多信息融合的目标轨迹跟踪系统的制作方法

本发明属于安防技术领域，涉及视频监控技术，具体涉及到一种监控视频中多信息融合的目标轨迹跟踪系统。

背景技术：

当前安防领域内，在多种业务场景下，需要查看人员的行为轨迹，分析可疑人员的路径，查找有异常行为的人员。人员图像识别时，单纯依靠视频图像处理技术，会有很大的局限性，衣服颜色、纹理容易造成目标的混淆；人脸具有良好的区分性，但对图像的质量要求很高；在单纯的监控场景内，由于摄像机安装位置不一定能全覆盖、摄像机角度有盲区、图像采集区域光线过明或过暗，或由于距离远近等因素，造成采集到的视频图像用于做人脸识别及目标追踪受到很大程度的限制，因此需要综合各种不同来源的数据，进行信息聚类、融合，综合判断并形成目标的行为轨迹。

技术实现要素：

随着目前多种数据采集技术的成熟和数据融合、数据分析技术的发展，使融合多种手段，综合运用各种数据，进行目标轨迹的跟踪成为可能，本发明的目的即在于提供一种利用多信息融合的目标轨迹跟踪系统。

本发明的技术方案如下：

一种多信息融合的目标轨迹跟踪系统，其特征在于，包括：

数据采集层，主要进行各种不同地点、不同类型的数据的采集，包括：监控视频数据，包括社区、道路、卡口、重点区域位置的监控视频原始文件及抓拍图片；出行数据，包括乘坐公共交通工具时采集到有效身份信息、乘坐时间、所乘工具类型、下车地点、下车时间；酒店住宿，采集入住人信息，同行人员信息及入住时间、离开时间；通信数据，通过手机定位、运营商的基站给出的定位信息，给出具体的时间段的具体位置；

数据融合层，主要将采集层的数据进行汇聚整合、根据实际需要进行清洗、数据聚类、数据融合，为应用层提供服务接口；数据汇聚可以是数据的物理汇聚或数据的逻辑汇聚，通过接口或平台的方式实时或定期的汇聚到处理数据的服务器；数据清洗是通过一定的清洗规则，对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性；数据聚类，通过聚类算法对数据进行聚类，把属于某一个对象的数据归并到一起；数据融合，为数据组合、数据整合和数据聚合等三个层次，由低到高，逐步实现数据之间的深度交互；

数据展示层，主要对融合之后的数据进行形象化的展示，包括地图展示、视频展示、图片展示和综合展示，形象生动的将关注目标的行为轨迹展示出来，为后续判断决策提供辅助功能。

本发明通过多种数据的综合判断形成特定目标的行为轨迹，利用数据的多样性，弥补了单纯依靠视频进行目标轨迹跟踪的不足，并通过结合多种数据进行综合分析，更有利于发现隐藏线索信息，对后续的研判及决策处理提供更准确丰富的参考依据。

附图说明

图1是本发明的技术框架图；

图2是本发明的系统结构图。

具体实施方式

如图1所示，本发明系统分为三层，数据采集层、数据融合层和数据展示层。

数据采集层，主要进行各种不同地点、不同类型的数据的采集，包括监控视频数据(社区、道路、卡口、重点区域位置的监控视频原始文件及抓拍图片)；出行数据，包括乘坐公共交通工具时采集到有效身份信息、乘坐时间、所乘工具类型、下车地点、下车时间等；酒店住宿，可以采集到入住人信息，同行人员信息及入住时间、离开时间等；通信数据，可以通过手机定位、运营商的基站给出的定位信息等，给出具体的时间段的具体位置。数据采集层的作用，打通各种数据采集的壁垒，收集不同类型的相关数据。

数据融合层，主要将采集层的数据进行汇聚整合、根据实际需要进行清洗、数据聚类、数据融合，为应用层提供服务接口。数据汇聚可以是数据的物理汇聚或数据的逻辑汇聚，通过接口或平台的方式实时或定期的汇聚到处理数据的服务器；数据清洗是通过一定的清洗规则，对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据聚类，通过聚类算法对数据进行聚类，把属于某一个对象的数据归并到一起；数据融合，为数据组合、数据整合和数据聚合等三个层次，由低到高，逐步实现数据之间的深度交互。

数据展示层，主要对融合之后的数据进行形象化的展示，包括地图展示、视频展示、图片展示和综合展示，形象生动的将关注目标的行为轨迹展示出来，为后续判断决策提供辅助功能。

如图2系统结构图所示，在采集端安装部署数据采集设备，包括增加摄像机、wifi探针、红外探测、雷达数据获取等基础的数据采集设备。

在数据采集服务器，对数据采集设备上传的数据，进行接收、并根据需要及业务设置进行转发和存储，将采集到的数据分发支不同的数据它融合服务器。

数据融合服务器，进行数据清洗、聚类、融合，对上层应用层提供增删改查等多样化的服务接口。

数据应用服务器上部署应用服务，对客户端提供展示、及界面操作的响应，实现按照时间、按照目标、按照地点、按照个性化需求展示数据。

技术特征：

1.一种多信息融合的目标轨迹跟踪系统，其特征在于，包括：

数据采集层，主要进行各种不同地点、不同类型的数据的采集，包括：监控视频数据，包括社区、道路、卡口、重点区域位置的监控视频原始文件及抓拍图片；出行数据，包括乘坐公共交通工具时采集到有效身份信息、乘坐时间、所乘工具类型、下车地点、下车时间；酒店住宿，采集入住人信息，同行人员信息及入住时间、离开时间；通信数据，通过手机定位、运营商的基站给出的定位信息，给出具体的时间段的具体位置；

数据融合层，主要将采集层的数据进行汇聚整合、根据实际需要进行清洗、数据聚类、数据融合，为应用层提供服务接口；数据汇聚可以是数据的物理汇聚或数据的逻辑汇聚，通过接口或平台的方式实时或定期的汇聚到处理数据的服务器；数据清洗是通过一定的清洗规则，对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性；数据聚类，通过聚类算法对数据进行聚类，把属于某一个对象的数据归并到一起；数据融合，为数据组合、数据整合和数据聚合等三个层次，由低到高，逐步实现数据之间的深度交互；

数据展示层，主要对融合之后的数据进行形象化的展示，包括地图展示、视频展示、图片展示和综合展示，形象生动的将关注目标的行为轨迹展示出来，为后续判断决策提供辅助功能。

技术总结
本发明提供一种多信息融合的目标轨迹跟踪系统，包括数据采集层、数据融合层和数据应用层。在数据采集层，对数据采集设备上传的数据，进行接收、并根据需要及业务设置进行转发和存储，将采集到的数据分发支不同的数据它融合服务器；数据融合层，进行数据清洗、聚类、融合，对上层应用层提供增删改查等多样化的服务接口；数据应用层，对客户端提供展示、及界面操作的响应，实现按照时间、按照目标、按照地点、按照个性化需求展示数据。本发明通过多种数据的综合判断形成特定目标的行为轨迹，利用数据的多样性，弥补了单纯依靠视频进行目标轨迹跟踪的不足。

技术研发人员：吕春花;郝文娟;郄梦岩;孔令远
受保护的技术使用者：北京航天长峰科技工业集团有限公司
技术研发日：2018.11.08
技术公布日：2020.05.15