(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 202210733226.7 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 浪潮软件科技有限公司 地址 250100 山东省济南市高新区浪潮路 1036号浪潮科技园 (72)发明人 卢旭　贾俊龙　徐彬彬　 (74)专利代理 机构 济南信达专利事务所有限公 司 37100 专利代理师 阚恭勇 (51)Int.Cl. G06F 16/29(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/904(2019.01) G06F 16/909(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) (54)发明名称 一种基于大数据结合地图进行多维数据碰 撞挖掘的方法 (57)摘要 本发明提供一种基于大数据结合地图进行 多维数据碰撞挖掘的方法， 属于海量时空数据挖 掘分析技术领域， 本发明依托轨迹大数据、 PGIS 地图， 以事件中心现场为基准， 在地图上通过可 视化图形拖拽选定搜索范围， 筛选出指定时空范 围内人、 车、 物、 证、 码的轨迹活动数据， 对多个搜 索结果集合进行碰撞研判， 既支持对 单一类型活 动轨迹的碰撞， 又支持根据人车物证码内在关联 关系， 对全数据类型进行多维碰撞； 支持与目标 人员、 关联人员等重点人员库进行关联， 优先展 现碰撞命中率较高的重点人员， 提供辅助决策。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115422306 A 2022.12.02 CN 115422306 A 1.一种基于大 数据结合 地图进行多维数据碰撞挖掘的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： a)整合并预处 理基础数据； b)基于地图进行交 互式拖拽搜索； c)根据实际需求进行多次搜索； d)对缓存的多次碰撞结果 集进行多维碰撞； e)对多维碰撞结果进行研判。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 整合并预处理基础数据， 整合并预处理人员基本信息、 车辆基本信息、 手机基本信息、 目标人员信息、 关联 人员信息、 物联网实时感知设备信息、 时空轨 迹信息、 案件基本信息 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 基于地图进行交 互式拖拽搜索 b1.输入案件编号， 地图自动定位于事发中心， 亦可直接缩放 拖动地图至事发周边； b2.拖动鼠标在事发中心周边选定搜索区域， 支持圆形、 矩形、 不规则多边形等区域搜 索， 基于GeoHash算法进行地理位置 搜索， 过滤出选定地理位置范围内感知设备信息集 合； b3.对b2步骤中感知设备集 合进行筛 选， 排除干扰条目； b4.选定轨迹活动时间搜索起止范围； b5.依据选定的感知设备信息、 轨迹活动时间起止范围与时空轨迹信息进行碰撞， 保留 选定感知设备在所选时间范围内采集到的时空轨 迹信息； b6.缓存b5步骤中碰撞出的时空轨 迹信息结果 集R1。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 根据实际需求进行一次以上的搜索,上述步骤b1 ‑b6为单次完整碰撞搜索过程， 依据实 际需求选取其他时空范围进行碰撞搜索,缓存每次碰撞搜索结果分别为R2、 R3、 R4、 R5 …… Rn， 总次数记为 n次。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 对缓存的数次碰撞结果 集进行多维碰撞 d1.单一类型碰撞,对前述步骤b)、 c)中缓存的结果集R1,R2,R3,R4,R5 ……Rn进行遍 历， 以时空轨迹信息中的轨迹活动对象唯一标识ID进行分组归类， 记录该唯一标识ID所被 包含在内的结果 集[Rx,Ry,Rz ……],结果集个数记为m； d2.多类型复合碰撞,对前述步骤b)、 c)中缓存的结果集R1,R2,R3,R4,R5 ……Rn进行遍 历， 首先根据车辆基本信息中的车主身份证号、 手机基本信息中的机主身份证号作为关联 标识， 统一转换为人员身份证号作为唯一标识ID， 然后将结果集R1,R2,R3,R4,R5 ……Rn所 有时空轨迹信息以人员身份证号码进 行分组归类， 记录该身份证号所被包含在内的结果集 [Rx,Ry,Rz ……],结果集个数记为m。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 对多维碰撞结果进行研判,对前述步骤c)中的搜索次数n作 为总次数， d)中结果集个数 m作为命中次数， 求得轨 迹碰撞命中率 为(m/n*10 0％)， 根据命中率由高到低排列。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 将结果与目标人员 信息、 关联人员信 息进行碰撞， 优先选择命中率最高且是目标人员、权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422306 A 2关联人员或其 他重点人员类型的轨 迹活动对象作为进一 步研判关注对象。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 对于数个同时命中率较高且命中集合相似的人员、 车辆、 手机等可进一步作为时空轨 迹伴随研判的依据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422306 A 3