本發(fā)明涉及事件分析，尤其涉及一種人碼關(guān)聯(lián)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的不斷進(jìn)步，通常會(huì)對(duì)在監(jiān)控場(chǎng)所中，同一時(shí)空出現(xiàn)的人臉事件和碼事件進(jìn)行分析，確定匹配程度較高的人臉事件和碼事件，以便于對(duì)監(jiān)控場(chǎng)所進(jìn)行較為精準(zhǔn)的監(jiān)控?，F(xiàn)有技術(shù)中，通常會(huì)對(duì)人臉事件和碼事件直接進(jìn)行匹配，以確定匹配程度較高的人臉事件和碼事件，但是，該方式需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，造成對(duì)人臉事件和碼事件進(jìn)行分析的精確度較低。因此，如何較為精確地確定匹配程度較高的人臉事件和碼事件，是當(dāng)前需要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種人碼關(guān)聯(lián)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決如何較為精確地確定匹配程度較高的人臉事件和碼事件的問題。

2、一種人碼關(guān)聯(lián)分析方法，包括：

3、獲取當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)；

4、基于當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

5、基于所述目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行條件熵分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，其中，m≥2；

6、對(duì)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二人臉碼對(duì)，其中，n≥1。

7、優(yōu)選地，所述基于當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括：

8、對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和所述歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的目標(biāo)人碼數(shù)據(jù)；

9、基于當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的目標(biāo)人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

10、優(yōu)選地，所述基于所述目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行條件熵分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，包括：

11、獲取所述目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的至少一個(gè)目標(biāo)連通圖；

12、對(duì)每一所述目標(biāo)連通圖進(jìn)行條件熵分析，確定每一所述目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果；

13、基于每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)。

14、優(yōu)選地，所述對(duì)每一目標(biāo)連通圖進(jìn)行條件熵分析，確定每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果，包括：

15、基于每一所述目標(biāo)連通圖，確定每一目標(biāo)連通圖的每一初始人臉碼對(duì)中，人臉事件對(duì)應(yīng)的第一條件概率、碼事件對(duì)應(yīng)的第二條件概率和所述初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率；

16、基于所述第一條件概率、所述第二條件概率和所述聯(lián)合概率，確定每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果。

17、優(yōu)選地，所述基于每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，包括：

18、將所有所述目標(biāo)連通圖中，條件熵分析結(jié)果較小的前m個(gè)的初始人臉碼對(duì)，確定為當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)。

19、優(yōu)選地，所述對(duì)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二人臉碼對(duì)，包括：

20、對(duì)m個(gè)所述第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果；

21、基于m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果，確定n個(gè)第二人臉碼對(duì)。

22、優(yōu)選地，所述對(duì)m個(gè)所述第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果，包括：

23、對(duì)m個(gè)第一人臉碼對(duì)的有效點(diǎn)位數(shù)和出現(xiàn)次數(shù)，進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，得到m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的第一關(guān)聯(lián)度；

24、對(duì)m個(gè)第一人臉碼對(duì)的出現(xiàn)次數(shù)和有效天數(shù)，進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，得到m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的第二關(guān)聯(lián)度；

25、根據(jù)m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的第一關(guān)聯(lián)度和m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的第二關(guān)聯(lián)度，得到m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果。

26、一種人碼關(guān)聯(lián)分析裝置，包括：

27、當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)；

28、目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定模塊，基于當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

29、第一人臉碼對(duì)確定模塊，基于所述目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行條件熵分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，其中，m≥2；

30、第二人臉碼對(duì)確定模塊，用于對(duì)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二人臉碼對(duì)，其中，n≥1。

31、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法。

32、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法。

33、上述人碼關(guān)聯(lián)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，構(gòu)建目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠較為全面地體現(xiàn)人臉事件與碼事件之間的多對(duì)多和多層次的關(guān)系。通過對(duì)目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行條件熵分析，能夠較為精確地得到當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)可信度較高且不確定性較低的第一人臉碼對(duì)，并且，該方法無需對(duì)目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之外的人臉事件和碼事件進(jìn)行分析篩選，節(jié)省人力物力，較為高效便捷。對(duì)當(dāng)前時(shí)間段中，條件熵分析得到的m個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定人臉事件與碼事件匹配程度較高的n個(gè)第二人臉碼對(duì)，無需對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，能夠提高確定第二人臉碼對(duì)的效率，且該方法對(duì)條件熵分析篩選后的第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，對(duì)可信度較高且不確定性較低的第一人臉碼對(duì)進(jìn)一步篩選，能夠較為精確地得到匹配程度較高的第二人臉碼對(duì)。該方法通過構(gòu)建目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并基于目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行條件熵分析，得到第一人臉碼對(duì)，基于第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，得到人臉事件與碼事件匹配程度較高的第二人臉碼對(duì)，不僅無需對(duì)較多的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高人碼關(guān)聯(lián)分析的效率，而且，通過條件熵分析和關(guān)聯(lián)度分析，進(jìn)行兩次分析篩選，能夠較為精確地得到人臉事件與碼事件匹配程度較高的第二人臉碼對(duì)，實(shí)現(xiàn)人碼關(guān)聯(lián)分析。

技術(shù)特征：

1.一種人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述基于當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行條件熵分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述對(duì)每一目標(biāo)連通圖進(jìn)行條件熵分析，確定每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果，包括：

5.如權(quán)利要求3所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述基于每一目標(biāo)連通圖中，每一初始人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的條件熵分析結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述對(duì)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的m個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的n個(gè)第二人臉碼對(duì)，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法，其特征在于，所述對(duì)m個(gè)所述第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定m個(gè)第一人臉碼對(duì)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果，包括：

8.一種人碼關(guān)聯(lián)分析裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的人碼關(guān)聯(lián)分析方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種人碼關(guān)聯(lián)分析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)；基于當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；基于目標(biāo)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前人碼數(shù)據(jù)和歷史時(shí)間段的歷史人碼數(shù)據(jù)進(jìn)行條件熵分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的M個(gè)第一人臉碼對(duì)；對(duì)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的M個(gè)第一人臉碼對(duì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，確定當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的N個(gè)第二人臉碼對(duì)。該方法無需對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高人碼關(guān)聯(lián)分析的效率，而且，該方法通過條件熵分析和關(guān)聯(lián)度分析，進(jìn)行兩次分析篩選，能夠較為精確地得到人臉事件與碼事件匹配程度較高的第二人臉碼對(duì)，實(shí)現(xiàn)人碼關(guān)聯(lián)分析。

技術(shù)研發(fā)人員：李世威
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳云天勵(lì)飛技術(shù)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6