本发明专利技术公开了一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法及系统，该方法包括：获取目标区域内的多维度的时空数据；将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件；根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略；根据动态规划算法，和每一所述治安事件对应的警力调度策略，确定所述目标区域对应的警力调度方案。可见，本发明专利技术能够实现多维度、多层次和立体化的时空数据分析，为警务工作提供高效准确的信息支持，提升治安管理水平和应急处置效能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着数据处理技术的发展，对区域内的数据进行收集，以帮助区域管理机构进行数据分析和情况预警，并形成可视化地图的技术，已经日渐普遍但现有技术中的传统地图表达方式无法满足治安管理机构对多元时空数据的有效整合与深入应用的问题，也无法实现多维度、多层次、立体化的时空信息展示和分析。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法及系统，能够实现多维度、多层次和立体化的时空数据分析，为警务工作提供高效准确的信息支持，提升治安管理水平和应急处置效能。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法，所述方法包括：
3、获取目标区域内的多维度的时空数据；
4、将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件；
5、根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略；
6、根据动态规划算法，和每一所述治安事件对应的警力调度策略，确定所述目标区域对应的警力调度方案。
7、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
8、根据所述时空数据，基于gis技术和大数据分析技术，渲染得到实时动态的区域地图；
<
p>9、将所述警力调度方案在所述区域地图上进行显示。10、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述获取目标区域内的多维度的时空数据，包括：
11、通过多个维度的数据源获取多个原始传感数据；
12、基于数据清洗算法和格式转换处理算法对所述原始传感数据进行清洗，以得到多个清洗后传感数据；
13、根据时空索引技术和多源数据融合算法，对所述多个清洗后传感数据进行时空关联处理，以得到多维度的时空数据。
14、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件，包括：
15、对于每一治安事件类型，将所述时空数据输入至该治安事件类型对应的神经网络预测模型中，以得到该治安事件类型对应的预测概率；所述神经网络预测模型通过包括有多个该治安事件类型对应的训练时空数据和对应的是否发生事件标注的训练数据集训练得到；
16、根据所述预测概率从大到小对所有所述治安事件类型进行排序得到类型序列；
17、将所述类型序列的前预设数量个的且所述预测概率大于预设的概率阈值的所有所述治安事件类型，确定为所述时空数据对应的多个治安事件。
18、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略，包括：
19、对于每一所述治安事件，根据该治安事件对应的所述时空数据的获取位置，确定该治安事件对应的发生位置；
20、在所述目标区域内确定出距离所述发生位置最近的至少第一数量个警力部署机构；
21、根据该治安事件对应的治安事件类型，以及预设的类型和警力数量和警力到达事件的对应关系，确定该治安事件对应的警力时间要求和警力数量要求；
22、将从所述警力部署机构在所述警力时间要求内调度所述警力数量要求对应的人员至所述发生位置，确定为该治安事件对应的警力调度策略。
23、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据动态规划算法，和每一所述治安事件对应的警力调度策略，确定所述目标区域对应的警力调度方案，包括：
24、设置目标函数为警力调度方案所需的警力总数量达到最小以及警力调度方案在单位时间内到达的所述发生位置的数量最多；
25、设置限制条件包括警力调度方案中调用的总警力数量小于所述目标区域对应的总警力数量阈值、警力调度方案到达任一治安事件的发生位置的用时小于该治安事件对应的警力时间要求、警力调度方案中调至任一治安事件的警力数量大于或等于该治安事件对应的警力数量要求和警力调度方案中任一警力人员的总工作时长小于预设的时长阈值；
26、根据所述目标函数和所述限制条件，基于动态规划算法和每一所述治安事件对应的警力调度策略进行迭代运算，以确定所述目标区域对应的最终的警力调度方案。
27、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述治安事件的治安事件类型为邻里纠纷、婚姻纠纷、大规模纠纷、自然灾害事件、纵火事件或伤害事件。
28、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述神经网络预测模型为cnn结构的神经网络模型，其通过对应的训练数据集以及梯度下降算法和l2损失函数进行训练直至收敛。
29、本专利技术实施例第二方面公开了一种用于警力治安的多维度时空数据处理系统，所述系统包括：
30、获取模块，用于获取目标区域内的多维度的时空数据；
31、预测模块，用于将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件；
32、确定模块，用于根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略；
33、规划模块，用于根据动态规划算法，和每一所述治安事件对应的警力调度策略，确定所述目标区域对应的警力调度方案。
34、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述系统还用于执行以下步骤：
35、根据所述时空数据，基于gis技术和大数据分析技术，渲染得到实时动态的区域地图；
36、将所述警力调度方案在所述区域地图上进行显示。
37、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述获取模块获取目标区域内的多维度的时空数据的具体方式，包括：
38、通过多个维度的数据源获取多个原始传感数据；
39、基于数据清洗算法和格式转换处理算法对所述原始传感数据进行清洗，以得到多个清洗后传感数据；
40、根据时空索引技术和多源数据融合算法，对所述多个清洗后传感数据进行时空关联处理，以得到多维度的时空数据。
41、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述预测模块将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件的具体方式，包括：
42、对于每一治安事件类型，将所述时空数据输入至该治安事件类型对应的神经网络预测模型中，以得到该治安事件类型对应的预测概率；所述神经网络预测模型通过包括有多个该治安事件类型对应的训练时空数据和对应的是否发生事件标注的训练数据集训练得到；
43、根据所述预测概率从大到小对所有所述治安事件类型进行排序得到类型序列；
44、将本文档来自技高网
...
【技术保护点】
1.一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述获取目标区域内的多维度的时空数据，包括：
4.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件，包括：
5.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略，包括：
6.根据权利要求5所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述根据动态规划算法，和每一所述治安事件对应的警力调度策略，确定所述目标区域对应的警力调度方案，包括：
7.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述治安事件的治安事件类型为邻里纠纷、婚姻纠纷、大规模纠纷、自然灾害事件、纵火事件或伤害事件。
8.根据权利要求4所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述神经网络预测模型为CNN结构的神经网络模型，其通过对应的训练数据集以及梯度下降算法和L2损失函数进行训练直至收敛。
9.一种用于警力治安的多维度时空数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种用于警力治安的多维度时空数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述获取目标区域内的多维度的时空数据，包括：
4.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述将所述时空数据输入至多个治安事件类型对应的多个预测模型，以确定所述时空数据对应的多个治安事件，包括：
5.根据权利要求1所述的用于警力治安的多维度时空数据处理方法，其特征在于，所述根据每一所述治安事件和对应的所述时空数据，确定每一所述治安事件对应的警力调度策略，包括：
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，杨飞，
申请(专利权)人：广东精一信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。