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基于風(fēng)險熵的視頻監(jiān)控布局模型研究

發(fā)布時間:2020-07-01 22:41
【摘要】:視頻監(jiān)控信息是公安機(jī)關(guān)偵查破案的重要依據(jù),合理的視頻監(jiān)控布局,對提高地區(qū)治安防控起著舉足輕重的作用。受到資金的限制,公安視頻監(jiān)控的數(shù)量不能夠無限擴(kuò)大,如何以最小的代價達(dá)到最佳的防控目的成了公安領(lǐng)域亟需解決的問題。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控點位的部署大多依靠相關(guān)技術(shù)人員的經(jīng)驗,通過現(xiàn)場勘查決定。這種部署方案的制定一方面需要耗費(fèi)大量的人力和物力,另一方面由于技術(shù)人員往往注重于特定部位的監(jiān)控,缺乏宏觀角度的統(tǒng)籌協(xié)調(diào),容易造成部分區(qū)域的重復(fù)監(jiān)控和部分區(qū)域的監(jiān)控缺失。本文從公安視頻監(jiān)控布點的現(xiàn)狀入手,分析現(xiàn)有的視頻監(jiān)控布局的不足,結(jié)合街頭警情數(shù)據(jù)建立街面安全風(fēng)險熵模型,提出基于風(fēng)險熵的公安視頻監(jiān)控布局模型,旨在減少當(dāng)前視頻監(jiān)控布局的主觀性和隨意性,提高視頻監(jiān)控點布局的科學(xué)性。本文首先對TF-IDF算法進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)的算法用于公安業(yè)務(wù)中的警情分類研究。接著,結(jié)合熵理論和街頭警情數(shù)據(jù)提出一種街面安全風(fēng)險熵模型,此模型可以用來度量街面的風(fēng)險程度。通過舉例分析和與POI數(shù)據(jù)的核密度圖進(jìn)行對比,驗證了此模型的合理性;最后針對K-means算法初始聚類中心敏感這一不足進(jìn)行了改進(jìn),提出一種結(jié)合街面安全風(fēng)險熵與K-means算法的視頻監(jiān)控布局方法,并通過實驗進(jìn)行了分析說明。本文的創(chuàng)新點在于,首次將“風(fēng)險熵”模型引入到公安視頻監(jiān)控布局的研究中,能夠有效地從較為宏觀的角度衡量某一地區(qū)的風(fēng)險程度,并提出一種基于K-means和風(fēng)險熵的視頻監(jiān)控布局方法,提高公安部門視頻監(jiān)控布點工作的客觀性和科學(xué)性,以達(dá)到減少資源浪費(fèi),節(jié)省人力物力的效果,使得有限的視頻監(jiān)控資源得到充分的利用。
【學(xué)位授予單位】:中國人民公安大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:D631.2;TN948.6
【圖文】:

算法,警情,效果,數(shù)據(jù)集


宏平均F1 90.69 94.12從表 3.2 和圖 3.1 可以看出,改進(jìn)的在對警情數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時,相比于傳統(tǒng) TF-IDF在分類效果有顯著提升。圖3.1 可以看出各個類別的 F 1值均有提升,其中“其他”類警情的分類效果提升最為明顯,提升了 8.3 個百分點,并且整個數(shù)據(jù)集的宏平均 F 1值由90.69%提高到 94.12%。因此通過實驗表明,改進(jìn)后的 TF-IDF 算法對于提高警情分類是

示意圖,熵模型,所在城市,無效數(shù)據(jù)


計 396.64 平方千米,是所在城市的人口大區(qū),以及非戶籍人口為主,流動人口多,是該市的治安街頭風(fēng)險熵模型分析和驗證,該區(qū)域示意圖如圖 究區(qū)域進(jìn)行劃分,以 500m×500m 的方格作為基個單元。案件數(shù)據(jù)選自 B 區(qū) 2016 年其中 10 個除重復(fù)數(shù)據(jù)與無效數(shù)據(jù)后,利用上一章所改進(jìn)的分類,最終得到共計 51008 條街頭警情數(shù)據(jù)。

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本文編號:2737371

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