(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111297767.1 (22)申请日 2021.11.04 (71)申请人 珠海市新德汇信息技 术有限公司 地址 519085 广东省珠海市高新区唐家湾 镇科技三路19号1栋 (72)发明人 龚波　苏学武　水军　林剑明　 谢丽　何晓伟　刘怀春　 (51)Int.Cl. G06F 16/783(2019.01) G06F 16/78(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于视频图像智能推送近似 对象的方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于视频图像智能推送 近似对象的方法， 通过人像比对算法找出相似的 多名相关人员信息； 通过基于TF ‑IDF算法的统计 方法从普通群体人员轨迹及背景数据中识别出 与特定场景关联度较高的多个特定特征因素； 对 相似人员信息进行智能加权赋分综合测算处理， 获得由人像比对出来的相似相关人员的综合分 值， 并由高到低排序， 分析出潜在的高近似度近 似对象， 并向负责人员主动推送。 本发明充分利 用大数据资源体系， 通过数据挖掘、 机器学习等 算法及手段， 构建基于历史场景的人像智能挖掘 分析模型， 通过自动学习历史场景的相关人员场 景规律， 智 能分析推断， 精准推送新发场景的近 似对象， 为工作人员提供智能化的检测应用场 景。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114491156 A 2022.05.13 CN 114491156 A 1.基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 通过人像比对算法找出相似 的多名相关人员信息； 通过基于T F‑IDF算法的统计方法从普通群体人员轨迹及 背景数据中 识别出与特定场景关联度较高的多个特定特征 因素； 对相似人员的活动轨迹、 常逗留场所、 社保信息、 相关已有记录信息进行智能加权赋分综合测算处理， 获得 由人像比对出来的相 似相关人员的综合分值， 并由高到低排序， 从而分析出潜在的高近似度近似对象， 并向负责 人员主动推送。 2.根据权利要求1所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 具体包 括以下步骤： S1、 进行数据汇聚及数据预处 理； S2、 进行模型构建， 所述模型包括特定关联 特征发现模型和人员近似度综合测算模型； S3、 识别与传统相关场景关系较大的因素， 并对批量的人像比中人员进行综合测算； S4、 对前几名相似人员逐一进行 人工研判核实， 最终明确相关人员身份。 3.根据权利要求2所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S1包括以下步骤： S11、 建立近一 年活动人员数据； S12、 建立传统相关群 体数据； S13、 建立 一般相关群 体数据； S14、 建立传统相关群 体的背景信息 。 4.根据权利要求2所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中， 基于统计方法中的tf ‑idf算法来构建一个特定关联 特征的发现模型， 建立公式为： TF‑IDF(某类特征)＝(传统相关群体该类特征的个数/传统相关群体总数)*log(一般 群体总数/(一般群 体该类特 征个数+1) )。 5.根据权利要求2所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中， 构建一个 针对人员相似行为特 征的基于积分的测算模型， 建立公式为： (∑特征项(1‑N)的分值* 权重)*人脸相似度/10 0。 6.根据权利要求5所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 人员近 似度综合测算模型的内容 为： 定义特征项； 定义每一个特 征项的分值并设定该 特征项在不同度量指标 下对应的分值； 定义每一个特 征项的分值所占的权 重； 定义人脸相似度。 7.根据权利要求2所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S3包括以下步骤： S31、 代入“特定关联 特征发现模型 ”进行运算， 识别对传统相关场景关系较大的因素； S32、 待测算相似人员数据获取； S33、 批量对相似人员进行测算， 将各人员的身份证号码代入 “人员近似度综合测算模 型”， 基于所述 步骤S1中所 形成的数据集进行运 算， 对人员相关的特 征逐项进行测算。 8.根据权利要求7所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S32包括以下步骤：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114491156 A 2S321、 从各个人像比对系统多个源头获取与特定人像相比中的人像数据； S322、 对多源获取的人像数据经过合并及去重后， 形成相似人员身份信息总表， 并获取 其身份信息 。 9.根据权利要求2所述的基于视频图像智能推送近似对象的方法， 其特征在于， 所述步 骤S4包括以下步骤： S41、 数据核实： 通过 人工对相似人员的相关背景及轨 迹数据进行核实； S42、 照片核实： 通过对相似人员的户籍照片来搜索其日常活动的人脸轨迹， 提取相关 照片， 并通过 人工核实其外 貌特征与场景 人员是否相符； S43、 最终明确场景的相关人员。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114491156 A 3