CN110992643B - 基于知识推理的接处警预案管理平台 - Google Patents

Abstract

基于知识推理的接处警预案管理平台，包括指挥中心、出警点、通信网络，其中：指挥中心基于警情分类模型依据警情描述文本匹配警情类别；指挥中心还配置有对应不同警情类别的多个智能接警模型，指挥中心根据警情分类模型获取的警情类别加载与警情类别对应的智能接警模型；指挥中心还配置有地址推理引擎，并返回警情发生地的地点信息；智能接警模型中则配置有接警知识推理引擎和指令自助生成引擎；智能接警模型中还配置有指令自助生成引擎，并根据接警知识推理引擎生成的警情关键信息向所选择的出警点发送处警指令。本发明能够辅助接警人员高效准确的收集重要的警情因子，动态的智能生成处警预案。

Description

基于知识推理的接处警预案管理平台

技术领域

本发明涉及公共安全技术领域，具体是指基于知识推理的接处警预案管理平台。

背景技术

随着社会的不断发展，社会中人与人之间的交往活动愈加频繁，社会活动的不断开展的情形下，社会中的警情数量居高不下，给警务系统的接警人员产生巨大的工作强度。因此如何帮助接警人员高效的进行接处警以及优化生成处警预案供派出所民警参考，便成为当务之急。

目前公安局指挥中心在接处警业务中采用三台合一接处警系统,该系统将110、119、120三个服务于不同警情的平台整合成一个综合警务管理平台，该系统的主要功能包含有：

(1)在指挥中心接警员电话接警时，系统自动弹出接警界面，界面中自动生成报警电话号码、机主姓名、身份证号、基站定位(即初步定位)以及所属辖区派出所或是交警支队；

(2)接警员询问报警人具体的报警原因、案发地址、警情内容，以文字的形式将警情内容录入到系统中，再由系统通传给对应的派出所或是交警支队的接收终端上；

(3)派出所或是交警支队接收警情内容，根据警情内容安排警力出警到案发现场进行处理，并反馈后续处理结果到指挥中心，完成一个接处警流程。

三台合一接处警系统在接处警过程中起到重要作用，但根据接警人员的反馈和实际调研结果表明，三台合一接处警系统仍存在以下几个方面的缺点与不足：

(1)警情询问缺少规范化管理：接警员在接警过程中，基本上是按照接警员的个人的工作经验与习惯来询问警情要点，主观性较强，接警业务的质量受限于接警员的业务水平；接警员易受报警人不稳定情绪影响，容易遗漏重要案情信息，因此不完整的警情信息会影响出警的决策判断；

(2)预案管理信息化水平较低，该系统中没有实用的预案管理模块，仅提供部分处置条例的静态文本。

如授权公告号为CN104933839B的中国发明“一种基于手机APP的远程处警方法”，就是此列三台合一接处警系统的一种改进，主要依赖接处警员通过处警软件观看报警现场情况和发布处警信息。

发明内容

本发明为了克服上述的现有技术不足之处，提供了一种基于知识推理的接处警预案管理平台，用于提高指挥中心接处警的效率与专业性。

具体的，本发明采用了如下的技术方案。

基于知识推理的接处警预案管理平台，包括指挥中心、出警点、通信网络，报警人通过通信网络向指挥中心发送警情信息，指挥中心接警后通过通信网络向出警点发布处置指令，其中：

指挥中心配置有警情分类模型，指挥中心基于警情分类模型依据警情描述文本匹配警情类别；

指挥中心还配置有对应不同警情类别的多个智能接警模型，指挥中心根据警情分类模型获取的警情类别加载与警情类别对应的智能接警模型；

指挥中心还配置有地址推理引擎，指挥中心通过地址推理引擎从警情信息中获取警情发生地，并返回警情发生地的地点信息；

智能接警模型中则配置有接警知识推理引擎和指令自助生成引擎；

智能接警模型被加载后，接警知识推理引擎根据警情描述文本向报警人询问警情关键问题，并根据报警人的回答生成警情关键信息；

指令自助生成引擎根据地址推理引擎返回的地点信息就近选择出警点，并根据接警知识推理引擎生成的警情关键信息向所选择的出警点发送处警指令。

与现有技术相比，本发明具有以下的有益效果：

(1)能够辅助接警人员在接警过程中高效准确的收集重要的警情信息，实时检测缺失的警情因子，提醒接警员继续询问的重要警情因子，以收集完整的警情关键信息，规范化整个警情询问流程，保证接警的专业性和警情信息的完整性，有助于处警的决策判断；

(2)根据警情内容进行知识推理，通过已构建好的预案知识库和知识推理规则集合进行知识推理，动态的智能生成处警预案，一方面减少接警员的工作量，一方面也保证处警预案的规范性与合理性。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

如图1所示，基于知识推理的接处警预案管理平台，包括指挥中心1、出警点2、通信网络3，报警人4通过通信网络3向指挥中心1发送警情信息，指挥中心1接警后通过通信网络3向出警点2发布处置指令，其中：

指挥中心1配置有警情分类模型，指挥中心1基于警情分类模型依据警情描述文本匹配警情类别；

指挥中心1还配置有对应不同警情类别的多个智能接警模型，指挥中心1根据警情分类模型获取的警情类别加载与警情类别对应的智能接警模型；

指挥中心1还配置有地址推理引擎，指挥中心1通过地址推理引擎从警情信息中获取警情发生地，并返回警情发生地的地点信息；

智能接警模型中则配置有接警知识推理引擎和指令自助生成引擎；

智能接警模型被加载后，接警知识推理引擎根据警情描述文本向报警人4询问警情关键问题，并根据报警人4的回答生成警情关键信息；

指令自助生成引擎根据地址推理引擎返回的地点信息就近选择出警点2，并根据接警知识推理引擎生成的警情关键信息向所选择的出警点2发送处警指令。

进一步的，指挥中心1接警后根据警情信息向警情分类模型输入警情描述文本，警情分类模型基于迁移学习结合深度学习训练。

进一步的，接警知识推理引擎配置有以文件形式记载的接警知识推理规则，从警情描述文本中提取出若干警情因子进行任一组合取值，接警知识推理引擎均可通过接警知识推理规则生成对应的需要询问的警情关键问题。

进一步的，对于警情因子已完善的警情信息，警情关键问题为空集；对于警情因子不完善的警情信息，对报警人4的回答再次提取警情因子，用于修正和完善通过警情分类模型从警情信息中提取出警情因子，最终得出完整的警情关键信息。

进一步的，在指令自助生成引擎中，对警情信息提取警情因子，指令自助生成引擎依据警情因子生成相对应的处置指令。

较佳的，地址推理引擎具有用于存储、管理地址间层级关系和拓扑关系的地址层级解析模型和地址知识图谱；根据报警人4的地址描述，以从警情信息中获取的警情发生地为初步定位中心，通过地址层级解析模型和地址知识图谱进行搜索，最终返回具有精确坐标的地点信息。

较佳的，指令自助生成引擎具有预案生成规则库，预案生成规则库包括但不限于处警规范文件、法律法规。

本发明所提供的基于知识推理的接处警预案管理平台，对于任意警情文本均可生成相应处置指令；若警情文本被修改，则处置指令随之做出相应动态修改，包括但不限于：

刑事警情处置预案，主要包括爆炸警情处置预案、抢夺警情处置预案、入屋抢劫警情处置预案、拦路抢劫警情处置预案、凶杀警情处置预案、制贩毒警情处置预案等；

治安警情处置预案，主要包括结伙斗殴警情处置预案、聚众滋事警情处置预案、赌博警情处置预案、上访警情处置预案等；

灾害事故警情处置预案，主要包括交通事故警情处置预案、火灾警情处置预案、地震灾害警情处置预案、水灾警情处置预案、建筑物倒塌警情处置预案等；

求助警情处置预案，主要包括煤气泄露警情处置预案、重大环境污染警情处置预案、失踪人员警情处置预案等；

军警民纠纷警情处置预案，包括军警民纠纷警情处置预案、民警违纪肇事警情处置预案。

下面以报警示例对所提供的基于知识推理的接处警预案管理平台进行说明。在报警示例中，接处警的流程如下。

(1)接收警情信息，警情分类模型自动确定警情所属类型，并加载与该领域警情对应的智能接警模型：根据接收的警情信息，提取警情因子并与预先训练警情分类模型进行匹配，得到该警情信息对应的警情类型。并根据预先设置的接警知识推理规则文件，加载该警情类型对应的智能接警模型。例如，若警情信息为“我家被偷了”，则根据警情信息提取警情因子为“被偷”，匹配到警情类型为“盗窃案”。加载“盗窃案”这种警情类型对应的智能接警模型。在“盗窃案”的智能接警模型中可能存在需要询问“损失了什么物品？”、“疑犯的人数？特征？”、“作案工具？”等。若警情信息为“我被抢了”，则根据警情信息提取警情因子为“被抢”，匹配到警情类型为“抢劫案”。加载“抢劫案”这种警情类型对应的智能接警模型，在“抢劫案”的智能接警模型中可能存在需要询问“被抢了什么物品？”、“对方持有什么工具？”、“有没有受伤？”、“疑犯逃跑方式？方向？”等。不同警情类型的智能接警模型询问的内容不一样。

依据所接收的警情信息，智能接警模型自动提示需要询问的警情关键问题：在智能接警过程中，智能接警模型能够根据警情信息，提取警情因子，自动提示需要询问的警情关键问题。例如，若警情信息为“我在路上被抢了手提包，对方持有刀”，首先提取警情因子为“被抢”、“刀”、“手提包”，匹配警情类型为“抢劫案”。加载“抢劫案”警情类型对应的智能接警模型，根据提取的警情因子，自动提示需要询问的警情关键问题“手提包里有什么贵重物品？”、“有没有受伤？”、“疑犯人数？特征？逃跑方式？逃跑方向？”等。若在警情询问回复中出现警情内容为“他开摩托车逃跑了”，则提取警情因子为“摩托车”，进而自动提示需要询问的警情关键问题为“摩托车的车牌号是多少？摩托车的车身颜色？逃跑方向？”等。

(2)依据报警人4对提示信息的回答，完善警情信息：依照报警人4对提示信息的回答，重复上步骤(1)，完善该警情关键信息。

(3)加载警情所属领域对应的指令自助生成引擎，生成该警情对应的处置指令和步骤：根据上述步骤最终完善的警情信息，加载该警情类型对应的指令自助生成引擎，生成该警情对应的处置指令和步骤。例如，若警情类型为“交通事故”，警情信息为“车辆起火、伤亡2人”，则加载“交通事故”警情类型对应的指令自助生成引擎，得到该条警情信息对应的处置指令“通知(XXX消防支队)到达XX地点；通知120到达XX地点”。其中“车辆起火”对应处置指令为“通知(XXX消防支队)到达XX地点”，“伤亡2人”对应处置指令为“通知120到达XX地点”。若警情信息为“车辆起火、无人员受伤”，依据“交通事故”警情类型对应的指令自助生成引擎，得到该条警情信息对应的处置指令“通知(XXX消防支队)到达XX地点”，由于没有人员伤亡，在此警情信息对应的处置指令中就没有生成“通知120到达XX地点”这一指令。在指令自助生成引擎中，对于每条警情信息设置了相应的生成规则，当警情信息满足该生成规则，则生成对应的处置指令，若没有满足生成规则，则该处置指令不生成。如警情信息中没有出现“车辆起火”，则指令“通知(XXX消防支队)到达XX地点”将不会出现在该警情对应的处置指令中。

(4)警情对应的处置指令文本中出现的“XX地点”是根据预先设置地址推理引擎以所述警情发生地的初步定位为中心，根据报警人4的地址描述，通过地址层级解析模型和地址知识图谱，搜索预设范围内地址描述，得到更为精确的案发地点及坐标；“XX消防支队”根据预先设置地址推理引擎以警情发生地的坐标定位为中心，通过地址层级解析模型和地址知识图谱，搜索并返回案发地点附近的“消防支队”。

(5)将警情信息与处置指令通传所属派出所：将完善的警情信息以及该警情对应的处置指令和步骤通传至所属派出所。

基于上述接处警流程可见，本发明能够辅助接警人员在接警过程中高效准确的收集重要的警情因子，实时检测缺失的警情因子，提醒接警员继续询问的重要警情因子，以收集完整的警情关键信息，规范化整个警情询问流程，保证接警的专业性和警情信息的完整性，有助于处警的决策判断；同时，根据警情内容进行知识推理，通过已构建好的预案知识库和知识推理规则集合进行知识推理，动态的智能生成处警预案，一方面减少接警员的工作量，一方面也保证处警预案的规范性与合理性。

综上所述，本领域的普通技术人员阅读本发明文件后，根据本发明的技术方案和技术构思无需创造性脑力劳动而做出其他各种相应的变换方案，均属于本发明所保护的范围。

Claims (3)

1.基于知识推理的接处警预案管理平台，包括指挥中心、出警点、通信网络，报警人通过通信网络向指挥中心发送警情信息，指挥中心接警后通过通信网络向出警点发布处置指令，其特征在于：

指挥中心配置有警情分类模型，指挥中心基于警情分类模型依据警情描述文本匹配警情类别；

指挥中心还配置有对应不同警情类别的多个智能接警模型，指挥中心根据警情分类模型获取的警情类别加载与警情类别对应的智能接警模型；

指挥中心还配置有地址推理引擎，指挥中心通过地址推理引擎从警情信息中获取警情发生地，并返回警情发生地的地点信息；

智能接警模型中则配置有接警知识推理引擎和指令自助生成引擎；

智能接警模型被加载后，接警知识推理引擎根据警情描述文本向报警人询问警情关键问题，并根据报警人的回答生成警情关键信息；

指令自助生成引擎根据地址推理引擎返回的地点信息就近选择出警点，并根据接警知识推理引擎生成的警情关键信息向所选择的出警点发送处警指令；

指挥中心接警后根据警情信息向警情分类模型输入警情描述文本，警情分类模型基于迁移学习结合深度学习训练；

接警知识推理引擎配置有以文件形式记载的接警知识推理规则，从警情描述文本中提取出若干警情因子进行任一组合取值，接警知识推理引擎均可通过接警知识推理规则生成对应的需要询问的警情关键问题；

接警知识推理引擎先对从警情描述文本中提取出的警情因子是否完善进行判断；对于警情因子已完善的警情信息，警情关键问题为空集；对于警情因子不完善的警情信息，对报警人的回答再次提取警情因子，用于修正和完善通过警情分类模型从警情信息中提取出警情因子，最终得出完整的警情关键信息；

在指令自助生成引擎中，对警情信息提取警情因子，指令自助生成引擎依据警情因子生成相对应的处置指令。

2.如权利要求1所述的基于知识推理的接处警预案管理平台，其特征在于：地址推理引擎具有用于存储、管理地址间层级关系和拓扑关系的地址层级解析模型和地址知识图谱；根据报警人的地址描述，以从警情信息中获取的警情发生地为初步定位中心，通过地址层级解析模型和地址知识图谱进行搜索，最终返回具有精确坐标的地点信息。

3.如权利要求1所述的基于知识推理的接处警预案管理平台，其特征在于：指令自助生成引擎具有预案生成规则库，预案生成规则库包括但不限于法律法规。

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