逯　峰　沙偉春　馮松青　朱理臻

（1.廣東省公安廳，廣東 廣州510050；2.廣東省公安廳科技信息化處，廣東 廣州510050）

安全防范技術(shù)

基于PGIS時(shí)空大數(shù)據(jù)的治安視頻（卡口）空間選址模型研究

逯峰1沙偉春2馮松青2朱理臻2

（1.廣東省公安廳，廣東 廣州510050；2.廣東省公安廳科技信息化處，廣東 廣州510050）

針對目前我國社會治安視頻（卡口）規(guī)劃存在的選點(diǎn)憑經(jīng)驗(yàn)、規(guī)劃缺指標(biāo)、防控區(qū)域無法量化、成果缺乏科學(xué)性等問題。本文提出了一種基于時(shí)空大數(shù)據(jù)挖掘分析理論支撐的視頻（卡口）空間規(guī)劃方法，通過對已建視頻（卡口）與用地、建筑、水系、交通、人口、案件、車流、商圈等時(shí)空分析，挖掘出與視頻（卡口）選址相關(guān)的量化參數(shù)和指標(biāo)，基于空間視覺金字塔的層次分析模式建立顧及人、車、案、商圈四要素的視覺金字塔分級選址模型，以最大覆蓋模型理論對規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行視域覆蓋評價(jià)。選擇3個城市進(jìn)行模型實(shí)驗(yàn)與算法驗(yàn)證，對實(shí)驗(yàn)成果的布點(diǎn)精度和視域覆蓋進(jìn)行了評估。結(jié)果表明，模型計(jì)算出的空間布點(diǎn)精度中誤差m=±13.05米，視頻（卡口）視域完全覆蓋了治安防控區(qū)域，模型科學(xué)可靠，可作為治安視頻與卡口量化規(guī)劃參考。

空間視覺金字塔層次分析模式PGIS最大覆蓋模型時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘

引言

社會治安視頻（卡口）對于城市犯罪防控體系與刑事案件偵破有著舉足輕重的作用。近年來，社會治安視頻由于具備及時(shí)提供有效信息的能力，在預(yù)防、控制、打擊和懲治違法犯罪上發(fā)揮巨大作用，被譽(yù)為是繼刑事偵察、技術(shù)偵察、網(wǎng)絡(luò)偵察技術(shù)之后的第四大偵察技術(shù)［1］。社會治安視頻（卡口）采集點(diǎn)布設(shè)的合理性，直接影響到監(jiān)控區(qū)域采集點(diǎn)數(shù)量及圖像信息的完整性，進(jìn)而影響社會視頻網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)成本及公安機(jī)關(guān)對案件的判斷和處置［2］。因此，合理的社會治安視頻（卡口）布設(shè)方案在節(jié)約社會成本、保障公共安全中尤為重要。

過去社會治安視頻（卡口）規(guī)劃主要基于經(jīng)驗(yàn)知識，采用粗放式思維確定視頻（卡口）的空間點(diǎn)位。近年來，隨著犯罪防控體系建設(shè)的深入，公安部門亟需科學(xué)、精確、合理的治安視頻（卡口）規(guī)劃方法。目前我國公安部門比較認(rèn)可的社會治安視頻（卡口）規(guī)劃思想有兩種，分別是“圈塊格線點(diǎn)”和“五網(wǎng)工程”。其中“圈塊格線點(diǎn)”理念考慮行政區(qū)劃、道路、信息點(diǎn)與城市之間的空間關(guān)系，將城市“圍圈”、“切塊”、“分格”、“連線”、“定點(diǎn)”以最終實(shí)現(xiàn)對城市分層次的防控；“五網(wǎng)工程”選址主要突出全覆蓋的理念。雖然兩種方法的思想在社會治安視頻（卡口）規(guī)劃上起到了一定的推動作用，但由于缺乏科學(xué)、系統(tǒng)的解決方案和必要的數(shù)據(jù)支撐，導(dǎo)致上述規(guī)劃理念還停留在方法論層面，缺乏具體的解決方法和量化指標(biāo)，在實(shí)際推廣應(yīng)用中仍存在一定難度。另一方面，社會治安視頻（卡口）還有助于懲治、打擊和預(yù)防犯罪，因此選址需要同時(shí)考慮地理以及犯罪成因。李衛(wèi)紅等［3］研究發(fā)現(xiàn)案件、嫌疑人落腳點(diǎn)與地理環(huán)境顯著相關(guān)，其中居住用地、商住混合用地以及醫(yī)療用地與嫌疑人落腳點(diǎn)表現(xiàn)出了顯著的相關(guān)性。聞磊、李衛(wèi)紅等［4］研究提出中國城市財(cái)產(chǎn)犯罪分布主要與人口、出租屋、娛樂場所、路網(wǎng)密度及用地類型混合度具有顯著的相關(guān)關(guān)系。張健、劉毅等［5］在進(jìn)行鷲峰國家森林公園林火視頻監(jiān)控點(diǎn)選址時(shí)提出監(jiān)控視頻選址需要分析坡向、坡度、海拔、林班等因子；鐘正、張玲等提出在3D GIS環(huán)境下，通過考慮建筑布局、景觀效果、安全等級、區(qū)域出入口范圍、可持續(xù)發(fā)展5個影響因子構(gòu)建監(jiān)控?cái)z像頭布局體系［6-8］；王自然等［9］提出視頻選型與視域范圍評估建模；楊向紅［10］、張靜等［11］研究提出用最大覆蓋模型評估視頻布點(diǎn)成效及優(yōu)化布點(diǎn)選址。

下文將以廣東省PGIS時(shí)空大數(shù)據(jù)分析為支撐，基于時(shí)空制圖、幾何運(yùn)算、時(shí)空分析建模的方法進(jìn)行視頻（卡口）空間規(guī)劃與建模，通過對已建視頻（卡口）與用地、建筑、水系、交通、人口、案件、車流、商圈等時(shí)空分析，以空間視覺金字塔的層次分析模式，結(jié)合公安實(shí)際，提出一種新的視頻（卡口）規(guī)劃方法，通過設(shè)計(jì)量化規(guī)劃指標(biāo)，構(gòu)建視覺金字塔分級選址模型（以下簡稱金字塔模型），根據(jù)該模型完成對全省視頻（卡口）的合理規(guī)劃，更好地為城市聯(lián)合防控體系提供科學(xué)、精準(zhǔn)的布點(diǎn)依據(jù)。

1　研究方法與模型

基于空間視覺金字塔的層次分析模式，結(jié)合“圈塊格線點(diǎn)”理論，通過對PGIS時(shí)空大數(shù)據(jù)分析、篩選確定用于視頻（卡口）點(diǎn)備選的空間數(shù)據(jù)集。根據(jù)已建社會治安視頻（卡口）空間分布，挖掘時(shí)空要素如人口、案事件、車流、商圈等與視頻（卡口）選址之間的關(guān)系，計(jì)算量化相應(yīng)指標(biāo)和閾值，構(gòu)建金字塔選址模型。按照選址模型對備選空間點(diǎn)集通過時(shí)空制圖、集合運(yùn)算分步篩選，得出視頻（卡口）規(guī)劃布點(diǎn)的空間點(diǎn)集和規(guī)劃數(shù)量。同時(shí)，根據(jù)視頻型號、參數(shù)，利用視頻視域模型計(jì)算覆蓋范圍，通過最大覆蓋模型對視頻覆蓋進(jìn)行評估，對視頻（卡口）空間布點(diǎn)進(jìn)一步做選址優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果作為最終規(guī)劃成果。在此基礎(chǔ)上，繼而考慮城市發(fā)展蠕動與擴(kuò)張系數(shù)，完成對視頻（卡口）選址、數(shù)量的規(guī)劃，研究方法流程如圖1所示。

圖1　研究方法流程圖

1.1“圈塊格線點(diǎn)”理論

“圈塊格線點(diǎn)”理論是公安部門進(jìn)行社會治安視頻（卡口）布設(shè)的經(jīng)驗(yàn)理論，即首先通過各級行政邊界面對視頻（卡口）點(diǎn)位進(jìn)行邊界面控制，然后對面控制形成的地域塊進(jìn)行進(jìn)出控制，再將地域塊分割成格，對于格內(nèi)的路網(wǎng)和重點(diǎn)防控單位進(jìn)行進(jìn)出控制。據(jù)此理論，視頻（卡口）位置要素應(yīng)主要包括：

（1）道路交叉口。

在道路交叉口位置布控視頻，可有效獲取該條道路進(jìn)出人員和車輛的信息，而多個交叉口的視頻布控，則可以通過道路網(wǎng)的連接特性實(shí)現(xiàn)對街區(qū)格的防控。

（2）重點(diǎn)單位。

某些類別的關(guān)注人員流動量大、重要級別高或是城市地標(biāo)性建筑，自然成為視頻防控的重點(diǎn)位置；而公安部門所關(guān)注的內(nèi)保單位也是公安業(yè)務(wù)上要重點(diǎn)防控的位置。

（3）行政邊界面或人口聚居區(qū)。

跨區(qū)域犯罪和逃竄是公安業(yè)務(wù)經(jīng)常遇到的情形，因此對于行政邊界面或人口聚居區(qū)邊界道路上的布控，可有效掌握罪犯跨區(qū)域動態(tài)，而且通過面布控的不斷縮小可有效獲取罪犯行動軌跡與活動區(qū)域。

1.2基于空間視覺金字塔的層次分析模式

視覺金字塔分析模式是基于層次分析法理論基礎(chǔ)上提出的一種適用于社會治安視頻（卡口）選址的層次分析方法。

1.2.1層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于20世紀(jì)70年代初提出的一種基于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和多目標(biāo)綜合評價(jià)理論的層次權(quán)重決策分析方法，它將復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個系統(tǒng)，把目標(biāo)分解為多個目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)的若干層次。通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序和總排序，以作為目標(biāo)、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。

1.2.2視覺金字塔分析模式

視覺金字塔分析模式（如圖2所示）是一種基于層次分析法理論的社會治安視頻（卡口）選址分析方法。提出按照計(jì)算機(jī)圖形顯示視覺模式，建立一種從“宏觀－微觀”的整體規(guī)劃思路。通過設(shè)定分級規(guī)劃目標(biāo)，建立分級規(guī)劃模型，量化模型參數(shù)，構(gòu)建分級規(guī)劃成果評價(jià)自動反饋修正流程，實(shí)現(xiàn)在總體控制性規(guī)劃指引下的詳細(xì)規(guī)劃。視覺金字塔模型包括面控制、蓋面分析、點(diǎn)控制、線控制四個方面，按照面、點(diǎn)、線的順序逐次多個指標(biāo)單個或求和判定，最后綜合分析確定層次分析的結(jié)果。

圖2　視覺金字塔分析模式

（1）面控制。

面控制基于“4環(huán)8拍”的思想，以行政區(qū)劃為基本面，采用環(huán)省、環(huán)市、環(huán)區(qū)縣、環(huán)聚居區(qū)4級包圍圈逐漸縮小的原則，構(gòu)建4級視頻圍欄?？刂拼┻^視頻（卡口）圍欄的等級道路（高速、國道、省道、縣道、鄉(xiāng)道、城市干道），保證每進(jìn)出一道視頻（卡口）圍欄能被卡口拍2次，同時(shí)通過卡口過卡車流分析，在車流量大的卡點(diǎn)附近增設(shè)卡口。

（2）蓋面分析。

蓋面分析主要是顧及城市分格內(nèi)視頻（卡口）選址分布的完整覆蓋。從治安防控的視覺，按警務(wù)最小管理格網(wǎng)或人口、建筑聚類的零散聚居區(qū)，與進(jìn)出區(qū)域的道路交集作為一道視頻（卡口）圍欄。

（3）點(diǎn)控制。

點(diǎn)控制基于“道路交叉口+重點(diǎn)單位+立體防控點(diǎn)”的視頻全布控原則，顧及“人、車、案、商圈”四要素對候選點(diǎn)逐點(diǎn)進(jìn)行篩選、然后分系數(shù)覆蓋，最終確定視頻（卡口）空間點(diǎn)位。

篩選：每個布控點(diǎn)按照“人、車、案、商圈”四要素覆蓋度和熱點(diǎn)密度篩選；“人、車、案、商圈”即PGIS數(shù)據(jù)中的實(shí)有人口、車流量、案事件、商圈POI（興趣點(diǎn)）要素?cái)?shù)據(jù)。

布點(diǎn)系數(shù)：路口點(diǎn)按路口類型（如十字路口、T字路口、平交路口、立交路口等）確定布點(diǎn)系數(shù)，重點(diǎn)單位按級別確定布點(diǎn)系數(shù)。

（4）線控制。

線控制是在顧及“人、車、案、商圈”四要素的基礎(chǔ)上，對長路段進(jìn)行分段按間距覆蓋加密，線控制需要考慮路段篩選及道路（含隧道、橋梁）間距。

路段篩選：路口間距大于閾值的路段，按照“人、車、案、商圈”四要素覆蓋度和熱點(diǎn)密度篩選加密。

道路（含隧道、橋梁）間距：篩選出的長路段按照間距閾值進(jìn)行分段加密。

1.3選址指標(biāo)量化

視覺金字塔模式中需要量化的指標(biāo)主要包括熱點(diǎn)密度，密度閾值，四因素權(quán)重閾值，視頻（卡口）間距閾值：

（1）密度函數(shù)：

其中，di為熱點(diǎn)密度，ni為分析區(qū)域內(nèi)“人、車、案、商圈”等要素的數(shù)量，S為分析區(qū)域的面積。

（2）閾值計(jì)算方法：

建立視頻與各因子間的線性方程，利用地理邏輯回歸分析法，建立邏輯回歸模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)可確定各因子的權(quán)重和閾值；當(dāng)有K個自變量時(shí)：

其中，a,B為系數(shù)，pi=P(yi=1|x1,x2…,xki)為系列變量x1,x2,…,xki取值時(shí)的事件發(fā)生概率。

1.4金字塔層次模型

利用空間制圖與幾何后得出的空間點(diǎn)、線、面數(shù)據(jù)集，基于視覺金字塔分析模式，通過圍欄、定點(diǎn)、連線三個量化目標(biāo)構(gòu)建金字塔選址模型：

參數(shù)說明：

βi：道路路口類型布點(diǎn)系數(shù)；Pi：道路路口；

Υi：重點(diǎn)單位布點(diǎn)系數(shù)；Ui：重點(diǎn)單位；

ωj：4要素權(quán)重；Di,j：4要素?zé)狳c(diǎn)密度；

Lk：路口間距（Lk>100米）；dk：視頻（卡口）間距；

?(rl,φl)：視頻（卡口）圍欄與道路交叉函數(shù)，rl：視頻（卡口）圍欄半徑，φl：路網(wǎng)變量。

1.5城市擴(kuò)張系數(shù)

考慮到治安視頻（卡口）的規(guī)模與城市的發(fā)展速度密切相關(guān)，監(jiān)控視頻的規(guī)模呈現(xiàn)動態(tài)增長的態(tài)勢。因此本研究引入城市蠕動與擴(kuò)張系數(shù)，計(jì)算方法如式5所示：

參數(shù)說明：λi為擴(kuò)張系數(shù)，當(dāng)i=1時(shí)，λ為道路擴(kuò)張系數(shù)；當(dāng)i=2時(shí)，λ為單位擴(kuò)張系數(shù)；當(dāng)i=3時(shí)，λ為城市（建筑物面積）擴(kuò)張系數(shù)。

n為規(guī)劃年數(shù)，當(dāng)n=1時(shí)，為2016年規(guī)劃，依次類推。

Xi為當(dāng)年擴(kuò)張因素總量，當(dāng)i=1時(shí)，X為道路總里程數(shù)；當(dāng)i=2時(shí)，X為單位POI總數(shù)；當(dāng)i=3時(shí)，X為城市建筑物總面積。

Yi為前一年擴(kuò)張因素總量。

1.6視頻（卡口）空間選址模型

根據(jù)城市擴(kuò)張系數(shù)，即可計(jì)算未來n年視頻（卡口）規(guī)劃數(shù)，計(jì)算公式如式6所示：

1.7視頻（卡口）選址優(yōu)化

1.7.1視頻成像模型

空間中的一地面點(diǎn)被視頻傳感器感知必須滿足兩個條件：①空間點(diǎn)在視頻傳感器的視棱錐中，即空間點(diǎn)在視頻傳感器中成像；②視頻傳感器與空間點(diǎn)之間不存在遮擋。

條件①與視頻傳感器感知模型相關(guān)，條件②還與地理環(huán)境中的障礙物有關(guān)。視頻傳感器感知模型公式7所示，基本參數(shù)包括：成像芯片尺寸、焦距（f）、中心點(diǎn)等。姿態(tài)參數(shù)包括：方位角P、俯仰角T、橫滾角v、尺度因子λ。

地理空間中一個點(diǎn)能被視頻傳感器感知到，需要視線與靶面有交點(diǎn)，即圖像坐標(biāo)滿足x∈［xmin,xmax］，y∈［ymin,ymax］；［xmin,xmax］與［ymin,ymax］分別表示圖像坐標(biāo)系中圖像點(diǎn)在坐標(biāo)軸方向上的最大最小值。同時(shí)，視線之間無障礙點(diǎn)，即判斷障礙物的高度是否高于當(dāng)前視線與障礙物交點(diǎn)的高度，如圖3所示，G1被覆蓋，而G2未被覆蓋。

圖3　視頻（卡口）覆蓋視域分析圖

1.7.2最大覆蓋模型

最大覆蓋模型是選址分析評價(jià)常用的模型，優(yōu)化目標(biāo)是對有限的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)（如商場）進(jìn)行選址，為盡可能多的對象（如客戶）提供服務(wù)。本研究將治安防控區(qū)轉(zhuǎn)換為服務(wù)需求區(qū)，規(guī)劃的視頻（卡口）作為服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，按最大覆蓋模型理論，可利用此模型對規(guī)劃視頻（卡口）點(diǎn)，確定終端參數(shù)，進(jìn)行最大覆蓋評估和選址優(yōu)化。

xi∈{0,1},j∈M，xi=1建點(diǎn)，xi=0不建點(diǎn)；

yij≥0,i∈N,j∈M，節(jié)點(diǎn)i需求中被分配給設(shè)施點(diǎn)j的比例；

N-區(qū)域中的需求點(diǎn)（治安防控區(qū)）集合，N={1,2,…,n}；

M-區(qū)域中可建設(shè)設(shè)施（視頻）的候選點(diǎn)集合，M={1,2,…,m}；

di-第i個需求點(diǎn)的需求量；

Dj-實(shí)施點(diǎn)j的服務(wù)能力；

P-允許建設(shè)設(shè)施點(diǎn)的數(shù)目；

A(j)-實(shí)施點(diǎn)j可覆蓋需求點(diǎn)i的集合；

B(i)-可以覆蓋需求節(jié)點(diǎn)i的設(shè)施節(jié)點(diǎn)i的集合；

1.7.3空間點(diǎn)位精度評價(jià)

規(guī)劃點(diǎn)位與已建視頻（卡口）點(diǎn)位進(jìn)行空間重合度比較分析，采用點(diǎn)位誤差和中誤差指標(biāo)評估規(guī)劃點(diǎn)位精度。

2　實(shí)驗(yàn)樣區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1實(shí)驗(yàn)樣區(qū)

研究區(qū)域包括廣東省全省，本文以廣州市、珠海市、河源市三個廣東省屬于不同層次類別城市作為實(shí)驗(yàn)對象。

2.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于廣東省PGIS空間數(shù)據(jù)庫。PGIS空間數(shù)據(jù)庫是公安系統(tǒng)多年累積起來的一套比較完整、涉及多種公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的GIS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。通過PGIS數(shù)據(jù)，不僅可以從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如道路網(wǎng)數(shù)據(jù)、POI（興趣點(diǎn)）數(shù)據(jù)的角度去分析，也可以對各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如人口數(shù)據(jù)、案事件數(shù)據(jù)、已建視頻（卡口）數(shù)據(jù)等方面進(jìn)行空間分析。本文涉及的數(shù)據(jù)種類包括商圈POI、人口、案事件、車流量等。

2.2.1商圈POI數(shù)據(jù)

商圈是人流比較活躍的區(qū)域，人員活動復(fù)雜，需要大量治安視頻和卡口。從PGIS空間數(shù)據(jù)集中挖掘出商圈類POI的空間分布，可以很好的輔助社會治安視頻（卡口）選址。

2.2.2人口數(shù)據(jù)

人口數(shù)據(jù)包括常住人口與暫住人口數(shù)據(jù)，代表一個城市實(shí)際居住人員的分布情況。挖掘人口的空間分布，對于視頻（卡口）選址備選點(diǎn)具備較高的參考價(jià)值。

2.2.3案事件數(shù)據(jù)

案事件防控是社會治安視頻（卡口）安置的直接目的，因此地區(qū)案事件分布數(shù)據(jù)，對于視頻（卡口）點(diǎn)選址具備較強(qiáng)的參考價(jià)值。另外，由于案事件發(fā)生具備時(shí)間因素，相對于近期發(fā)生的案件，時(shí)間越久遠(yuǎn)的案件對于視頻（卡口）點(diǎn)選址的參考價(jià)值越小。因此本研究采用近三年的案事件數(shù)據(jù)作為備選點(diǎn)選址參考。

2.2.4車流量數(shù)據(jù)

車流量數(shù)據(jù)是案情分析與未來案情防控的重要內(nèi)容。主要應(yīng)對犯罪分子利用或針對車輛進(jìn)行犯罪的情況，把控車輛本身信息或在犯罪過程中的狀態(tài)和軌跡。在車流量大的區(qū)域布控治安視頻（卡口），有著十分重要的作用。

2.2.5已建視頻（卡口）布控點(diǎn)空間數(shù)據(jù)

已建視頻（卡口）布控點(diǎn)空間數(shù)據(jù)主要用于分析現(xiàn)有視頻（卡口）布控點(diǎn)所在空間位置，及其周邊要素如人口、案事件、商圈POI、車流量等信息，同時(shí)用于對備選點(diǎn)的周邊要素信息進(jìn)行比較分析。

2.2.6道路網(wǎng)（含隧道、橋梁）及行政警務(wù)界限數(shù)據(jù)

交通規(guī)則信息道路網(wǎng)（含隧道、橋梁）、行政界限、警務(wù)界限（派出所界限）主要作為分析過程中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)圖層。

3　模型實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證

3.1模型實(shí)驗(yàn)

模型實(shí)驗(yàn)選擇廣東省一類、二類、三類各一個城市（廣州市、珠海市、河源市）作為計(jì)算對象，評價(jià)的方法如下：

（1）抽取三城市視頻（卡口）選址備選空間點(diǎn)集；

（2）將三城市備選空間點(diǎn)集代入選址模型計(jì)算，得到視頻（卡口）規(guī)劃空間點(diǎn)集；

（3）模擬視頻（卡口）規(guī)劃選型與參數(shù)，基于最大覆蓋模型進(jìn)行選址優(yōu)化與評價(jià)；

（4）成果精度評估覆蓋評價(jià)。

3.2實(shí)驗(yàn)成果

下表是根據(jù)模型計(jì)算出來的廣州市、珠海市、河源市三城市規(guī)劃統(tǒng)計(jì)數(shù)：

表1　廣州珠海河源視頻（卡口）規(guī)劃成果統(tǒng)計(jì)

3.3成果評價(jià)

（1）覆蓋評價(jià)。

圖4為三個城市的覆蓋評價(jià)圖：

經(jīng)過分析，三個地市視頻（卡口）空間覆蓋范圍已涵蓋了所有治安防控區(qū)域。

（2）空間點(diǎn)位精度評價(jià)。

與視頻（卡口）布控現(xiàn)狀疊加分析后，三地市規(guī)劃成果計(jì)算中誤差綜合為m=±13.05米，其中m廣州=±13.12米，m珠海=±12.83米，m河源=±11.58米，均遠(yuǎn)小于視頻（卡口）最小監(jiān)控距離50米。

圖4　廣州、珠海、河源視頻（卡口）覆蓋評價(jià)圖

4　結(jié)論

本文基于PGIS空間大數(shù)據(jù)分析與挖掘，提出了視覺金字塔層次分析方法，量化了視頻（卡口）規(guī)劃指標(biāo)，并構(gòu)建了對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，通過模型計(jì)算的成果經(jīng)過覆蓋度與空間點(diǎn)位精度的評價(jià)，均達(dá)到了規(guī)劃目標(biāo)，驗(yàn)證了方法與模型的可靠性。該方法為公安行業(yè)社會治安視頻（卡口）選址規(guī)劃提供充足的理論基礎(chǔ)與模型支撐，能有效改變社會治安視頻（卡口）選址方法無法量化的現(xiàn)狀，為視頻（卡口）建設(shè)的合理規(guī)劃、智能規(guī)劃提供強(qiáng)有力的科學(xué)依據(jù)，對社會治安立體化防控具有重要的支撐意義，研究結(jié)果可供同行參考借鑒。

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