CN111143445A - 一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据预测分析技术领域，具体是涉及一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法。从数据库中获取戒毒场所的历史信息数据。对每个历史信息数据均进行归一化处理。将归一化处理之后的每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中，神经网络模型对每一个历史信息数据进行训练，训练之后，神经网络模型输出该历史信息数据的权重。获取戒毒场所的实时信息数据。将戒毒场所的实时信息数据均进行归一化处理，进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值。根据该戒毒场所的安全态势的分值，获取该戒毒场所的安全等级。充分利用各个体系的数据，使得戒毒场所的工作人员能够及时获知戒毒场所的安全等级，便于管理戒毒场所。
Description
技术领域
本发明涉及大数据预测分析技术领域，具体是涉及一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法。
背景技术
当前，戒毒系统在国家、司法部、政府、司法厅以及相关单位的系列政策支持下，推进戒毒所的安防体系、应急体系、生产体系、教育体系等信息化建设。场所内安防体系、应急体系、生产体系、教育体系等都是独立建设，未能实现资源的有效整合，造成了信息孤岛，场所安全态势无法及时感知获取，各个体系数据只能从单方面获取场所信息。
各个体系的数据彼此孤立，使得戒毒场所的工作人员难以获知戒毒场所的安全等级，降低了戒毒所管理的工作效率和处置突发事件的能力。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的之一是提供了一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，充分利用各个体系的数据，使得戒毒场所的工作人员能够及时获知戒毒场所的安全等级，便于管理戒毒场所。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，包括如下步骤：
S1，从数据库中获取戒毒场所的历史信息数据，所述历史信息数据至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据；
S2，对每个历史信息数据均进行归一化处理；
S3，将归一化处理之后的每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中，神经网络模型对每一个历史信息数据进行训练，训练之后，神经网络模型输出该历史信息数据的权重；
S4，获取戒毒场所的实时信息数据，所述实时信息数据也至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据；
将戒毒场所的实时信息数据均进行归一化处理，根据步骤S3中的权重和归一化处理之后的实时信息数据，进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值，该安全态势的分值用于获取戒毒场所的安全等级。
进一步，对步骤S1中的历史信息数据依次进行K均值算法、层次聚类预处理，预处理之后的历史信息数据为步骤S2-S3中的历史信息数据；
对步骤S4中的实时信息数据也依次进行K均值算法、层次聚类预处理，预处理之后再进行归一化处理。
进一步，步骤S4中的进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值，具体过程如下:
其中，E安全态势为该戒毒场所的安全态势的分值，n为实时信息的数量，xi为第i个实时信息的权重，ki为归一化之后的第i个实时信息对应的数据。
进一步，该戒毒场所安全态势分析方法还包括步骤S5，根据戒毒场所的安全态势的分值，获得该戒毒场所的安全等级，具体过程如下：
若E安全态势大于等于第一阈值，则该戒毒场所的安全等级为高；
若E安全态势小于第一阈值大于等于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为中，需要进一步加强该戒毒场所的安全防范；
若E安全态势小于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为低，需要改进该戒毒场所的安全防范，加强该戒毒场所的安全防范。
进一步优选的，第一阈值为90，第二阈值为70。
进一步，管教安全信息包括戒毒场所的脱逃信息、死亡信息、案发信息、吸毒信息、退回率信息；
医疗安全信息包括HIV感染信息、离开戒毒场所就医信息、重点疾病信息、戒毒场所内就诊信息、戒毒场所外就医信息；
监管安全信息包括重点人员信息、心理咨询信息、单项奖惩信息、个别谈话信息、约束保护信息、严格管理信息、警戒比信息、协管比信息；
安全防范信息包括重点区域设施覆盖率、生产学习设施覆盖率、周界安全设施覆盖率、监舍学习设施覆盖率、设施在线率、设施质量率、报警处理率；
诊断评估信息包括重点人员诊断评估信息、一般人员诊断评估信息、诊断评估通过率。
进一步优选的，步骤S3在将每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中之前，先对每个安全防范信息赋予初始权重，其中，重点区域设施覆盖率的初始权重为1.5、生产学习设施覆盖率的初始权重为1、周界安全设施覆盖率的初始权重为1.5、监舍学习设施覆盖率的初始权重为1、设施在线率的初始权重为1.2、设施质量率的初四权重为1.2、报警处理率的初始权重为1.8。
进一步优选的，所述历史信息数据和实时信息数据均是通过ETL方式获取的,ETL即数据抽取。
本发明的目的之二是提供了一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析系统，该系统包括依次电连接的数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、应用模块；
所述数据采集模块用于获取戒毒场所的历史信息数据和实时信息数据；所述数据存储模块用于存储戒毒场所的历史信息数据和实时信息数据；所述数据处理模块用于根据神经网络模型对历史信息数据和实时信息数据进行处理；所述应用模块用于报警。
进一步，所述数据存储模块包括管教安全信息数据存储单元、医疗安全信息数据存储单元、诊断评估信息数据存储单元、安全防范信息数据存储单元、监管安全信息数据存储单元。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明的戒毒场所安全态势分析方法能够实现戒毒场所信息资源整合与共享，消除信息孤岛，形成戒毒场所安全态势感知体系，打造覆盖戒毒场所的完整、统一、高效、协同的应急防控体系，满足戒毒场所安全管理工作需要。
(2)通过从不同场所业务体系中获取多维度信息，利用大数据分析和研判，精准预测预警强制隔离戒毒场所安全态势趋势并采取有效防范措施，为戒毒所管理工作效率和处置突发事件能力提供完善的技术数据支撑手段，进一步保障社会稳定、减少犯罪。
(3)通过ETL方式对相关数据进行实时抽取，抽取数据之后，并能够从数据对场所安全态势影响性、数据可收集性、数据直观感受等因素，利用层次分析筛选出可用的数据因子，并且向数据进行归一化处理，将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，简化计算的复杂性。
(4)数据预处理，能够去除无用的数据，提高算法的计算速度。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的系统结构图。
图中标注符号的含义如下：
1-数据采集模块2-数据存储模块20-管教安全信息数据存储单元
21-医疗安全信息数据存储单元22-诊断评估信息数据存储单元
22-安全防范信息数据存储单元24-监管安全信息数据存储单元
3-数据处理模块4-应用模块
具体实施方式
以下结合实施例和说明书附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1，通过ETL方式从设备库、场所空间数据、场所报警数据、视频数据库进行相关数据实时抽取，抽取数据之后，从数据对场所安全态势影响性、数据可收集性、数据直观感受等因素，利用层次分析筛选出可用的数据因子，建立历史信息数据，本实施例中历史信息数据至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据。
管教安全信息包括戒毒场所的脱逃信息、死亡信息、案发信息、吸毒信息、退回率信息；
医疗安全信息包括HIV感染信息、离开戒毒场所就医信息、重点疾病信息、戒毒场所内就诊信息、戒毒场所外就医信息；
监管安全信息包括重点人员信息、心理咨询信息、单项奖惩信息、个别谈话信息、约束保护信息、严格管理信息、警戒比信息、协管比信息；
警戎比：各大队实时一线警员数量与被看管人员数量的比例；
协管比：各大队实时一线协管人员(协助管理人员，一般为辅警)数量与被看管人员数量的比例；
安全防范信息包括重点区域设施覆盖率、生产学习设施覆盖率、周界安全设施覆盖率、监舍学习设施覆盖率、设施在线率、设施质量率、报警处理率；
重点区域设施覆盖率：重点区域(包含枪库、AB门通道)内报警与视频设备的个数与重点区域面积的比例；
生产学习设施覆盖率：生产学习区域内报警与视频设备的个数与生产学习区域面积的比例；
周界安全设施覆盖率：周界区域内报警与视频设备的个数与周界区域面积的比例；
监舍学习设施覆盖率：监舍学习区域内报警与视频设备的个数与监舍学习区域面积的比例；
设施在线率：场所内所有设备在线个数与场所内所有设备比例；
设施质量率：场所内运行正常设备个数与场所内在线设备；
报警处理率：场所内报警及时处理的数目(15秒内处理)与场所内报警总数比例；
诊断评估信息包括重点人员诊断评估信息、一般人员诊断评估信息、诊断评估通过率。
S2，依次采用K均值算法、层次聚类对步骤S1中的信息数据进行预处理。
利用K均值算法计算出可用初始建模数据，首先在每年中挑选出差异比较大三个月的数据作为聚类中心，然后计算其他33个月的数据与这三个月的中心差值，然后进行聚类，最后针对垃圾数据进行删除。
S3，对每个历史信息数据均进行归一化处理，即将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起。
S4，对每个历史信息数据赋予初始权重，其中，重点区域设施覆盖率的初始权重为1.5、生产学习设施覆盖率的初始权重为1、周界安全设施覆盖率的初始权重为1.5、监舍学习设施覆盖率的初始权重为1、设施在线率的初始权重为1.2、设施质量率的初四权重为1.2、报警处理率的初始权重为1.8。
S5，每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中，神经网络模型对每一个历史信息数据进行训练，训练之后，神经网络模型输出该历史信息数据的权重。
S6，重复步骤S1-S3，获取戒毒场所的实时信息数据，实时信息数据也至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据；
S7，根据步骤S5中的权重和归一化处理之后的实时信息数据，进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值，具体过程如下：
其中，E安全态势为该戒毒场所的安全态势的分值，n为实时信息的数量，xi为第i个实时信息的权重，ki为归一化之后的第i个实时信息对应的数据。
S8，根据该戒毒场所的安全态势的分值，获取该戒毒场所的安全等级。
若E安全态势大于等于第一阈值，则该戒毒场所的安全等级为高；
若E安全态势小于第一阈值大于等于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为中，需要进一步加强该戒毒场所的安全防范；
若E安全态势小于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为低，需要改进该戒毒场所的安全防范，加强该戒毒场所的安全防范。
本实施例中，第一阈值为90，第二阈值为70。
本实施例中，通过某场所一年半的数据输入得出安全态势阈值等级分类进行对比，然后按月进行人工复核，人工纠偏，将人工纠偏之后安全态势阈值重新输入数据模型，对权值进行优化，不断提升模型精确性，在连续一年半的纠偏之后，数据模型得到稳定。
实施例2
一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析系统，如图2所示，该系统包括依次电连接的数据采集模块1、数据存储模块2、数据处理模块3、应用模块4，其中，应用模块4用于报警。
数据存储模块2包括管教安全信息数据存储单元20、医疗安全信息数据存储单元21、诊断评估信息数据存储单元22、安全防范信息数据存储单元23、监管安全信息数据存储单元24。
Claims (10)
1.一种基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，从数据库中获取戒毒场所的历史信息数据，所述历史信息数据至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据；
S2，对每个历史信息数据均进行归一化处理；
S3，将归一化处理之后的每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中，神经网络模型对每一个历史信息数据进行训练，训练之后，神经网络模型输出该历史信息数据的权重；
S4，获取戒毒场所的实时信息数据，所述实时信息数据也至少包括管教安全信息数据、医疗安全信息数据、监管安全信息数据、安全防范信息数据、诊断评估信息数据；
将戒毒场所的实时信息数据均进行归一化处理，根据步骤S3中的权重和归一化处理之后的实时信息数据，进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值，该安全态势的分值用于获取戒毒场所的安全等级。
2.如权利要求1所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：对步骤S1中的历史信息数据依次进行K均值算法、层次聚类预处理，预处理之后的历史信息数据为步骤S2-S3中的历史信息数据；
对步骤S4中的实时信息数据也依次进行K均值算法、层次聚类预处理，预处理之后再进行归一化处理。
3.如权利要求1或2所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于，步骤S4中的进行加权计算，获得该戒毒场所的安全态势的分值，具体过程如下:
其中，E安全态势为该戒毒场所的安全态势的分值，n为实时信息的数量，xi为第i个实时信息的权重，ki为归一化之后的第i个实时信息对应的数据。
4.如权利要求3所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于，该戒毒场所安全态势分析方法还包括步骤S5，根据戒毒场所的安全态势的分值，获得该戒毒场所的安全等级，具体过程如下：
若E安全态势大于等于第一阈值，则该戒毒场所的安全等级为高；
若E安全态势小于第一阈值大于等于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为中，需要进一步加强该戒毒场所的安全防范；
若E安全态势小于第二阈值，则该戒毒场所的安全等级为低，需要改进该戒毒场所的安全防范，加强该戒毒场所的安全防范。
5.如权利要求4所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：第一阈值为90，第二阈值为70。
6.如权利要求5所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：管教安全信息包括戒毒场所的脱逃信息、死亡信息、案发信息、吸毒信息、退回率信息；
医疗安全信息包括HIV感染信息、离开戒毒场所就医信息、重点疾病信息、戒毒场所内就诊信息、戒毒场所外就医信息；
监管安全信息包括重点人员信息、心理咨询信息、单项奖惩信息、个别谈话信息、约束保护信息、严格管理信息、警戒比信息、协管比信息；
安全防范信息包括重点区域设施覆盖率、生产学习设施覆盖率、周界安全设施覆盖率、监舍学习设施覆盖率、设施在线率、设施质量率、报警处理率；
诊断评估信息包括重点人员诊断评估信息、一般人员诊断评估信息、诊断评估通过率。
7.如权利要求6所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：步骤S3在将每个历史信息数据分别输入到神经网络模型中之前，先对每个安全防范信息赋予初始权重，其中，重点区域设施覆盖率的初始权重为1.5、生产学习设施覆盖率的初始权重为1、周界安全设施覆盖率的初始权重为1.5、监舍学习设施覆盖率的初始权重为1、设施在线率的初始权重为1.2、设施质量率的初四权重为1.2、报警处理率的初始权重为1.8。
8.如权利要求1所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：所述历史信息数据和实时信息数据均是通过ETL方式获取的,ETL即数据抽取。
9.如权利要求1所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法的系统，其特征在于：该系统包括依次电连接的数据采集模块(1)、数据存储模块(2)、数据处理模块(3)、应用模块(4)；
所述数据采集模块(1)用于获取戒毒场所的历史信息数据和实时信息数据；所述数据存储模块(2)用于存储戒毒场所的历史信息数据和实时信息数据；所述数据处理模块(3)用于根据神经网络模型对历史信息数据和实时信息数据进行处理；所述应用模块(4)用于报警。
10.如权利要求9所述的基于大数据的戒毒场所安全态势分析方法，其特征在于：所述数据存储模块(2)包括管教安全信息数据存储单元(20)、医疗安全信息数据存储单元(21)、诊断评估信息数据存储单元(22)、安全防范信息数据存储单元(23)、监管安全信息数据存储单元(24)。
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| CN112270362A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-01-26 | 山东万里红信息技术有限公司 | 一种物联网健康大数据态势感知方法 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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