CN106846228A - 一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统，其实现过程为：首先采集初始数据，即通过公安系统获取敏感人群数据；然后基于位置和社交关系，对敏感人群和正常人群进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，结合聚类的人群信息、重点监控的位置区域，进行人员密度预警，系统则通过数据采集模块、数据处理模块、显示模块实现上述方法。本发明的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统与现有技术相比，可以运用于政府、公安对特殊区域的实时监管，保障社会、居民人身及财产安全，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广应用价值。

Description

一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统
技术领域
本发明涉及公共安全技术领域，具体地说是一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统。
背景技术
在现有技术的公共安全领域中，对敏感人群预测并提前预警得到了空前的研究，如通过对LBSN中的用户签到信息的采集，生成社交群组。在专利申请号CN201610383668.8，名称为一种应用于LBSN网络的基于地理标签的热点区域事件探测系统的文件中，该探测系统由签到聚类模块、基于标签聚类的区域计算模块和热点区域事件计算模块组成。利用网络数据实现热点区域事件的推送，使用的签到数据受制于用户的签单行为的连续性和真实性，且主要用于关联热点区域事件，不能解决公共安全预警的提前预警问题。
即使解决预警问题，如何进行预警展示也是现在无法很好解决的困难，在专利申请号CN201210568359.X，名称为一种地理信息系统渲染方法及系统的专利申请中，公开了地理信息系统GIS渲染方法，包括：将需要显示的地图层划分为若干个子层，所述子层包括一个底图层和一个以上热点层，分别为底图层和每个热点层创建基于OpenGL的显示列表；需要渲染地图时，通过调用底图层和热点层对应的显示列表，绘制底图层和热点层。
但是这仅仅是一种单纯的GIS地图渲染方法和系统，未涉及对于公共安全预警方面的支撑。对于GIS渲染的应用，目前都没有将其与社交关系、公共安全进行结合。
针对当前存在的缺点，本发明提供一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统。
一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其实现过程为：
一、首先采集初始数据，即通过公安系统获取敏感人群数据；
二、然后基于位置和社交关系，对敏感人群和正常人群进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，结合聚类的人群信息、重点监控的位置区域，进行人员密度预警。
所述初始数据的采集是指通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
在步骤二中，社交关系通过以下方式判断：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群。
在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1in L)+count(x2in L)+count(x3in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值。
所述进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
还包括将公共安全人群预警的结果进行GIS渲染显示的步骤：即通过上述步骤获取公共安全人群预警结果后，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，包括，
数据采集模块，通过公安系统获取敏感人群数据；
数据处理模块，对获取的敏感人群数据和正常人群数据进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，进行人员密度预警；
显示模块，将预警信息显示出来。
所述数据采集模块通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
所述数据处理模块具体的数据处理过程为：
1)首先判断社交关系数据：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群；
2)在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1in L)+count(x2in L)+count(x3in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值；
3)最后进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
所述显示模块基于数据处理模块获取的公共安全人群预警结果，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
本发明的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统和现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明以公共安全敏感人群作为初始条件，使用运营商定位的人员位置信息、人员社交关系建立公共安全预警算法，并使用信息系统实现，将通信运营商积累的人员社交通讯信息、位置信息应用于公共安全领域，充分考虑人员的社交关系、密度、人群所在时间，分钟粒度实时进行预警，结合GIS的直观展现，可以运用于政府、公安对特殊区域的实时监管，保障社会、居民人身及财产安全，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广应用价值。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法及系统，以公共安全敏感人群作为初始条件，使用运营商定位的人员位置信息、人员社交关系建立公共安全预警算法，并使用信息系统实现。
本发明利用公共安全敏感人群、重点关注区域作为算法的输入；结合运营商通信行为数据，建立基于位置信息及社交关系的公共预警算法；使用预警算法，将预警结果用GIS地图渲染呈现，支持电脑、手机两种终端查看。
具体的，一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其实现过程为：
一、首先采集初始数据，即通过公安系统获取敏感人群数据；
二、然后基于位置和社交关系，对敏感人群和正常人群进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，结合聚类的人群信息、重点监控的位置区域，进行人员密度预警。
所述初始数据的采集是指通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
在步骤二中，社交关系通过以下方式判断：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群。
上述三层社交人群示例为：假设甲为敏感人士，则由甲开始第一层计算，即统计在七天内，与甲每天至少有两次通话的人士，假设该人士为乙，则乙为第二层社交范围内人群，然后用同样的方式统计出第三层人士，该统计方式是基于每个人之间最多隔六层的原理来实现的。
在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1 in L)+count(x2 in L)+count(x3 in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值。
所述进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
还包括将公共安全人群预警的结果进行GIS渲染显示的步骤：即通过上述步骤获取公共安全人群预警结果后，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，包括，
数据采集模块，通过公安系统获取敏感人群数据；
数据处理模块，对获取的敏感人群数据和正常人群数据进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，进行人员密度预警；
显示模块，将预警信息显示出来。
所述数据采集模块通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
所述数据处理模块具体的数据处理过程为：
1)首先判断社交关系数据：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群；
2)在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1 in L)+count(x2 in L)+count(x3 in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值；
3)最后进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
所述显示模块基于数据处理模块获取的公共安全人群预警结果，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (10)

1.一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，其实现过程为：
一、首先采集初始数据，即通过公安系统获取敏感人群数据；
二、然后基于位置和社交关系，对敏感人群和正常人群进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，结合聚类的人群信息、重点监控的位置区域，进行人员密度预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，所述初始数据的采集是指通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
3.根据权利要求1所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，在步骤二中，社交关系通过以下方式判断：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群。
4.根据权利要求3所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1 in L)+count(x2 in L)+count(x3 in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值。
5.根据权利要求4所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，所述进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警方法，其特征在于，还包括将公共安全人群预警的结果进行GIS渲染显示的步骤：即通过上述步骤获取公共安全人群预警结果后，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
7.一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，其特征在于，包括，
数据采集模块，通过公安系统获取敏感人群数据；
数据处理模块，对获取的敏感人群数据和正常人群数据进行聚类，录入公共安全需要重点监控的位置区域，进行人员密度预警；
显示模块，将预警信息显示出来。
8.根据权利要求7所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，其特征在于，所述数据采集模块通过公安系统获取敏感人群数据，获取运营商积累的此类人群的通话、上网行为数据，使用ETL技术进行提取、清洗和转换，结果数据存储在Hadoop数据库集群中。
9.根据权利要求7所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，其特征在于，所述数据处理模块具体的数据处理过程为：
1)首先判断社交关系数据：
X1＝f(x)；
xn＝f(xn-1)，2<n<4，且为整数；
其中f是计算x在每天中的通话次数，累积7天内，每天有2次的通话，采用迭代计算累加处理，每天进行更新，x敏感人群，X1、X2、X3是敏感人群3层社交范围内人群；
2)在获取社交关系后，对重点监控位置社交圈人员监控，获取敏感人群三层社交圈内在此监控区域内人数与预警阈值差值：
μ＝B－(count(x in L)+count(x1 in L)+count(x2 in L)+count(x3 in L))；
其中活动区域在L范围内，定义为当天与运营商服务于L区域的基站的有交互的时间超过20分钟，以分钟递推计算；L为重点监控区域，B为设置的密度人数阀值，B为运营商历史7天该区域人数与上月当天人数的平均值；
3)最后进行人员密度预警是指进行公共安全人群预警，即：
λ＝μ/B；
当λ≥0；或者当0<λ≤1.2，T>15分钟时，则为红色预警；
0<λ≤1.2，或者当1.2<λ≤1.4，T>15分钟，则为橙色预警；
1.2<λ≤1.4，则为黄色预警；
λ>1.4，蓝色预警；
其中L为重点监控区域，B为设置的密度预警，T为持续时长。
10.根据权利要求7所述的一种基于位置信息及社交关系的公共安全预警系统，其特征在于，所述显示模块基于数据处理模块获取的公共安全人群预警结果，使用GIS渲染技术，在系统中呈现，提供电脑、手机两种终端显示。
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