ?引的距離即可得 出。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法，其特征在于 所述聚類算法采用k-means方法，K-means需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)如下： J =Ekrnk*D(xn，Uk)，其中1^在數(shù)據(jù)點xn被歸類到第k類的時候為1，否則為0， D(xn，yk)表示數(shù)據(jù)點Xn和第k類的中心y k的距離，本實施例中D(xn，yk)采用余弦距離
其中xn>i和y ^分別表示向量xjP y k的第i個元素。
4. 一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控系統(tǒng)，其特征在于設(shè)有數(shù)據(jù)庫單元、初級 用戶指定參數(shù)單元、空間軌跡數(shù)據(jù)提取單元、軌跡數(shù)據(jù)向量化單元、潛語義分析單元、聚類 單元、次級用戶指定參數(shù)單元、結(jié)果輸出單元，其中數(shù)據(jù)庫單元和初級用戶指定參數(shù)單元的 輸出送入空間軌跡數(shù)據(jù)提取單元的輸入端，空間軌跡數(shù)據(jù)提取單元與軌跡數(shù)據(jù)向量化單 元、潛語義分析單元、聚類單元、結(jié)果輸出單元依次串接，次級用戶指定參數(shù)單元的輸出端 送入聚類單元，其中 數(shù)據(jù)庫單元主要用于為分析提供原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫單元中包含了多個公安基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 庫，包括人員軌跡數(shù)據(jù)庫、地址數(shù)據(jù)庫、人口數(shù)據(jù)庫、犯罪記錄數(shù)據(jù)庫等；這些數(shù)據(jù)庫彼此之 間通過身份證號、地址名稱等字段進(jìn)行關(guān)聯(lián)； 初級用戶指定參數(shù)單元主要用于用戶指定空間軌跡數(shù)據(jù)提取的各個參數(shù)，提供靈活配 置的功能，便于系統(tǒng)適用于不同的應(yīng)用場景； 空間軌跡數(shù)據(jù)提取單元根據(jù)初級用戶制定參數(shù)單元傳入的參數(shù)，從數(shù)據(jù)庫單元查詢指 定的數(shù)據(jù)，并以地理坐標(biāo)序列的形式返回查詢結(jié)果； 軌跡數(shù)據(jù)向量化單元從空間軌跡數(shù)據(jù)提取單元獲取地理坐標(biāo)序列及用戶指定參數(shù)，通 過對用戶指定的區(qū)域網(wǎng)格化以及對地理坐標(biāo)序列進(jìn)行直方圖統(tǒng)計，將軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為空間 向量，并將結(jié)果傳入下一單元； 潛語義分析單元對傳入的空間向量進(jìn)行分析，通過對向量矩陣進(jìn)行SVD分解降維，得 到潛語義矩陣。潛語義矩陣反映了重點人員和空間軌跡的潛在關(guān)系，該單元最終輸出潛語 義矩陣到下一單元； 次級用戶指定參數(shù)單元主要用于指定聚類的個數(shù)以及聚類算法中距離度量所采用的 方法； 聚類單元根據(jù)次級用戶指定參數(shù)單元傳入的參數(shù)，對潛語義矩陣進(jìn)行分析挖掘，找到 其中的隱藏模式；根據(jù)選擇的度量函數(shù)計算不同潛語義向量之間的相似性，將模式相近的 向量劃分到同一簇中，不相近的向量劃分到不同的簇中；根據(jù)潛語義向量的聚類結(jié)果，得到 重點人員的劃分結(jié)果； 結(jié)果輸出單元根據(jù)聚類單元的劃分結(jié)果，輸出將重點人員的管控任務(wù)的任務(wù)劃分形 式。
【專利摘要】本發(fā)明涉及人員行為模式分析技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種基于空間軌跡大數(shù)據(jù)分析的人員管控方法及系統(tǒng)，其包括重點人員軌跡數(shù)據(jù)抽取，對用戶指定的重點人員、空間區(qū)域以及時間范圍，根據(jù)身份證號從多個數(shù)據(jù)庫查詢該人員的軌跡地址信息；根據(jù)軌跡地址名稱，從地址庫中找到對應(yīng)的地理經(jīng)緯度坐標(biāo)。最終，每個重點人員都可以表示為一個對應(yīng)的地理坐標(biāo)序列；軌跡數(shù)據(jù)向量化；對軌跡模式進(jìn)行潛語義分析，對矩陣進(jìn)行奇異值分解，然后降維重建矩陣，重建后的矩陣即為重點人員軌跡模式的潛在語義矩陣；對重點人員進(jìn)行聚類，根據(jù)聚類處理結(jié)果分配管控任務(wù)，本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)能夠從海量的人員軌跡數(shù)據(jù)中，挖掘重點人員潛在聯(lián)系，并合理分配管控任務(wù)。
【IPC分類】G06F17-30, G06Q10-06
【公開號】CN104820905
【申請?zhí)枴緾N201510259492
【發(fā)明人】孫圣鵬, 張玉超, 紀(jì)圣華
【申請人】威海北洋電氣集團(tuán)股份有限公司
【公開日】2015年8月5日
【申請日】2015年5月19日