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        一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法

        2021-01-19 08:40:42章磊何芬李鴻赟
        科技與創(chuàng)新 2021年1期
        關(guān)鍵詞:分析檢測

        章磊,何芬,李鴻赟

        一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法

        章磊,何芬,李鴻赟

        (公安部第一研究所信息技術(shù)研發(fā)二部,北京 100048)

        通過空間位置統(tǒng)計警情在指定區(qū)域內(nèi)的高發(fā)情況,在公安業(yè)務指導及信息系統(tǒng)建設(shè)中具有重要的應用價值。基于奇異射線法判斷點是否落在指定空間位置內(nèi),將警情作為一個點判斷是否落在某一物理區(qū)域范圍,最終實現(xiàn)對警情高發(fā)區(qū)域的統(tǒng)計、展示。該方法通過空間計算,對一些存在的奇異情況進行了分析和歸納,具有準確、快速、冗余性強的優(yōu)點,可推廣應用到比如四色預警、警情派出所轄區(qū)確認、警情分類等各類場景中。

        公安安全;警情;包含檢測;邊界檢測

        利用空間位置判斷警情的歸屬單位在警情高發(fā)統(tǒng)計、警力調(diào)配、區(qū)域規(guī)劃、巡邏任務等公安業(yè)務中具有重要的應用價值[1]。

        本文通過警情空間歸屬判斷,構(gòu)建各類實戰(zhàn)應用模型,在接警、布警、出警、處置、反饋等各階段為參與處置工作的各層級警力提供全信息數(shù)據(jù)支撐、推送、共享體系。通過空間串并分析,指揮員及相關(guān)民警均能夠全面掌握報警人的背景信息、周邊環(huán)境;能夠快速、準確地了解到與報警人最近的警力,合理地選擇和整合警力開展有針對性的處置,并將現(xiàn)場處置信息實時推送給參與處置的一線人員,既能形成合力,也不會造成相互干擾。

        1 基本概念及主要奇異情況

        1.1 多邊形區(qū)域

        多邊形區(qū)域是線段的有限集合,主要指派出所轄區(qū)、警務站轄區(qū),在本文中,多邊形區(qū)域主要指各公安警情。

        1.2 射線法

        判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中,一種常用的方法是射線法[2],即從警情空間位置作為一個點發(fā)出一條射線,以該射線與轄區(qū)的邊界相交的數(shù)目作為基礎(chǔ),進行計算。如果有奇數(shù)個相交點,則警情落在多邊形轄區(qū)內(nèi),否則警情不屬于該轄區(qū)。雖然通過射線法具有簡單的特點,但它很難處理一些特殊情況。比如,以警情空間位置作出的射線與轄區(qū)的某一條邊共線,此時,很難統(tǒng)計射線與多邊形的交點個數(shù)。本文在不改變射線法原理的基礎(chǔ)上,通過添加對主要特殊情況的處理邏輯,能夠解決射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中遇到的異常問題[3]。點在多邊形內(nèi)的檢測如圖1所示。

        1.3 主要特殊情況

        本文的主要研究通過射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中遇到的異常問題[4]有以下4種。

        圖1 點在多邊形內(nèi)的檢測

        1.3.1 轄區(qū)頂點重復

        采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中,當轄區(qū)邊界存在相鄰的坐標頂點時,會導致運用射線法在計算過程中出現(xiàn)異常。

        1.3.2 警情本身是轄區(qū)多邊形坐標空間中的某個頂點

        采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中,當被檢測的警情本身就是轄區(qū)的某個頂點時,導致射線法 失效。

        1.3.3 警情在轄區(qū)多邊形的邊上

        采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中,當被檢測的警情在轄區(qū)的某條邊界上時,也會導致計算出來相交的邊數(shù)異常,導致射線法失效。

        1.3.4 射線與轄區(qū)的邊重疊

        采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中,當利用被檢測的警情作出的射線與轄區(qū)的某條邊重疊時,也會導致射線法失效。

        1.3.5 射線經(jīng)過轄區(qū)的頂點

        當被檢測的警情作出的射線經(jīng)過轄區(qū)的某個頂點,與多邊形相交的邊數(shù)也會導致計算結(jié)果異常。

        2 檢測警情在多邊形內(nèi)的實現(xiàn)

        2.1 檢測警情在多邊形內(nèi)的特殊情況

        檢測警情在多邊形內(nèi)原理依然是以射線法為基礎(chǔ),按這個警情位置向右做一個水平射線,當該射線與轄區(qū)邊界構(gòu)成的多邊形的邊相交數(shù)量為奇數(shù)時,則相交,為偶數(shù)時則不相交,該方法可有效規(guī)避多邊形凹凸性帶來的問題[5],但依然無法避免的主要特殊情況有:①構(gòu)成轄區(qū)邊界的多邊形頂點存在連續(xù)重復的點;②警情本身就是轄區(qū)邊界多邊形的某一個頂點;③警情在轄區(qū)邊界多邊形的邊上;④以這個警情位置向右做一個水平射線正好經(jīng)過多邊形的某個頂點;⑤按這個警情位置向右做一個水平射線與多邊形的邊重疊。

        上述5種特殊情況下,使用射線均會導致傳統(tǒng)射線算法異常、失效或者結(jié)果不正確。本文提出的“一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法”可有效解決傳統(tǒng)射線法在實際應用過程中因特殊情況遇到的異常問題。

        2.2 偽代碼

        算法的偽代碼實現(xiàn)如下。

        偽代碼首先初始化結(jié)果isPointInPoly = false,默認為false代表默認被檢測點P不在多邊形內(nèi),高可靠基于奇異射線法檢測點在多邊形內(nèi)的算法偽代碼如下:

        最終變量isPointInPoly=true代表點P在多邊形內(nèi)部,否則點P不在多邊形內(nèi)。

        2.3 方法分析

        2.3.1 時間復雜度

        方法的時間復雜度整體與構(gòu)成轄區(qū)邊界多邊形的頂點個數(shù)成線性關(guān)系,算法整體時間復雜度為()。

        2.3.2 空間復雜度

        方法定義了少量臨時變量,與轄區(qū)邊界構(gòu)成的多邊形的頂點數(shù)量無關(guān),并不占用額外的存儲空間,整體空間復雜度為(1)。

        2.3.3 非侵入式

        不對原始邊界數(shù)據(jù)做任何修改、刪除,保證數(shù)據(jù)正常使用后原始數(shù)據(jù)的準確性和一致性,方便后續(xù)繼續(xù)使用。

        3 本方法的應用

        3.1 獲得警情周邊綜合態(tài)勢

        通過本方法將警情快速定位到轄區(qū),在電子地圖上展示該警情、轄區(qū)邊界以轄區(qū)內(nèi)街面實時警力的位置,并可對周邊業(yè)務關(guān)注要素等信息要素進行上圖展示,比如重點場所、周邊視頻、重點人群、制高點、學校、加油站、醫(yī)院等相關(guān)資源,通過本方法快速精準地獲得警情周邊中和態(tài)勢。

        3.2 四高分析

        依據(jù)本方法快速計算出所有警情的所屬發(fā)案轄區(qū),基于空間位置研判分析警情高發(fā)時間、高發(fā)地區(qū)、高發(fā)處所、高發(fā)類型,并以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現(xiàn),快速獲得各轄區(qū)的四高分析情況。

        3.3 四色預警分析

        四色預警系統(tǒng)可以對各轄區(qū)、塊、段、點、單位的警情數(shù)量、類型進行預警分析。以各公安機關(guān)統(tǒng)計單元(對應的轄區(qū)邊界)為單位,綜合考慮警情的數(shù)量,包括每日、每周、每月、每年等多種統(tǒng)計方式,分別確定警情所處的“紅橙黃綠”四色狀態(tài),并以文字、圖表加顏色顯示,通報發(fā)布。

        3.4 串并案分析

        按照警情的空間位置,結(jié)合轄區(qū)內(nèi)的小區(qū)、學校、內(nèi)保單位等邊界位置,通過空間計算,進行警情空間串并分析,實現(xiàn)不同報警名稱在同一空間位置上的警情串并。

        3.5 風險預警

        在警情常量之上,利用空間確認警情的位置、小區(qū),疊加季節(jié)性犯罪、輸入性犯罪、高危地區(qū)人員流入三類風險因素,賦予不同分值,采取計分辦法,環(huán)比昨日、上周、上月以及同比數(shù)據(jù)進行分析,對空間位置的小區(qū)、學校、單位開展風險評估后形成預警結(jié)果。

        3.6 警情警力疊加分析

        通過警情空間位置定位,將警情按需求歸到每一個轄區(qū)邊界內(nèi),根據(jù)管轄區(qū)域內(nèi)的案發(fā)情況(數(shù)量、時間、頻度等)與警力投入、巡區(qū)覆蓋度關(guān)系的圖示統(tǒng)計,為警情分析和勤務預案的調(diào)整提供依據(jù)。

        4 結(jié)束語

        本文空間位置統(tǒng)計警情在指定區(qū)域內(nèi)高發(fā)情況,警情聚合、串并、統(tǒng)計統(tǒng)計分析,依據(jù)發(fā)案轄區(qū)、塊、段、點、案件類型、時間段內(nèi)等多種查詢條件,對警情高發(fā)時間、高發(fā)地區(qū)、高發(fā)處所、高發(fā)類型進行研判分析,平臺支持對高發(fā)基準值的自定義設(shè)置,警情四高分析結(jié)果以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現(xiàn)。

        [1]FEITO F,TORRES J,URENAA .Orientation,simplicity and inclusion test for planar polygons[J].Computer &graphics,1995(4):83.

        [2]HAINESA E.Point in polygon strategies[J].Graphics gems,1994(6):13.

        [3]WANG W C.A new method for deciding whether a point is in a polygon or a polyhedron[J].Journal of software,2000,11(12):66.

        [4]章孝燦,黃智才.GIS中孤島和內(nèi)點快速歸屬算法[J].計算機學報,2005,28(3):343-349.

        [5]劉潤濤.任意多邊形頂點凸、凹性判別的簡捷算法[J].軟件學報,2002(7):1309-1312.

        TP391

        A

        10.15913/j.cnki.kjycx.2021.01.020

        2095-6835(2021)01-0060-02

        章磊(1988—),男,安徽定遠人,碩士研究生,高級工程師,主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應用。何芬(1991—),女,江西贛州人,碩士研究生,高級工程師,主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應用。李鴻赟(1990—),男,甘肅蘭州人,碩士研究生,高級工程師,主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應用。

        〔編輯:張思楠〕

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