一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法及系统。

背景技术：

1、在口岸旅客管理中，旅客以团伙形式进行走私、违规携带物品等违法行为的现象日益突出。这类同行团伙通常具有以下特征：多名旅客在同一时间段内先后通关、在多个口岸或同一口岸多次出现、通关行为存在时空关联性。然而，由于同行团伙具有较强的隐蔽性和动态性，团伙成员之间可能分散通关、使用不同证件、选择不同口岸进出，传统的单点式监管手段难以有效识别。

2、现有监管手段主要存在以下问题：主要依赖人工经验对旅客进行关联分析，缺乏基于时空维度的自动化识别手段，对于多名旅客在同一时间段内先后通关这类时空关联行为的识别，主要依靠关员手动翻查通关记录进行比对，效率低下且难以发现隐蔽性强的团伙。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法及系统，以至少解决背景技术中所提出的问题。

2、为实现本发明的目的，本发明采用以下技术方案：

3、本发明第一方面提出一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，包括以下步骤：

4、获取多个旅客的通行记录，包括旅客标识、通行时间、通行口岸及进出境方向；

5、接收约束参数，包括分析时间段、口岸范围、进出境方向、同行人数阈值、时间窗口阈值及出现次数阈值；

6、根据所述分析时间段、口岸范围和进出境方向，从所述通行记录中筛选目标通行记录并提取旅客标识，形成候选旅客集合；

7、遍历所述候选旅客集合中的每个旅客作为基准旅客，以所述时间窗口阈值为约束，统计与所述基准旅客在所述时间窗口阈值内先后通过同一口岸的同行旅客；当同行旅客数量达到所述同行人数阈值且在所述分析时间段内出现次数达到所述出现次数阈值时，将包含所述基准旅客及所述同行旅客的群体识别为一个同行团伙；

8、输出识别出的各同行团伙的团伙编号及团伙成员名单。

9、进一步的改进在于，所述旅客标识包括旅客唯一编码和旅客照片中的至少一种；当所述旅客标识为旅客照片时，对所述旅客照片进行人脸特征提取，以人脸特征码作为旅客标识进行同行团伙识别。

10、进一步的改进在于，所述根据所述分析时间段、口岸范围和进出境方向，从所述通行记录中筛选目标通行记录并提取旅客标识，形成候选旅客集合的方法包括：根据用户选择的分析模式确定数据来源，当用户选择重点旅客模式时，所述通行记录来源于重点旅客库，在重点旅客库的范围内筛选目标通行记录并提取旅客标识；当用户选择非重点旅客模式时，所述通行记录来源于非重点旅客库，在全部通行记录的范围内筛选目标通行记录并提取旅客标识。

11、进一步的改进在于，当用户选择所述重点旅客模式时，所述方法还包括：获取重点旅客库中各重点旅客的查获物品记录；当识别出的同行团伙中包含重点旅客时，根据所述重点旅客的查获物品记录生成所述同行团伙的可能携带物品清单；所述可能携带物品清单与所述同行团伙的团伙编号关联输出。

12、进一步的改进在于，所述方法还包括：接收导入的旅客名单列表，所述旅客名单列表包括多个目标旅客的标识信息；基于所述旅客名单列表中的目标旅客，进行同行团伙识别，输出所述目标旅客的同行团伙的团伙编号、团伙成员名单及可能携带物品清单。

13、进一步的改进在于，所述统计与所述基准旅客在所述时间窗口阈值内先后通过同一口岸的同行旅客，具体包括：对于所述基准旅客与候选旅客集合中的任意其他旅客，分别获取二者在所述分析时间段内通过同一口岸的通行时间；当二者在同一口岸的通行时间差值的绝对值小于或等于所述时间窗口阈值时，判定二者在通行中具有同行关系；统计在所述分析时间段内与所述基准旅客具有同行关系的其他旅客的数量及出现次数。

14、进一步的改进在于，所述方法还包括：对于识别出的同行团伙，计算所述同行团伙的聚集度得分；所述聚集度得分根据团伙成员在所述分析时间段内的同行次数、同行时间跨度和同行口岸数量中的至少两个维度加权计算；当所述聚集度得分超过预设聚集度阈值时，将所述同行团伙标记为高风险团伙。

15、进一步的改进在于，所述方法还包括：对识别出的同行团伙，按团伙成员数量、同行次数或聚集度得分中的至少一种排序方式输出团伙列表；所述团伙列表包括团伙编号、团伙成员名单、各成员标识信息、同行次数及同行时间分布。

16、进一步的改进在于，所述方法还包括：响应于用户对目标旅客的同行查询请求，以所述目标旅客的标识信息为索引，在已识别出的同行团伙中检索包含所述目标旅客的团伙，输出所述目标旅客所在团伙的团伙编号、团伙成员名单及各成员与所述目标旅客的同行次数，按同行次数降序排列。

17、本发明第二方面提出一种基于时空约束的旅客同行团伙识别系统，包括：

18、数据获取模块，用于获取多个旅客的通行记录，包括旅客标识、通行时间、通行口岸及进出境方向；

19、参数配置模块，用于接收约束参数，包括分析时间段、口岸范围、进出境方向、同行人数阈值、时间窗口阈值及出现次数阈值；

20、筛选模块，用于根据所述分析时间段、口岸范围和进出境方向，从所述通行记录中筛选目标通行记录并提取旅客标识，形成候选旅客集合；

21、团伙识别模块，用于遍历所述候选旅客集合中的每个旅客作为基准旅客，以所述时间窗口阈值为约束，统计与所述基准旅客在所述时间窗口阈值内先后通过同一口岸的同行旅客；当同行旅客数量达到所述同行人数阈值且在所述分析时间段内出现次数达到所述出现次数阈值时，将包含所述基准旅客及所述同行旅客的群体识别为一个同行团伙；

22、输出模块，用于输出识别出的各同行团伙的团伙编号及团伙成员名单。

23、本发明的有益效果为：

24、本发明通过获取旅客通行记录并接收用户自定义设置的约束参数，基于时间窗口阈值和同行人数阈值自动筛选同行旅客群体，并统计其在分析时间段内的出现次数，实现了对旅检场景下动态隐蔽性同行团伙的智能识别。

25、本发明支持分析时间段、口岸范围、进出境方向、同行人数阈值、时间窗口阈值及出现次数阈值的自定义配置，使用户能够根据不同监管场景灵活调整分析条件，适应不同监管场景下的差异化需求。

1.一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述旅客标识包括旅客唯一编码和旅客照片中的至少一种；当所述旅客标识为旅客照片时，对所述旅客照片进行人脸特征提取，以人脸特征码作为旅客标识进行同行团伙识别。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述根据所述分析时间段、口岸范围和进出境方向，从所述通行记录中筛选目标通行记录并提取旅客标识，形成候选旅客集合的方法包括：根据用户选择的分析模式确定数据来源，当用户选择重点旅客模式时，所述通行记录来源于重点旅客库，在重点旅客库的范围内筛选目标通行记录并提取旅客标识；当用户选择非重点旅客模式时，所述通行记录来源于非重点旅客库，在全部通行记录的范围内筛选目标通行记录并提取旅客标识。

4.根据权利要求3所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，当用户选择所述重点旅客模式时，所述方法还包括：获取重点旅客库中各重点旅客的查获物品记录；当识别出的同行团伙中包含重点旅客时，根据所述重点旅客的查获物品记录生成所述同行团伙的可能携带物品清单；所述可能携带物品清单与所述同行团伙的团伙编号关联输出。

5.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述方法还包括：接收导入的旅客名单列表，所述旅客名单列表包括多个目标旅客的标识信息；基于所述旅客名单列表中的目标旅客，进行同行团伙识别，输出所述目标旅客的同行团伙的团伙编号、团伙成员名单及可能携带物品清单。

6.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述统计与所述基准旅客在所述时间窗口阈值内先后通过同一口岸的同行旅客，具体包括：对于所述基准旅客与候选旅客集合中的任意其他旅客，分别获取二者在所述分析时间段内通过同一口岸的通行时间；当二者在同一口岸的通行时间差值的绝对值小于或等于所述时间窗口阈值时，判定二者在通行中具有同行关系；统计在所述分析时间段内与所述基准旅客具有同行关系的其他旅客的数量及出现次数。

7.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对于识别出的同行团伙，计算所述同行团伙的聚集度得分；所述聚集度得分根据团伙成员在所述分析时间段内的同行次数、同行时间跨度和同行口岸数量中的至少两个维度加权计算；当所述聚集度得分超过预设聚集度阈值时，将所述同行团伙标记为高风险团伙。

8.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对识别出的同行团伙，按团伙成员数量、同行次数或聚集度得分中的至少一种排序方式输出团伙列表；所述团伙列表包括团伙编号、团伙成员名单、各成员标识信息、同行次数及同行时间分布。

9.根据权利要求1所述的一种基于时空约束的旅客同行团伙识别方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于用户对目标旅客的同行查询请求，以所述目标旅客的标识信息为索引，在已识别出的同行团伙中检索包含所述目标旅客的团伙，输出所述目标旅客所在团伙的团伙编号、团伙成员名单及各成员与所述目标旅客的同行次数，按同行次数降序排列。

10.一种基于时空约束的旅客同行团伙识别系统，其特征在于，包括：