一种涉及传染病人员的车辆伴随及追踪预警方法与流程

1.本发明涉及一种涉及传染病人员的车辆伴随及追踪预警方法，属于疫情防控追踪技术领域。


背景技术：

2.随着传染病的爆发，人员管控及车辆的管控是传染病防控面临的难题。对于城市交通管理来说，怎样对感染传染病的人员车辆进行伴随追踪预警是疫情风险中一道坚实的防线，现有传染病分析都是基于人工去做传染病流调，对于城市级的海量数据并不能提前发现隐藏的风险，基于人工数据的核查延迟对于传染病的管控也存在严重的滞后性。
3.本发明基于传染病人员库、传染病车辆库、进出城车辆轨迹数据、市内车辆轨迹数据和公共交通数据的海量数据进行实时数据融合、建模、计算，实时输出传染病实体的知识网络图谱和风险等级，方便交警有针对性的进行警力布控，对于警力的精确部署和阻止传染病扩散有着重要指导意义，还可以使用传染病知识网络对超级传播者、关键传播节点、家庭聚集性传播、城市区域风险等级等场景进行分析和挖掘。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供一种涉及传染病人员的车辆伴随及追踪预警方法，实时输出传染病实体的知识网络图谱和风险等级，方便交警有针对性的进行警力布控，对于警力的精确部署和阻止传染病扩散有着重要指导意义。
5.术语解释：
6.传染病人员库：传染病人员库主要是基于各类交通防疫数据来源，建立防疫专题数据处理工作流，并沉淀出防疫专题相关的数据知识体系，包含传染病人员信息(传染病人员人脸、性别、年龄、身份证号、名下车辆、经过地区等)的防疫专题数据库。
7.车辆信息库：车辆信息库是交警部门对车辆信息查的车牌号、车辆型号、品牌、驾驶证信息、行驶证信息等信息数据进行车辆登记数据库。
8.交警车研网系统：车研网系统依据前端卡口/电警抓拍的数据进行图像二次识别分析，打造具有源头管理、路途查缉、交通检测、车辆预警、搜寻车辆等功能、极具交通管理智慧的大数据研判系统。
9.本发明的技术方案如下：
10.一种涉及传染病人员的车辆伴随及追踪预警方法，步骤如下：
11.s1：获取前端治安监控摄像头拍摄的车辆实时视频流，并对所述实时视频流进行分帧处理后得到多张待处理图像；
12.s2:获取前端卡口/电警抓拍的实时图片流数据；
13.s3：对获取的车辆图片数据(车辆图片数据包括步骤s1处理后的图像数据和步骤s2的实时图片流数据两部分)进行二次识别，实现车辆及驾乘人脸的目标识别，对二次识别后的车辆图片数据和目标识别后的车辆及驾乘人脸信息进行提取得到结构化数据和特征
数据；
14.s4：分级分类建库，对接入、解析的步骤s3得到的结构化数据和特征数据进行数据清洗、治理，并进行分级分类建库；
15.s5：传染病人员人车合一伴随分析：基于前端感知设备抓拍的各类车辆数据，人脸数据的数据库，挖掘人车关联关系，对传染病人员名下车辆及伴随人员进行全方位的管控，实时检索传染病人员名下车辆、传染病人员的活动轨迹，识别驾乘位置的人脸目标，提取人脸目标图片(通过现有技术即可实现，如青岛以萨数据技术有限公司的人脸识别技术)，通过与传染病人员库进行人脸比对，确认驾乘人员是否为传染病人员；
16.通过与车辆信息库对接，确定传染病人名下的车辆，与动态抓拍识别的驾乘人脸进行比对，确认传染病人员是否开车上路；
17.判断为传染病人员驾驶车辆时，对同行前排驾乘人员进行人脸识别，并与传染病人员信息库比对，落实与传染病人员密切接触的人员身份；
18.挖掘密切接触人员的人车关联关系以及密切接触者的人员关系拓扑(人员关系拓扑是指目标人员的家庭人员关系以及社会人员关系)。
19.s6:传染病人员追踪预警分析：基于传染病人员库、车辆信息库、前端卡口/电警抓拍数据库(即为步骤s1，s2抓拍的数据库)，对传染病人员的人脸目标及车辆信息进行布控，对接交警车研网系统，车辆路过省边界卡口时，进行边界预警，及时跟踪；
20.通过全国防疫部门获取传染病人员(含确诊康复人员)信息(传染病人员信息指人脸、年龄、性别等信息)，集合驾乘位置的人脸识别和比对，落实传染病人员身份，并识别密切接触人员，从而预警密切接触人员的活动轨迹。
21.优选的，步骤s3中，目标识别过程为，将卡口/电警抓拍到的图片与数据库中的传染病人员图片进行搜索、对比，筛选出相似度超过80％的人脸信息及对应过车卡口信息。
22.优选的，步骤s3中，特征数据包括两部分，一部分是车辆的车型、颜色等基础数据以及车头、车尾等特征识别数据，另一部分是驾乘人的面部特征、穿戴物品以及性别、年龄信息等；
23.结构化数据是指将采集到的图片信息按照某一属性和某种格式记录下来，存储到数据库中。比如将抓拍到的车辆图片数据，按照车辆的类型这一属性，存储到数据库中。
24.优选的，步骤s4中，数据清洗通过自动校验和人工校验的方式实现，自动校验：数据库对接入的数据进行自动校验，筛选出数据格式不正确的数据；
25.人工校验：在实际应用中，若数据偏差超过正常范围，通过人工进行校验，对关联卡口点位进行人工校验，条件允许的情况下可现场测试点位一致性；例如某一路段卡口拍照获取的传染病人员车辆过多，首先工程师会在交警部门排查该预警平台系统是否出现错误，若系统无误，则会对这一路口卡口数据进行排查。
26.数据治理是对无效值和缺失值的处理，对无效值和缺失值数据进行处理，包括整例删除(剔除含有缺失值的样本)和变量删除(如果某一变量出现无效或缺失，且此变量不重要，将该变量删除)。
27.优选的，步骤s4中，分级分类建库包括传染病人员库、传染病人员车辆库和人车关联数据库，进行数据的存储和管理；以涉疫车辆库为例，以车辆为目标按照车辆的特征，车型、车身颜色等分类，每类车辆建立一个库表，以人员为目标亦是如此。
28.本发明的有益效果在于：
29.1、本发明实时感知疫区人员动态，能够实时掌握疫区人员活动轨迹、活动范围等信息，全面了解潜在传染途径，为疫情分析提供有效数据支撑；了解疫区人员伴随关系，基于本项目实现的伴随人员模型，能够实现人车合一、同行识别等分析，实时、全面掌握疫区人员密切接触人群，为识别传染源、切断传播途径提供有效的信息支持；及时进行疫情危险预警，对接涉疫高危地区的过车数据库，能够对疫区相关人员、车辆的活动轨迹进行实时动态追踪，实时掌握疫区目标动态行为，实时及时预警，做到第一时间发现疫情危险，并及时引导疫情防控人员采取有效措施，避免疫情传染扩大化。
30.2、本发明大规模高频并发数据库接入海量实时结构化数据进行碰撞比对分析，进而构建了多源、多数据的智能关联分析，从而实现人车关联、伴随分析、跟踪预警等分析手段，有效提升对本地疫区车辆、人员目标的感知防控能力，实现基于大数据研判的疫情目标智能管控，全力维护本地卫生健康安全。
附图说明
31.图1为本发明的流程架构图。
具体实施方式
32.下面通过实施例并结合附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
33.实施例1：
34.如图1所示，本实施例提供一种涉及传染病人员的车辆伴随及追踪预警方法，步骤如下：
35.s1：获取前端治安监控摄像头拍摄的车辆实时视频流，并对所述实时视频流进行分帧处理后得到多张待处理图像；
36.s2:获取前端卡口/电警抓拍的实时图片流数据；
37.s3：对获取的车辆图片数据(车辆图片数据包括步骤s1处理后的图像数据和步骤s2的实时图片流数据两部分)进行二次识别，实现车辆及驾乘人脸的目标识别，对二次识别后的车辆图片数据和目标识别后的车辆及驾乘人脸信息进行提取得到结构化数据和特征数据；
38.s4：分级分类建库，对接入、解析的步骤s3得到的结构化数据和特征数据进行数据清洗、治理，并进行分级分类建库；
39.s5：传染病人员人车合一伴随分析：基于前端感知设备抓拍的各类车辆数据，人脸数据的数据库，挖掘人车关联关系，对传染病人员名下车辆及伴随人员进行全方位的管控，实时检索传染病人员名下车辆、传染病人员的活动轨迹，识别驾乘位置的人脸目标，提取人脸目标图片(通过现有技术即可实现，如青岛以萨数据技术有限公司的人脸识别技术)，通过与传染病人员库进行人脸比对，确认驾乘人员是否为传染病人员；
40.通过与车辆信息库对接，确定传染病人名下的车辆，与动态抓拍识别的驾乘人脸进行比对，确认传染病人员是否开车上路；
41.判断为传染病人员驾驶车辆时，对同行前排驾乘人员进行人脸识别，并与传染病人员信息库比对，落实与传染病人员密切接触的人员身份；
42.挖掘密切接触人员的人车关联关系以及密切接触者的人员关系拓扑(人员关系拓扑是指目标人员的家庭人员关系以及社会人员关系)。
43.s6:传染病人员追踪预警分析：基于传染病人员库、车辆信息库、前端卡口/电警抓拍数据库(即为步骤s1，s2抓拍的数据库)，对传染病人员的人脸目标及车辆信息进行布控，对接交警车研网系统，车辆路过省边界卡口时，进行边界预警，及时跟踪；
44.通过全国防疫部门获取传染病人员(含确诊康复人员)信息(传染病人员信息指人脸、年龄、性别等信息)，集合驾乘位置的人脸识别和比对，落实传染病人员身份，并识别密切接触人员，从而预警密切接触人员的活动轨迹。
45.步骤s3中，目标识别过程为，将卡口/电警抓拍到的图片与数据库中的传染病人员图片进行搜索、对比，筛选出相似度超过80％的人脸信息及对应过车卡口信息。
46.步骤s3中，特征数据包括两部分，一部分是车辆的车型、颜色等基础数据以及车头、车尾等特征识别数据，另一部分是驾乘人的面部特征、穿戴物品以及性别、年龄信息等；
47.结构化数据是指将采集到的图片信息按照某一属性和某种格式记录下来，存储到数据库中。比如将抓拍到的车辆图片数据，按照车辆的类型这一属性，存储到数据库中。
48.实施例2：
49.一种传染病人员车辆伴随及追踪预警方法，步骤如实施例1所述，不同之处在于，步骤s4中，数据清洗通过自动校验和人工校验的方式实现，自动校验：数据库对接入的数据进行自动校验，筛选出数据格式不正确的数据；
50.人工校验：在实际应用中，若数据偏差超过正常范围，通过人工进行校验，对关联卡口点位进行人工校验，条件允许的情况下可现场测试点位一致性；例如某一路段卡口拍照获取的传染病人员车辆过多，首先工程师会在交警部门排查该预警平台系统是否出现错误，若系统无误，则会对这一路口卡口数据进行排查。
51.数据治理是对无效值和缺失值的处理，对无效值和缺失值数据进行处理，包括整例删除(剔除含有缺失值的样本)和变量删除(如果某一变量出现无效或缺失，且此变量不重要，将该变量删除)。
52.步骤s4中，分级分类建库包括传染病人员库、传染病人员车辆库和人车关联数据库，进行数据的存储和管理；以涉疫车辆库为例，以车辆为目标按照车辆的特征，车型、车身颜色等分类，每类车辆建立一个库表，以人员为目标亦是如此。