一种获得对象信息的方法、装置、设备和介质与流程

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种获得对象信息的方法、装置、设备和介质。

背景技术：

随着互联网技术的发展，以及智能终端的普及应用，人们的上网时间比重也不断增加。

现有技术下，为更好的为用户提供针对性的服务，通常根据不同的服务需求，为一个用户或一类用户构建不同的对象信息。但是，对象信息的精确度和完整性较差。

由此，亟待需要一种可以提高对象信息的精确度和完整性的技术方案。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种获得对象信息的方法、装置、设备和介质，用以在获得对象信息时，提高对象信息的精确度和完整性。

一方面，提供一种获得对象信息的方法，包括：

根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息；

根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备采集各个关联设备的线下活动数据；

根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据；

根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。

一方面，提供一种获得对象信息的装置，包括：

第一获得单元，用于根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息；

采集单元，用于根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备采集各个关联设备的线下活动数据；

提取单元，用于根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据；

第二获得单元，用于根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。

一方面，提供一种控制设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时执行上述任一种获得对象信息的方法的步骤。

一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一种获得对象信息的方法的步骤。

本申请实施例提供的一种获得对象信息的方法、装置、设备和介质中，根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息，并根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备获得各个关联设备的线下活动数据，以及根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据，并根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。这样，将对象的线上行为数据和线下行为数据相结合，提高了对象信息的精确度和完整性。

进一步地，还通过采集设备识别对象并获得对象自身在线下的对象活动数据，以及根据对象活动数据和线下活动数据生成线下行为数据，进而根据线下行为数据和线上行为数据，获得对象信息。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施方式中一种获得对象信息的系统架构示意图；

图2a为本申请实施方式中一种获得对象信息的架构示例图；

图2b为本申请实施方式中一种获得对象信息的详细架构示例图；

图3为本申请实施方式中一种获得对象信息的方法的实施流程图；

图4a为本申请实施方式中一种基于无线的对象信息获得架构示例图；

图4b为本申请实施方式中一种基于蓝牙的对象信息获得架构示例图；

图4c为本申请实施方式中一种基于摄像头的对象信息获得架构示例图；

图5a为本申请实施方式中一种办公对象信息示例图；

图5b为本申请实施方式中一种性别属性推荐页面示例图；

图5c为本申请实施方式中一种优惠页面示例图；

图5d为本申请实施方式中一种对象区域示例图；

图5e为本申请实施方式中一种商家统计示例图；

图5f为本申请实施方式中一种对象轨迹示例图；

图5g为本申请实施方式中一种商场对象热力分布图；

图5h为本申请实施方式中一种治安场景示例图；

图6为本申请实施方式中一种获得对象信息的装置的结构示意图；

图7为本申请实施方式中一种控制设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

首先，对本申请实施例中涉及的部分用语进行说明，以便于本领域技术人员理解。

终端设备：可以安装各类应用，并且能够将已安装的应用中提供的对象进行显示的设备，该电子设备可以是移动的，也可以是固定的。例如，手机、平板电脑、各类可穿戴设备、车载设备、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、销售终端(pointofsales，pos)或其它能够实现上述功能的电子设备等。

应用程序：可以完成某项或多项业务的计算机程序，一般具有可视的显示界面，能与目标对象进行交互，比如电子地图和微信等都可以称为应用。

人工智能(artificialintelligence，ai)：是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

计算机视觉技术(computervision，cv)：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。

对象信息：用于描述对象具体形象的信息，通常为将对象的相关数据抽象获得的用于描述对象形象的多个标签的集合，可以用于为对象提供针对性服务。需要说明的是，若服务需求不同，则用户的对象信息也不同。

线上行为数据：根据对象在网络上的各种操作获得的对象相关数据，也可以根据各网络数据库存储的对象相关信息获得对象的相关数据。线上行为数据包括对象提交的身份信息，以及对象的线上行为信息等。

线下行为数据：根据对象在线下的活动数据获得的对象相关数据。对象线下的活动数据可以通过采集对象自身的活动数据而获得，也可以通过采集对象在线下使用的一些关联设备的活动数据而获得。

其中，对象自身的活动数据和关联设备的活动数据，均是利用不同区域或者场合设置的各种采集设备获得的。

对象的关联设备：是对象使用的各种硬件设备，在本申请中，对象使用的各种硬件设备，可以根据对象的线上行为数据中包含的设备信息而获得。例如，根据对象的线上行为数据中包含的手机的移动设备识别码，确定对象使用的手机。

线下活动数据：为可由采集设备采集的对象的各种关联设备的活动数据。例如，某商场的采集设备采集到的对象的手机的关联设备信息等，交通部门的监控系统拍到对象的车辆的行车轨迹等数据等。采集方式可以包括监控摄像、生物特征采集、以及包含无线宽带(wireless-fidelity，wifi)通信模块、蓝牙模块或其他无线通信模块的采集设备对周边设备的检测等。

对象活动数据：为采集设备识别与对象相关的实物媒介(如，身份证护照等)或生物特征信息，采集的对象在线下的活动数据。例如，公共场所的人脸识别系统识别出对象后获得的对象活动数据等。

对象身份信息：用于表示对象的身份的信息，如，对象账号、姓名、身份证号、学号、护照号等。需要说明的是，还可以包括对象作为自然人的信息，包括：性别、手机号、生日、照片以及职业等。

生物特征信息为用于描述对象的生物特征的信息，可以包括但不限于以下信息：声纹、人脸图像、指纹、虹膜、行为姿态以及骨骼信息。

超宽带(ultrawideband，uwb)：是一种无载波通信技术，利用纳秒至微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。有人称它为无线电领域的一次革命性进展，认为它将成为未来短距离无线通信的主流技术。

软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)：一般都是一些软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合。

下面介绍本申请实施例的设计思想。

随着互联网技术和智能终端技术的发展，智能终端逐渐成为人们日常生活的必需品，人们通过智能终端可以实现娱乐、学习、工作以及生活服务等。通过人们的线上行为数据，可以对一个对象或一群对象进行数据分析，从而可以根据分析结果进行产品优化或针对性销售等。

传统技术下，通常通过对象的手机、智能手环以及笔记本等智能终端，采集对象的线上行为数据，并根据采集的线上行为数据，确定对象的身份信息、地点信息以及行为信息等，进而根据服务需求，构建相应的对象信息。

例如，服务需求可以为商场对象热力分布，以及购物推荐等。针对不同的服务需求，可以构建不同的对象信息。

但是，仅通过对象的线上行为数据，获得的对象信息是有限的，并且具有碎片化以及不连续的问题。以及采用全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)进行终端定位时，在室内等场景的定位精确度较低，存在定位精度差的问题。这使得通过对象的线上行为数据构建的对象信息的精确度和完整性较差。

显然，传统技术中并没有提供一种可以提高对象信息的精确度和完整性的技术方案，因此，亟待需要一种可以提高对象信息的精确度和完整性的技术方案。

考虑到可以通过摄像头以及门禁设备等采集设备获得对象活动数据以及对象的关联设备的线下活动数据，并根据对象的线下活动数据和对象活动数据确定对象的线下行为数据，以及将对象的线下行为数据和线上行为数据相结合，获得对象信息。本申请实施例中提供了一种数据处理的方案，该方案中，根据对象的线上行为数据，获得对象各个关联设备信息，并根据对象的各关联设备信息，通过采集设备获得各关联设备的线下活动数据，以及通过对象周边的采集设备获得对象活动数据，并通过关联设备的线下活动数据和对象活动数据，获得对象的线下行为数据，以及根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。

为进一步说明本申请实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。虽然本申请实施例提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。方法在实际的处理过程中或者装置执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。

参阅图1所示，为一种获得对象信息的系统架构示意图。该系统中包括：服务器100、多个关联设备101，以及多个采集设备102。

服务器100：可以为一个设备或一组设备，用于根据对象的网络操作获得的数据，以及根据各网络数据库存储的对象相关信息获得的数据，获得对象的线上行为数据；还用于根据对象的线上行为数据，获得对象的各关联设备信息，并通过采集设备102获得各关联设备101的线下活动数据，以及各对象活动数据，并根据线下活动数据和对象活动数据，提取对象的线下行为数据，以及根据对象的线上行为数据和线下行为数据，构建对象信息。

关联设备101：为根据线上行为数据，确定的对象操作使用的硬件设备。

采集设备102：用于采集对象的关联设备101的线下活动数据，以及对象自身的对象活动数据，并将采集的线下活动数据和对象活动数据发送至服务器100。

其中，采集设备可以通过生物特征采集模块、摄像模块、wifi通信模块、蓝牙模块以及其他无线通信模块等采集对象自身的活动数据和关联设备的活动数据。

可选的，关联设备101可以采用以下几种方式获得：

第一种方式为：根据各网络数据库存储的对象身份信息以及关联设备信息，获取对象的关联设备101。

例如，根据用户的购车记录，获取用户的对象身份信息，以及对用户拥有的车辆标识信息，从而获得用户关联的车辆。

第二种方式为：服务器100接收应用程序发送的包含硬件设备信息和对象身份信息的上传信息，确定对象的关联设备101。

例如，对象通过通讯应用账号登录终端a中的通讯应用，则终端a为对象的关联设备101。

又例如，将安装有对象的手机卡的手机，确定为对象的关联设备101。

进一步地，还可以将与对象的关联设备101蓝牙或无线连接的硬件设备如，智能手环、蓝牙设备、蓝牙耳机等，确定为对象的关联设备101。本申请实施例中，仅以上述几种方式确定对象的关联设备101，实际应用中，也可以采用其它方式确定对象的关联设备101，在此不作限制。

本申请实施例中，通过采集设备获取对象自身的对象活动数据和对象的关联设备的线下活动数据，并根据对象活动数据和线下活动数据整合获得对象的线下行为数据，从而通过对象的线下行为数据与线上行为数据的结合，构建更加完整的对象信息，提高了对象信息的精确性。

需要说明的是，根据各对象的线下行为数据和线上行为数据，可以分别生成每一用户对应的对象信息，也可以生成一组用户对应的对象信息。

参阅图2a所示，为一种获得对象信息的架构示例图。参阅图2b所示，为一种获得对象信息的详细架构示例图。下面结合图2a和图2b为对象信息的系统进行进一步详细说明。

图2a中，架构包括：硬件设备层、识别模块层、对象信息层以及应用层。图2b中，架构包括：空间、识别模块、线上行为和线下行为以及对象信息服务。

其中，图2a中，硬件设备层包括采集设备和关联设备。硬件设备层包含的硬件设备可以为：摄像头、pos机、广告机、门禁设备、无线宽带wifi接入点(accesspoint，ap)、对象手机、车联网设备以及打卡机。图2b中，空间包括：家庭、电梯、门禁、办公室、会议室、商场、门店、前台以及公交等。

结合图2a和图2b可知，硬件设备可以包括但不限于：用于办公/街道/商场/医院/娱乐场所/车联网中为安防、门禁、监控、行驶安全等目的装设的摄像头，为企业食堂/商场/医院/门店/外勤销售等场所应用的pos机，企业办公室/门店/家庭/公交站/电梯中的广告机(即广告屏)，办公/工厂/地铁场景中的打卡机。以及具备通信能力的智能手机或智能穿戴设备，智能穿戴设备可以为智能手表、智能血糖机以及体重仪等。

图2a中，识别模块层包括：wi-fi通信模块、蓝牙模块、影像识别模块、生物识别模块、其他无线通信模块以及软件识别模块。软件识别模块包括：识别软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)或嵌入式操作系统(operatingsystem，os)。

需要说明的是，识别模块层中的各模块均通过通用的sdk或os，将采集的信息构化或是部分边缘预处理后获得线下活动数据，并将线下活动数据发送至服务器。其中，影像识别模块可以为摄像头或光感sensor，生物识别模块可以为用于虹膜识别或指纹识别的模块，其他无线通信模块可以为uwb、近场通信(nearfieldcommunication，nfc)设备以及附近射频识别(radiofrequencyidentification，rfid)等。

具体的，图2b中，识别模块用于通过探针探测方式或特征识别方式进行识别，包括但不限于：摄像头、pos、wi-fi模块、蓝牙模块、近场通信模块、uwb模块、指纹识别模块以及声音识别模块等。

其中，摄像头可以用于获取以下信息：设备通用唯一识别码(universallyuniqueidentifier，uuid)、人脸特征、虹膜特征、光学字符识别(opticalcharacterrecognition，ocr)文字识别、附近wi-fi物理地址(mediaaccesscontrol，mac)以及行为姿态判定。

pos可以用于获取以下信息：设备uuid、消费明细、消费金额、订单号以及地理信息系统(geographicinformationsystem，gis)位置。

wi-fi模块可以用于获取以下信息：设备uuid、附近wi-fimac以及附近设备信号强度。其中，wi-fi模块获取的附近设备信号强度的单位通常为分贝毫瓦(dbm)。

需要说明的是，附近wi-fimac包括已经连接的wi-fimac以及检测到的未连接的wi-fimac。

蓝牙模块可以用于获取以下信息：设备uuid、附近wi-fimac以及附近设备信号强度。其中，蓝牙模块获取的附近设备信号强度通常通过信号强度指示(receivedsignalstrengthindication，rssi)表示，rssi是信号强度的一个指示值。

近场通信模块用于获取以下信息：设备uuid、附近nfc设备、附近rfid以及附近设备信号强度。其中，近场通信模块获取的附近设备信号强度的单位通常为dbm。

uwb模块用于获取以下信息：设备uuid、附近uwb设备以及附近设备信号强度。其中，uwb模块获取的附近设备信号强度的单位通常为dbm。

指纹识别模块：设备uuid和指纹特征。

声音识别模块：设备uuid和声纹特征。

图2a中，对象信息层包括：身份探测、生物特征探测、地理信息探测、对象身份判定、对象行为判定以及对象位置判定。

其中，身份探测：用于探测对象身份信息，探测方式包括：wi-fi探针、蓝牙主动式探针、蓝牙被动式探针、互联网服务身份、uwb脉冲超宽带以及rfid/nfc等。

生物特征探测：用于探测生物特征信息，包括：人脸识别、虹膜识别以及指纹识别以及声纹识别等。

地理信息探测：用于获取定位信息，地理信息探测方式包括：地理位置识别和地势高度识别等。

对象身份判定：用于确定对象身份，用于根据生物特征信息、资产标识信息以及关联设备信息建立自然人身份、数位身份以及物理身份之间的关联关系，以及根据生物特征信息、资产标识信息以及关联设备信息，确定对象身份。

其中，资产标识信息：为用于表示对象拥有的物质的编码信息。生物特征信息和资产标识信息均为特征识别信息。对象行为判定：用于根据对象的喜好，将对象的线上/线下行为进行分类。

具体的对象行为包括但不限于：线下支付、电商支付、导航数据、停车缴费、公交数据以及办公数据。

对象位置判定：用于根据探测的硬件位置或软件位置对应的兴趣点(pointofinterest，poi)判定对象位置信息。

图2b中，线下行为包括：身份探测和生物特征探测。

具体的，用于身份探测的实物媒介包括：身份证、公交卡、门禁卡、护照、车牌号以及各种票(如，高铁票或电影票)、rfid(如，工牌、房卡)等。

用于身份探测的采集设备或关联设备包括：手机、智能手表、uwb载具、共享单车、电脑、游戏机、蓝牙设备(如，耳机)、电视、不停车收费系统(electronictollcollection，etc)车载器以及nfc标签(tag)等。

生物特征探测的生物特征包括：指纹、声纹、人脸以及虹膜等。

图2b中，线上行为包括对象对各应用的操作。

具体的，支付应用程序(application，app)：获取对象uuid，手机的移动设备识别码(mobileequipmentidentifier，meid)，蓝牙mac，wi-fimac以及gis位置等。

社交app：获得对象的对象uuid、手机meid、蓝牙mac、wi-fimac、gis位置、朋友圈uuid、作息时间、对话摘要以及亲密度等。

市民服务小程序：获得对象uuid、手机号、身份证号、相片、收入情况、车牌号、性别、住址、gis位置等。

出行小程序：获得对象的对象uuid、公交类型、出发地、目的地以及gis位置。

导航app：获得对象uuid、出发地、目的地、行车轨迹以及gis位置。

电商app：获得对象的uuid，手机meid、购物明细以及gis位置。

资产系统：获取对象uuid、财产使用人、财产编号、领用日期以及领用地点。

图2b中，线上和线下行为数据包括：对象身份信息、对象位置信息以及对象行为信息。

具体的，对象身份信息包括：app1uuid、app2uuid、meid、蓝牙mac、wi-fimac、rfid产品电子代码(electronicproductcode，epc)、nfcepc、uwbepc、指纹、虹膜、声纹、人脸、姓名、生日、性别、职业、星座、住址、收入组成、财务状况、信用情况以及个人图像等。

对象行为信息包括：时间戳、线上/线下、行为类别、行为描述以及gis位置。

图2a中，对象信息层：用于根据线下行为数据和线上行为数据，获得对象信息，可以包括：线上消费画像、线下消费画像、生活画像、社交画像、出行画像、办公画像、对象标签以及群体分类等。

需要说明的是，对象信息可以针对一个用户或一群用户进行构建，即可以获得一个用户或一群用户的相应对象信息。

图2b中，画像信息服务包括：行业画像服务、线上/线下画像服务、轨迹服务以及群体分类。

图2a中，应用层：对象信息的应用，包括：应用于企业b端应用、企业c端应用以及智慧城市/智慧市政g端应用等。

参阅图3所示，为本申请提供的一种获得对象信息的方法的实施流程图。

该方法的具体流程如下：

步骤300：服务器根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息。

具体的，服务器根据对象的网络操作获得的数据，以及根据各网络数据库存储的对象相关信息获得的数据，获得对象的线上行为数据，并获取对象的线上行为数据中包含的对象关联的各个关联设备信息。

这样，就可以获取对象的关联设备，从而在后续的步骤中，根据对象的关联设备获取对象的线下活动数据。

步骤301：服务器根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备获得各个关联设备的线下活动数据。

具体的，采集设备获取周边的各硬件设备的线下活动数据，并将采集的线下活动数据发送至服务器。服务器根据对象的各个关联设备信息，从各个关联设备的活动区域中分布的采集设备上传的线下活动数据，获得对象关联的各个关联设备的线下活动数据。

一种实施方式中，当确定接收的采集设备的线下活动数据中包含对象关联的关联设备信息时，服务器将该线下活动数据，确定为对象的关联设备的线下活动数据。

例如，对象b关联的各关联设备信息为手机meid1、智能手环meid2和计算机meid3。销售终端(pointofsale，pos)将包含meid1的支付交易数据发送至服务器。服务器确定支付交易数据中包含对象b的关联设备信息meid1，则将该支付交易数据确定为对象b的关联设备的线下活动数据。

进一步地，服务器还可以从对象的活动区域中分布的采集设备，获得对象活动数据，并根据对象活动数据，进而可以提取对象的线下行为数据。

其中，对象活动数据中包含用于识别对象身份特征识别信息和采集设备信息，特征标识信息包括但不限于生物特征信息和资产标识信息。

当特征识别信息为生物特征信息时，服务器从对象的活动区域中分布的采集设备，获得包含对象的生物特征信息的对象活动数据。当特征识别信息为资产标识信息时，从对象的活动区域中分布的采集设备，获得包含对象的资产标识信息的对象活动数据。

本申请实施例中，仅以特征识别信息为生物特征信息或资产标识信息为例进行说明，实际应用中，特征识别信息也可以为其它类型的用于识别对象身份的信息，在此不作限制。

下面对采集设备获取对象的关联设备的线下活动数据的应用场景进行举例说明。

例如，包含wi-fi模块的采集设备，如，ap、pos机、广告机等，采用wi-fi探针(probe)模式或混合模式，对周边设备进行wi-fi探测，从而可以获得包含周边设备的mac地址列表的线下活动数据。

又例如，包含蓝牙模块的采集设备，对周边的设备进行蓝牙探测，从而可以获得包含周边设备的mac地址列表的线下活动数据。

下面对采集设备获取对象活动数据的应用场景进行举例说明。

例如，包含摄像头的采集设备，对周边进行摄像，获得监控视频，通过采集设备或服务器对监控视频进行人脸识别，获得包含对象的身份特征信息的线下活动数据，以及还可以对监控视频进行车牌号以及证件号等识别，获得对象的包含身份特征信息的线下活动数据。

又例如，包含虹膜识别模块的采集设备，可以进行生物特征识别，获得对象的包含身份特征信息的线下活动数据。

又例如，包含rfid模块、nfc模块以及uwb模块的采集设备，可以对公交卡以及周边设备等进行识别，获得包含资产标识信息的线下活动数据。

需要说明的是，一个对象的关联设备，也可以成为其它设备的采集设备。下面将对象的关联设备作为采集设备获取对象的线下活动数据或对象活动数据的应用场景进行举例说明。

例如，通过对象手机的应用程序(如，社交应用程序)的进程在背景中仍能工作的特性，通过对象手机的热点(hotspot)进行wi-fi探测，并将包含探测到的meid(如，mac地址列表)的线下活动数据，通过进程发送至服务器。

又例如，通过对象手机的应用程序，对周边设备进行蓝牙探测，获得探测的周边设备(如商场中墙壁上置放的蓝牙beacon)的设备信息，并将包含设备信息的线下活动数据通过进程，发送至服务器。

本申请实施例中，采集设备可以采集对象的关联设备的线下活动数据，如，pos机获取周边的对象的关联设备的线下活动数据；对象的关联设备也可以反向收集，即对象的关联设备作为采集设备对其它对象的关联设备等进行数据采集，获得相应的线下活动数据，如，通过对象的手机的wi-fi热点或蓝牙，让手机成为探针寻找附近设备，此时可能扫到其他人的手机mac地址，又或是扫到线下张贴的蓝牙beacon，从而获得对象和其它对象的位置、路径、行为等信息。

这样，就可以获得对象的各关联设备的线下活动数据，以及对象活动数据。

步骤302：服务器根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据。

进一步地，服务器根据对象活动数据，也可以提取线下行为数据时，步骤如下：

服务器根据对象活动数据中包含的特征识别信息，获得对象身份信息，并根据对象活动数据中包含的采集设备信息，确定对象行为信息，进而获得包含对象身份信息和对象行为信息的线下行为数据。

一种实施方式中，服务器预先设置采集设备信息对应的对象行为信息，从而可以根据对象活动数据中包含的采集设备信息，确定对象行为信息。

例如，根据设备信息，确定采集设备为pos机，则确定对象在消费。

又例如，根据设备信息，确定采集设备为取款机，则确定对象在取款。

需要说明的是，根据对象活动数据中包含的信息，还可以确定对象位置等信息，在此不作限制。

其中，当线下活动数据中包含对象身份信息或关联设备信息时，确定对象身份；当线下活动数据中包含采集设备信息或业务数据时，确定对象行为；当线下活动数据中包含位置信息时，确定对象位置。

进一步地，服务器还可以根据对象活动数据，结合获取的线上行为数据，提取对象的线下行为数据。

一种实施方式中，服务器通过获取的线下活动数据和对象活动数据，确定对象身份信息、对象位置信息以及对象行为信息。

下面以确定对象身份信息为例进行举例说明。

例如，服务器根据个人信息库(线上行为数据)，对身份证中的图像、简历中的人脸大头照和市政办理时拍摄的图片(对象活动数据)识别，识别出对象身份。

又例如，服务器获取对象在互联网服务或app中的实名认证信息(线下活动数据)，并根据个人信息库中包含的姓名和，确定对象身份。

又例如，服务器获取对象在市政服务或生活服务中的资产标识信息，并根据个人信息库中包含的资产标识信息和对象身份信息之间的关联关系，确定对象身份。

又例如，服务器获取对象的智能穿戴设备或手机(对象的关联设备)的mac地址，并根据线上行为数据中包含的对象身份信息和关联设备信息之间的关联关系，确定对象身份。

一种实施方式中，通过关联设备的设备类型，可以判定对象的行为类别，根据关联设备的位置，可以推断关联设备所在的空间位置。

下面以确定对象行为信息为例进行举例说明。

例如，各商家的pos机对周边的设备进行检测，可以获得对象的手机的设备信息以及所在位置(线下活动数据)，根据时间戳可以确定对象的行走路径(线下行为数据)，以及根据接收的对象的支付app付款业务和检测的设备信息(线下活动数据)，可以关联对象的手机和对象身份信息，以及在商场的在哪家消费和消费明细(对象行为信息)。

下面以确定对象位置信息为例进行举例说明。

例如，服务器连接新的设备(关联设备以及采集设备)时，会获取设备的地理位置信息(线下活动数据)。并根据设备的地理位置信息在gis系统中对应的poi，判定对象所在的业务场景，进而可以判定对象行为或者生成对象轨迹。

这样，就可以通过采集设备获得对象在线下的线下行为数据，以对线上行为数据进行补充。

步骤303：服务器根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。

具体的，服务器在对象的线上行为数据和线下行为数据中，筛选出符合预设属性条件的数据，并根据筛选出的数据，生成对象信息。

实际应用中，预设属性条件可以根据实际画像服务需求设置。对象信息可以用于以下服务：行业画像服务、线上/线下画像服务、轨迹服务以及群体分类。服务需求可以为确定用户的轨迹变化，将各用户进行分类等。对象信息可以包括：线上消费画像、线下消费画像、生活画像、社交画像、出行画像、办公画像、对象标签以及群体分类等。

一种实施方式中，针对不同的服务需求，在对象的线上行为数据和线下行为数据中筛选不同类型的数据，以生成不同的对象信息。

例如，预设属性条件为获取用户的购物清单数据，以构建用户的消费画像。

下面采用一个具体的线上和线下场景进行具体举例说明。

线上场景中，对象通过手机注册一个app，app获取对象的uuid以及手机的wi-fimac地址，通过注册信息，获取对象的姓名以及身份证号，通过对象在该app中的市政服务小程序和停车服务小程序的应用操作，获得对象的车牌号、照片以及公交卡等信息。这样服务器根据获取的对象的uuid、wi-fimac地址、姓名、身份证号、车牌号、照片以及公交卡等信息，确定对象的线上行为数据，并确定对象的各个身份(对象身份信息)，以及关联设备。

线下场景中，假设商场中每个门店中均有pos机，并且pos可以通过wi-fi或蓝牙模块对周边设备进行探测，获得周边设备的mac地址。各商家的pos机对周边的设备进行检测，可以获得对象的手机的设备信息以及所在位置(线下活动数据)，结合上述线上行为数据，可以确定对象身份，以及根据时间戳可以确定对象的行走路径(线下行为数据)，以及根据接收的对象的支付app付款业务和检测的设备信息(线下活动数据)，可以关联对象的手机和对象身份信息，以及在商场的在哪家消费和消费明细(对象行为信息)。

下面根据采用几个不同的识别模块的应用场景为对象信息获得进行进一步说明。

例如，参阅图4a所示，为一种基于无线的对象信息获得架构示例图。该架构包括：关联设备，采集终端以及服务器。其中，对象的关联设备为手机，mac地址为ff:88:66:3x。采集设备为pos机，包含wi-fi模块、蓝牙模块以及消费模块。

采集设备通过wi-fi模块探测到对象手机的mac地址ff:88:66:3x。对象通过手机的支付应用向pos机支付费用。pos机通过消费模块获取对象uuid，并将获取的mac地址、对象uuid、pos唯一识别号以及gis位置，发送至服务器。服务器根据mac地址和pos唯一识别号，确定设备信息，根据pos机以及支付业务数据确定对象行为，根据gis位置对应的poi确定对象位置，根据对象uuid和mac地址确定对象身份信息。以及根据获取的对象身份信息、设备信息、对象行为以及对象位置，获得对象信息。

又例如，参阅图4b所示，为一种基于蓝牙的对象信息获得架构示例图。该架构包括：关联设备，采集终端以及服务器。其中，对象的关联设备为手机，mac地址为ff:88:66:3x。采集设备为pos机，包含wi-fi模块、蓝牙模块以及消费模块。

对象的关联设备即手机对周边进行探测，获得pos机的蓝牙beacon，并将手机的mac地址和蓝牙beacon发送至服务器。服务器根据mac地址确定对象的手机的设备信息即手机meid，以及对象身份信息，并根据手机的mac地址和蓝牙beacon确定对象位置。最后，服务器根据获取的对象身份信息以及对象位置，生成对象信息。

又例如，参阅图4c所示，为一种基于摄像头的对象信息获得架构示例图。该架构包括服务器和摄像头。

对象经过带有摄像头的门禁。摄像头进行摄像，并将获得的人脸图像和摄像头唯一标识号发送至服务器。服务器根据人脸图像，确定对象身份信息，并根据摄像头唯一标识号确定的位置信息，获得对象位置，以及根据摄像头唯一标识号获得的设备类型为门禁，确定对象行为是出行。最后，服务器根据获得的对象身份信息、对象位置、对象行为，获得对象信息。

下面采用一个具体的应用场景，对根据对象的线上和线下行为生成对象信息的流程进行进一步详细举例说明。

s401：对象在家中将手机与wifiap连接，通过手机的社交应用与好友确定见面时间和见面地点后，带着手机出门。

具体的，服务器可以确定wifiap位置，手机mac地址、通过wifiap采集手机的离线时间，通过社交应用获取对象的社交账号即对象身份信息以及好友的社交账号即对象身份信息。

s402：对象通过公寓门禁设备到达停车场，并开车离开家。

具体的，服务器可以通过门禁设备采集对象的门禁卡号即对象身份信息，可以通过摄像头获取对象的车牌号、人脸图像以及停车证标识信息。

s403：对象通过导航app查找某商场。

具体的，服务器可以通过导航app获取对象的导航app账号即对象身份信息、出行轨迹，以及通过车联网的摄像头拍摄路程中的车牌号。

s404：对象到达商场的停车场。

具体的，服务器可以通过摄像头确定对象的达到地点、到达时间以及到达人数。

s405：对象乘坐电梯到达某楼层。

具体的，服务器通过电梯中的广告机确认电梯中的人数，以及对象的出入楼层。

s406：对象进入一家咖啡店并通过手机消费。

具体的，服务器通过各商家的pos机检测对象的手机，确定对象的出行轨迹、并根据对象通过手机与pos机的交易业务数据，确定对象的喜好、消费明细、金额以及对象身份信息。

s407：对象的好友也来到咖啡店，与对象喝茶聊天。

具体的，服务器pos机获取对象的对象身份信息、喜好、消费明细以及金额，并获取对象的人际关系。

这样，服务器根据获取的对象活动数据、对象的线上活动数据以及线上活动数据，确定对象的自然人身份以及数字身份、关联设备信息、对象行为信息以及对象地点信息，进而生成对象信息。

进一步地，还可以通过对象的其它应用场景，对该对象信息进行进一步完善。

下面采用几个对象信息的应用场景，对上述实施例进行进一步具体举例说明。

第一个对象信息的应用场景为办公场景：服务器通过wifiap设备获取对象的线上行为数据，通过摄像头、工牌和门禁设备获得对象的对象活动数据，并通过获得的线上行为数据和对象活动数据，获得对象信息。其中，对象信息为根据对象的员工信息、时间戳、地点以及行为等的结构数据确定的，用于描绘员工办公投入时间长和移动路径等。

参阅图5a所示，为一种办公对象信息示例图。图5a中，用于展现对象的手机号和工作积极度，以及包含工位、会议和其它的工作分时投入程度，通过社交软件获取的分时办公效率，通过邮件获取的分时办公效率，以及对象在各个地点中的停留时长。

需要说明的是，图5a仅用于展示对象信息具有描述员工身份以及办公投入程度的功能，若图5a中的线条以及文字不清楚，不影响说明书的清楚性。

第二个对象信息的应用场景为电商场景：服务器通过各商家中的采集设备采集的对象的线下活动数据(如，停留时长以及消费记录)，提取对象的线下行为数据(如，消费喜好)，并根据对象的线下行为数据和线上行为数据，确定用于供给电商app的对象信息。由于针对不同对象，建立的对象信息不同，因此，电商app可以针对不同的对象，根据相应的对象信息提供针对性的电商服务。

参阅图5b所示，为一种性别属性推荐页面示例图。假设分别针对女性群体和男性群体确定相应的对象信息，电商app根据获得的对象信息推荐相应的页面。电商app针对女性群体，推送图5b中的(a)图，并针对男性群体推荐送图5b中的(b)图。

参阅图5c所示，为一种优惠页面示例图。假设分别针对新对象和老对象确定相应的对象信息，电商app根据获得的对象信息推荐相应的优惠页面。电商app针对新对象推送图5c中的(a)图，并针对老对象推送图5c中的(b)图。

第三个对象信息的应用场景为线下零售场景：服务器获取指定区域内的各对象的对象信息。使得商家可以通过各对象信息，选择商家的选址、选品、决策业主运营方式以及入住商家组成等。

参阅图5d所示，为一种对象区域示例图。图5d中，可以确定指定地点的不同范围内的对象数量。参阅图5e所示，为一种商家统计示例图。服务器根据各小区内的各对象的线下行为数据和线上行为数据，获得商家对应的对象信息，即分别确定商家附近每一小区的距离、潜客数、淘宝会员数以及渗透率。

需要说明的是，图5e仅用于展示商家附近每一小区的距离、潜客数、淘宝会员数以及渗透率，若图5e中的文字或线条不清楚，不影响说明书的清楚性。

参阅图5f所示，为一种对象轨迹示例图，图5f中，商场中包括主会场、商店1、商店2以及签到台，对象位于商店1中的位置。根据对象的线下行为数据和线上行为数据生成的对象信息，可以确定对象在商场内的位置和行为轨迹。

参阅图5g，为一种商场对象热力分布图。根据商场内各对象的对象信息，可以获得商场内的对象分布的热力图。

第四个对象信息的应用场景为治安场景。参阅图5h，为一种治安场景示例图，分别针对黑名单如犯罪分子中的每一人员建立对象信息，通过黑名单中每一人员的对象信息，确定对象的行为轨迹，以及监测到可疑行为时，发出报警，冻结该人员的所有权限，以及要求保安拦截。

第五个对象信息的应用场景为城市治理场景。在发生治安事件、争执、交通事故等时，获取通过摄像头、wi-fi、蓝牙等方式采集的数据生成的对象信息，根据对象信息和时间戳，确定事发现场的目击者，以及行为轨迹，从而还原事实，并找出相关人，而不需要调阅监控进行查找和盘问。

第六个对象信息的应用场景为家庭和社交场景。通过wi-fiap可以确定家庭住址，根据wi-fiap和蓝牙连接的所有对象的关联设备信息、可以确定对象的家庭成员，根据各对象的各关联设备信息，可以获取对象的对象身份信息、电商交易记录、频率、频次、社交圈等，以及获取各家庭成员每天连上wi-fiap，断开wi-fiap等数据。根据获取的各对象的数据，获得一个家庭的对象信息。

第七个对象信息的应用场景为金融信用场景：根据对象在互联网金融、支付工具上的与信用行为相关的线上行为数据，以及通过关联设备获得的线上行为数据和线下行为数据，获得对象关于线上和线下信用分的对象信息，以通过对象信息，可以判断是否为对象提供金融贷款或vip业务，以及针对目标客户群推销金融产品。

第八个对象信息的应用场景为广告业务场景：广告业者根据对象信息，将群众划分为高端男士、高端女士、小资族以及月光族，针对不同类型的对象，在广告屏上投放不同的素材。假设一个小资族进入电梯，乘坐的10～15秒时间便会对他精准投放相应的广告内容。

这样，对于一般生活类应用如电商、外卖点评等，开发者无需关心对象的定制化需求，只需从对象信息服务得到对象个人或群体的偏好标签，提供相应的服务即可。对于企业应用，可以掌握员工在办公场景的对象信息，即一天8小时工作时间，有多少时间分配在开会、用餐、工位上等。对于政府应用，能根据对象信息掌握黑白名单中的对象轨迹，以及预判行为适时制止。对于治安事件的发生，可以轻易根据对象信息手，无需繁杂调阅监控进行比对。

本申请实施例中，提供更多元手段获取获得对象的线上行为数据和线下行为数据，包括但不限于对象身份信息、生物特征信息、资产标识信息、喜好标签、时间-行为信息以及对象轨迹等。对象的线上行为数据，是获得对象信息的重要数据，而对象的线下行为数据，在进行对象信息时也可以起到非常重要的作用。从而整合成为对象的结构化数据。获得对象信息以及提供画像服务。这样，将对象的线上行为数据和线下行为数据相结合，提高了对象信息的精确度和完整性，避免了传统技术中的单点输出问题。

基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种获得对象信息的装置，由于上述装置及设备解决问题的原理与一种获得对象信息的方法相似，因此，上述装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图6示，其为本申请实施例提供的一种获得对象信息的装置的结构示意图。一种获得对象信息的装置包括：

第一获得单元601，用于根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息；

采集单元602，用于根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备采集各个关联设备的线下活动数据；

提取单元603，用于根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据；

第二获得单元604，用于根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。

较佳的，第二获得单元还用于：

从对象的活动区域中分布的采集设备，获得对象活动数据，对象活动数据中包含用于识别对象身份的特征识别信息和采集设备信息；

根据对象活动数据中包含的特征识别信息，获得对象身份信息；

根据对象活动数据中包含的采集设备信息，确定对象行为信息；

获得包含对象身份信息和对象行为信息的线下行为数据。

较佳的，线上行为数据包括：根据对象在网络上的各种操作获得的对象相关数据，以及根据各网络数据库存储的对象相关信息获得的对象相关数据。

较佳的，第二获得单元用于：

在对象的线上行为数据和线下行为数据中，筛选出符合预设属性条件的数据；

根据筛选出的数据，生成对象信息。

本申请实施例提供的一种获得对象信息的方法、装置、设备和介质中，根据对象的线上行为数据，获得对象关联的各个关联设备信息，并根据对象关联的各个关联设备信息，通过采集设备获得各个关联设备的线下活动数据，以及根据各个关联设备的线下活动数据，提取对象的线下行为数据，并根据对象的线上行为数据和线下行为数据，获得对象信息。这样，将对象的线上行为数据和线下行为数据相结合，提高了对象信息的精确度和完整性。

进一步地，还通过采集设备识别对象并获得对象自身在线下的对象活动数据，以及根据对象活动数据和线下活动数据生成线下行为数据，进而根据线下行为数据和线上行为数据，获得对象信息。

图7示出了一种控制设备7000的结构示意图。参阅图7所示，控制设备7000包括：处理器7010、存储器7020、电源7030、显示单元7040、输入单元7050。

处理器7010是控制设备7000的控制中心，利用各种接口和线路连接各个部件，通过运行或执行存储在存储器7020内的软件程序和/或数据，执行控制设备7000的各种功能，从而对控制设备7000进行整体监控。

本申请实施例中，处理器7010调用存储器7020中存储的计算机程序时执行如图3中所示的实施例提供的获得对象信息的方法。

可选的，处理器7010可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器7010可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、目标对象界面和应用等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器7010中。在一些实施例中，处理器、存储器、可以在单一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

存储器7020可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、各种应用等；存储数据区可存储根据控制设备7000的使用所创建的数据等。此外，存储器7020可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件等。

控制设备7000还包括给各个部件供电的电源7030(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器7010逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗等功能。

显示单元7040可用于显示由目标对象输入的信息或提供给目标对象的信息以及控制设备7000的各种菜单等，本发明实施例中主要用于显示控制设备7000中各应用的显示界面以及显示界面中显示的文本、图片等对象。显示单元7040可以包括显示面板7041。显示面板7041可以采用液晶显示屏(liquidcrystaldisplay，lcd)、有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)等形式来配置。

输入单元7050可用于接收目标对象输入的数字或字符等信息。输入单元7050可包括触控面板7051以及其他输入设备7052。其中，触控面板7051，也称为触摸屏，可收集目标对象在其上或附近的触摸操作(比如目标对象使用手指、触摸笔等任何适合的物体或附件在触控面板7051上或在触控面板7051附近的操作)。

具体的，触控面板7051可以检测目标对象的触摸操作，并检测触摸操作带来的信号，将这些信号转换成触点坐标，发送给处理器7010，并接收处理器7010发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板7051。其他输入设备7052可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关机按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

当然，触控面板7051可覆盖显示面板7041，当触控面板7051检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器7010以确定触摸事件的类型，随后处理器7010根据触摸事件的类型在显示面板7041上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触控面板7051与显示面板7041是作为两个独立的部件来实现控制设备7000的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板7051与显示面板7041集成而实现控制设备7000的输入和输出功能。

控制设备7000还可包括一个或多个传感器，例如压力传感器、重力加速度传感器、接近光传感器等。当然，根据具体应用中的需要，上述控制设备7000还可以包括摄像头等其它部件，由于这些部件不是本申请实施例中重点使用的部件，因此，在图7中没有示出，且不再详述。

本领域技术人员可以理解，图7仅仅是控制设备的举例，并不构成对控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意方法实施例中的获得对象信息的方法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台控制设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。