Please wait a minute...
 首页  期刊介绍 期刊订阅 联系我们 横山亮次奖 百年刊庆
 
最新录用  |  预出版  |  当期目录  |  过刊浏览  |  阅读排行  |  下载排行  |  引用排行  |  横山亮次奖  |  百年刊庆
清华大学学报(自然科学版)  2018, Vol. 58 Issue (6): 576-580    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.26.019
  物理与工程物理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于E-V融合的线上-线下联合监控技术
唐诗洋, 疏学明, 胡俊, 吴津津, 申世飞
清华大学 工程物理系, 北京 100084
Online-offline associated surveillance system based on E-V fusion
TANG Shiyang, SHU Xueming, HU Jun, WU Jinjin, SHEN Shifei
Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China
全文: PDF(2292 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 近期在世界各地发生的群体性事件、恐怖事件等社会安全事件对社会安全管理提出了新的挑战。在警力资源有限的情况下,如何有效处理这类重大突发事件就成为公共安全研究的一个重要课题。针对现存的安全问题,基于线上-线下多源信息联合监控方案,该文提出一种基于E-V融合的信息融合系统,该系统同时采集手机信号数据(E数据)和监控摄像头数据(V数据),并通过数据融合从两方面获取人的位置与身份信息。通过实验室测试,结果表明:该系统能够在少数人情况下完成视频的人物位置信息、手机MAC(media access control)地址、手机接收信号强度(receive signal strength,RSS)信息的融合,完成作为线上信息与线下信息结合点的功能。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
唐诗洋
疏学明
胡俊
吴津津
申世飞
关键词 数据融合社会安全WiFi信号视频分析    
Abstract:Recent mass disturbances and terrorist attacks have presented new challenges for public management. Thus, more research is need on how to cope with serous public security incident with limited police forces. An novel online-offline public security incident surveillance system is described here with an E-V information fusion system. The system collects surveillance video data and cellphone data to identify human locations and IDs. Tests show that the system can combine human locations in videos, cellphone MAC addresses and cellphone RSS data in situations with few people by combing online and offline information.
Key wordsdata fusion    social security    WiFi signal    video analyze
收稿日期: 2017-10-26      出版日期: 2018-06-15
基金资助:国家自然科学基金资助项目(71774094);“十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAK12B03)。
通讯作者: 疏学明,高级工程师,E-mail:shuxm@tsinghua.edu.cn     E-mail: shuxm@tsinghua.edu.cn
引用本文:   
唐诗洋, 疏学明, 胡俊, 吴津津, 申世飞. 基于E-V融合的线上-线下联合监控技术[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(6): 576-580.
TANG Shiyang, SHU Xueming, HU Jun, WU Jinjin, SHEN Shifei. Online-offline associated surveillance system based on E-V fusion. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2018, 58(6): 576-580.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.26.019  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2018/V58/I6/576
  图1 系统工作流程图
  图2 实验室录像图
  图3 背景差分图
  图4 WiFi信号采集器系统结构
  图5 基于原始数据的误差直方图
  图6 基于信号强度差数据的误差直方图
[1] 吕雪梅. 美国预测警务中基于大数据的犯罪情报分析[J]. 情报杂志, 2015, 34(12):16-20. LÜ X M. Surveying the crime analysis in U.S. prediction policing from big data[J]. Journal of Intelligence, 2015, 34(12):16-20. (in Chinese)
[2] 于红志, 刘凤鑫, 邹开其. 改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用[J]. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2012, 31(2):244-247. YU H Z, LIU F X, ZOU K Q. Improved fuzzy BP neural network and its application in crime prediction[J]. Journal of Liaoning Technical University (Natural Science), 2012, 31(2):244-247. (in Chinese)
[3] 王雨晨, 过仲阳, 王媛媛. 基于随机森林的犯罪风险预测模型研究[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2017(4):89-96. WANG Y C, GUO Z Y, WANG Y Y. A forecasting model of crime risk based on random forest[J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2017(4):89-96. (in Chinese)
[4] 马国富, 王子贤, 马胜利. 机器学习模型在预测服刑人员再犯罪危险性中的效用分析[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2017, 37(4):426-433. MA G F, WANG Z X, MA S L. Analysis of the effectiveness of machine learning model in predicting the risk of inmates[J]. Journal of Hebei University (Natural Science Edition), 2017, 37(4):426-433. (in Chinese)
[5] 刘莹, 王宁, 李保华, 等. 模糊语法方法在犯罪文本分类中的应用[J]. 计算机工程与设计, 2017, 38(7):1965-1971. LIU Y, WANG N, LI B H, et al. Application of fuzzy grammar method in crime text classification[J]. Computer Engineering and Design, 2017, 38(7):1965-1971. (in Chinese)
[6] DHAKA P, JOHARI R. CRIB:Cyber crime investigation, data archival and analysis using big data tool[C]//Proceedings of 2016 International Conference on Computing, Communication and Automation. Noida, India:IEEE, 2016:117-121.
[7] 吕林涛, 姬娜, 张九龙. 基于RBF神经网络的可疑交易监测模型[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(3):207-210. LÜ L T, JI N, ZHANG J L. Suspicious transaction detection model based on Radial Basis Function Neural Network[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(3):207-210. (in Chinese)
[8] KHAN S, ANSARI F, DHALVELKAR H A, et al. Criminal investigation using call data records (CDR) through big data technology[C]//Proceedings of 2017 International Conference on Nascent Technologies in Engineering. Navi Mumbai, India:IEEE, 2017:1-5.
[9] WEINSTEIN C, CAMPBELL W, DELANEY B, et al. Modeling and detection techniques for counter-terror social network analysis and intent recognition[C]//Proceedings of 2009 IEEE Aerospace Conference. Big Sky, USA:IEEE, 2009:1-16.
[10] 李泽, 孙多勇, 李博. 基于社会网络与事件关联的恐怖事件监测与识别[J]. 科技导报, 2017, 35(9):87-94. LI Z, SUN D Y, LI B. Terrorist events monitoring and identifying based on correlation between social networks and events[J]. Science & Technology Review, 2017, 35(9):87-94. (in Chinese)
[11] CURRIER C, GREENWALD G, FISHMAN A. U.S. Government designated prominent al Jazeera journalist as "member of Al Qaeda"[N/OL].(2015G05G08)[2017G10G25]. https://theintercept.com/2015/05/08/u-s-government-designated-prominent-al-jazeera-journalist-al-qaeda-member-put-watch-list/.
[12] TENG J, ZHANG B Y, ZHU J D, et al. EV-Loc:Integrating electronic and visual signals for accurate localization[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2014, 22(4):1285-1296.
[13] ZHU J D, TENG J, XUAN D, et al. Effective visual tracking with electronic localization by directional antennas[C]//Proceedings of 2011 IEEE National Aerospace and Electronics Conference. Dayton, USA:IEEE, 2011:95-100.
[14] LI X F, TENG J, ZHAI Q, et al. EV-Human:Human localization via visual estimation of body electronic interference[C]//Proceedings of 2013 IEEE INFOCOM. Turin, Italy:IEEE, 2013:500-504.
[1] 范晓亮, 彭朝鹏, 郑传潘, 王程. 面向大规模交通网络的时空关联挖掘方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2023, 63(9): 1317-1325.
[2] 王佳, 王维曦, 黄梦瑶, 王李韬, 申世飞. 面向“排除合理怀疑”标准的案件推理模型[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2023, 63(6): 951-959.
[3] 王佳, 王维曦, 王李韬, 申世飞. 犯罪侦查决策支持模型[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2023, 63(10): 1598-1607.
[4] 王冠宁, 陈涛, 米文忠, 梁晓良, 王汝栋. 基于凸壳理论的监控摄像头部分遮挡场景下火焰定位方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2022, 62(2): 277-284.
[5] 王冠宁, 陈涛, 米文忠, 康彦武, 邓亮. 监控完全遮挡场景下火灾调查方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2021, 61(2): 128-134.
[6] 宋欣瑞, 张宪琦, 张展, 陈新昊, 刘宏伟. 多传感器数据融合的复杂人体活动识别[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(10): 814-821.
[7] 苘大鹏, 王臣业, 杨武, 王巍, 玄世昌, 靳小鹏. 低能耗的无线传感器网络隐私数据融合方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(2): 213-219.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 《清华大学学报(自然科学版)》编辑部
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn