特殊区域下旅客身份快速查验方法研究
发布时间：2021-02-22 00:15
以手机为代表的智能设备的广泛普及为车站等公共区域的治安维护提供了一条重要思路:以监测和统计的方式,关联旅客身份和旅客携带的智能设备,通过WiFi探针实时监测区域内出现的智能设备,实现旅客身份的快速查验。查验方法的核心在于旅客身份和Mac地址的有效融合,本文提出两种方法实现旅客身份和Mac地址的有效融合:1)使用基于D-S证据理论的方法关联旅客身份证信息和其携带智能设备的Mac地址:首先根据身份证抓取时间和Mac地址抓取时间生成mass函数,然后以每个mass函数中最小概率做为未识别部分避免证据高度冲突,最后以Dempster规则对多个mass函数组合得到融合概率。真实数据基础上的仿真实验证明了证据理论方法的有效性和鲁棒性。2)证据理论方法的关联结果与直观经验符合,但是容易将车站工作人员的智能设备误判为旅客所持有。所以,本文又选择了基于修正动态时间规整算法对旅客的身份证时间序列和Mac地址时间序列进行相似度计算:首先讨论了Mac地址序列和身份证时间序列的对应关系,指出动态时间规整算法的不足,然后提出惩罚函数对DTW距离作出修正,最后在真实数据上进行实验,讨论了阈值和时间窗口的选取,证明了...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
方法研究流程图
合肥工业大学专业硕士研究生学位论文该修改组合规则对冲突证据作出规避。第三章中将详细介绍本理。时间规整算法简介W 距离的计算原理是通过弯曲时间轴获取 2 个时间序列间的最小中确定 2 个时间序列中各个点的最佳对应关系，因而能够较好以处理的对应数据间沿时间方向的伸缩、弯曲和线性漂移问题[明了不同时间序列间的 DTW 距离计算原理。
图 2.2 DTW 距离示例Fig 2.2 Example of DTW distance图中的阴影部分表示时间序列(2, 6, 7, 9)和时间序列(2, 5, 6, 6, 7, 9 ,10 ,10)的一条最短路径，其中路径的最后一个数字大小为两条时间序列的 DTW 距离，路径中的每个结点表示两个时间序列中对应的相似的点。由以上算例可以看出，动态时间规整算法实现了不同长度向量之间相似度有效度量。而在本文的研究背景下，Mac 地址的数据在采集频率上都远远大于身份证数据的采集频率，使用欧式距离难以实现二者的距离度量，故而本文借鉴动态时间规整算法实现身份证信息和 Mac 地址之间相似度计算。2.3 WiFi 探针原理简介WiFi 探针技术是指基于 WiFi 探测技术来识别无线访问接入点（Access Point即 AP）附近已开启 WiFi 的智能手机等智能设备。无线网卡在运行时一般有四种工作模式，即 Managed，Master，Ad-hoc 和Monitor 四种模式[42]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WiFi探针的人流量异常自动预警系统设计[J]. 李凯雷,赵海武,王国中,范涛. 电子测量技术. 2018(17)
[2]基于WiFi探针技术的无线安防系统设计[J]. 杨扬,郝明磊,张璇. 电子测量技术. 2018(15)
[3]Temporal evidence combination method for multi-sensor target recognition based on DS theory and IFS[J]. Ju Wang,Fuxian Liu. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2017(06)
[4]基于D-S证据理论的多特征输电线路覆冰图像分类方法研究[J]. 周庆,李杰,万凌云,魏杨,肖前波,刘祥明. 仪器仪表学报. 2016(S1)
[5]时间序列数据挖掘的相似性度量综述[J]. 陈海燕,刘晨晖,孙博. 控制与决策. 2017(01)
[6]基于WIFI探针的预警系统设计与研究[J]. 高见,袁得嵛. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2016(03)
[7]基于最优支持度的证据融合表情识别方法[J]. 刘娟,胡敏,黄忠. 电子测量与仪器学报. 2016(05)
[8]基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合[J]. 崔家玮,李冰,李弼程. 信息工程大学学报. 2015(01)
[9]基于面部不变特征的铁路实名制检票人脸身份认证算法[J]. 徐春婕,史天运,刘硕研,沈海燕. 中国铁道科学. 2015(01)
[10]DS证据理论研究进展及相关问题探讨[J]. 韩德强,杨艺,韩崇昭. 控制与决策. 2014(01)
硕士论文
[1]多传感器信息融合及其在工业中的应用[D]. 肖斌.太原理工大学 2008
[2]无源定位技术在水下目标跟踪中的应用研究[D]. 杨新刚.江南大学 2008
本文编号：3045135
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
方法研究流程图
合肥工业大学专业硕士研究生学位论文该修改组合规则对冲突证据作出规避。第三章中将详细介绍本理。时间规整算法简介W 距离的计算原理是通过弯曲时间轴获取 2 个时间序列间的最小中确定 2 个时间序列中各个点的最佳对应关系，因而能够较好以处理的对应数据间沿时间方向的伸缩、弯曲和线性漂移问题[明了不同时间序列间的 DTW 距离计算原理。
图 2.2 DTW 距离示例Fig 2.2 Example of DTW distance图中的阴影部分表示时间序列(2, 6, 7, 9)和时间序列(2, 5, 6, 6, 7, 9 ,10 ,10)的一条最短路径，其中路径的最后一个数字大小为两条时间序列的 DTW 距离，路径中的每个结点表示两个时间序列中对应的相似的点。由以上算例可以看出，动态时间规整算法实现了不同长度向量之间相似度有效度量。而在本文的研究背景下，Mac 地址的数据在采集频率上都远远大于身份证数据的采集频率，使用欧式距离难以实现二者的距离度量，故而本文借鉴动态时间规整算法实现身份证信息和 Mac 地址之间相似度计算。2.3 WiFi 探针原理简介WiFi 探针技术是指基于 WiFi 探测技术来识别无线访问接入点（Access Point即 AP）附近已开启 WiFi 的智能手机等智能设备。无线网卡在运行时一般有四种工作模式，即 Managed，Master，Ad-hoc 和Monitor 四种模式[42]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WiFi探针的人流量异常自动预警系统设计[J]. 李凯雷,赵海武,王国中,范涛. 电子测量技术. 2018(17)
[2]基于WiFi探针技术的无线安防系统设计[J]. 杨扬,郝明磊,张璇. 电子测量技术. 2018(15)
[3]Temporal evidence combination method for multi-sensor target recognition based on DS theory and IFS[J]. Ju Wang,Fuxian Liu. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2017(06)
[4]基于D-S证据理论的多特征输电线路覆冰图像分类方法研究[J]. 周庆,李杰,万凌云,魏杨,肖前波,刘祥明. 仪器仪表学报. 2016(S1)
[5]时间序列数据挖掘的相似性度量综述[J]. 陈海燕,刘晨晖,孙博. 控制与决策. 2017(01)
[6]基于WIFI探针的预警系统设计与研究[J]. 高见,袁得嵛. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2016(03)
[7]基于最优支持度的证据融合表情识别方法[J]. 刘娟,胡敏,黄忠. 电子测量与仪器学报. 2016(05)
[8]基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合[J]. 崔家玮,李冰,李弼程. 信息工程大学学报. 2015(01)
[9]基于面部不变特征的铁路实名制检票人脸身份认证算法[J]. 徐春婕,史天运,刘硕研,沈海燕. 中国铁道科学. 2015(01)
[10]DS证据理论研究进展及相关问题探讨[J]. 韩德强,杨艺,韩崇昭. 控制与决策. 2014(01)
硕士论文
[1]多传感器信息融合及其在工业中的应用[D]. 肖斌.太原理工大学 2008
[2]无源定位技术在水下目标跟踪中的应用研究[D]. 杨新刚.江南大学 2008
本文编号：3045135
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