CN111461460A - 一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种警务巡查路线规划方法，引入数据反哺策略，针对已侦办案件的案发时间、案发地点进行分析，将其划归对应于预设巡查周期内的各时间段，再结合各个案发地点的坐标，基于各案件所划归巡防时间段的时长，应用聚类方式，通过现有导航算法，获得最为合理、高效的巡防路线，实现警务人员针对不同时段内寻访区域的高效、精准巡防，并且在巡防过程中，进一步设计人员排查方法，针对待排查人员的身份证号，应用警务系统中的案件库、以及社会关系库进行数据碰撞比对，从而快速罗列出待排查人员的信息检索，并依据预设项目分值的设定，获得待排查人员的个人得分与其社会关系得分，以此为依据实现待排查人员排查结果的输出，为人员排查工作提供准确的数据支持，提高排查效率。

Description

一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法
技术领域
本发明涉及一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法，属于警务巡防技术领域。
背景技术
巡防队伍是很多民警进入公安的第一站，每天有庞大数量的人，24小时不间断开展巡防工作，这是投入最多人力、物力、时间的警务工作，但是从现有巡防工作中的数据角度看，巡防工作似乎与其他警务工作处于割裂状态，没有形成闭环；一方面，其他警务数据没有用来指导巡防工作开展，另一方面，巡防产生的海量数据也没有反哺刑侦、治安、人口等工作。
现有的巡防工作中，“巡哪里”靠习惯、“查什么”凭感觉，并且巡防路线的选择，缺少数据的支撑，繁忙的日常工作让民警只能按照习惯，开展巡防工作；其次，盘查中有什么风险，需要采集什么信息，靠感觉判断，嫌疑人可能在盘查中就从眼皮底下溜走了。据统计，98％的盘查都是查验身份之后就放行，更别提通过巡逻直接抓获嫌疑人了。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种警务巡查路线规划方法，引入数据反哺策略，通过侦办案件针对巡防区域进行分析，并以生成巡防路线，能够大大提高警务人员巡防的效率与准确性。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种警务巡查路线规划方法，用于实现目标地区内的警务巡查路线的获得，实时执行如下步骤：
步骤A.统计预设历史时间段下、目标地区内各类型接触型案件，作为案件样本集；
步骤B.针对案件样本集中的接触型案件，通过正太分布进行筛选处理，更新案件样本集；
步骤C.获取案件样本集中各接触型案件的案发地理坐标、以及案发时间；
步骤D.根据案件样本集中各接触型案件的案发时间，将案件样本集中各接触型案件划分至预设巡查周期内的各时间段；
步骤E.分别针对预设巡查周期内各时间段，执行如下步骤E1至步骤E6，进而实时获得预设巡查周期内各时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标；
步骤E1.初始化比例系数N＝100％，并统计时间段内所对应接触型案件的数量M，然后进入步骤E2；
步骤E2.获得M×N所得结果的整数取值K，然后进入步骤E3；
步骤E3.根据K，针对该时间段内各接触型案件的案发地理坐标进行聚类操作，获得K个案发地点聚类，以及各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4；
步骤E4.基于巡查人员当前所在位置作为起始位置，生成串联该时间段内各巡查地理坐标的导航线路，并结合预设最低移动速度、各巡查地理坐标所在区域的停留时长，获得对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t，然后进入步骤E5；
步骤E5.判断对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t、是否超过该时间段的总时长，是则进入步骤E6；否则该时间段内各巡查地理坐标的导航线路、以及对应各个巡查地理坐标，即为该时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标；
步骤E6.针对比例系数N的值、按减去预设比例系数L进行更新，并返回步骤E2。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤A中的预设历史时间段为，以当前时间为起点、向历史时间方向延伸的预设时长范围。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤B包括如下步骤Ba1至步骤Ba2：
步骤Ba1.获得案件样本集中各案件类型分别所对应接触型案件的数目，并针对各案件类型分别所对应接触型案件的数目进行正太分布，并进入步骤Ba2；
步骤Ba2.针对各案件类型分别所对应接触型案件数目的正太分布，删除其中对应接触型案件数目占案件样本集中全部接触型案件数目比例、大于预设高案件数阈值比例的案件类型，以及该案件类型所对应的各件接触型案件，由此更新案件样本集。
作为本发明的一种优选技术方案：所述预设高案件数阈值比例为60％-80％。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤B包括如下步骤Bb1至步骤Bb2：
步骤Bb1.获取案件样本集中各接触型案件的案发时间，并针对各接触型案件、按时间轴进行正太分布，然后进入步骤Bb2；
步骤Bb2.删除各预设特殊时间段内的各接触型案件，进而更新案件样本集。
作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤E3包括如下步骤E3-1至步骤E3-4；
步骤E3-1.由该时间段内各接触型案件的案发地理坐标中，随机选择K个案发地理坐标作，作为各个聚类中心，并进入步骤E3-2；
步骤E3-2.分别针对该时间段内各案发地理坐标中、除作为聚类中心外的其余各个案发地理坐标，获得案发地理坐标分别与各个聚类中心的距离，并将该案发地理坐标划分至最小距离所对应聚类中心的聚类当中，由此获得该时间段内的各个案发地点聚类，然后进入步骤E3-3；
步骤E3-3.分别获得该时间段内各个案发地点聚类的新聚类中心，并判断各个新聚类中心是否均为聚类操作时所对应的聚类中心，是则完成该时间段内各接触型案件案发地理坐标的聚类操作，并进入步骤E3-4；否则将各个新聚类中心分别更新为各个聚类中心，并返回步骤E3-2；
步骤E3-4.获得各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4。
与上述相对应，本发明还要解决的技术问题是提供一种基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法，基于数据反哺所获的巡查路线，结合身份证号码，能够自动实现数据库快速比对，准确获悉排查结果，为人员排查工作提供准确的数据支持，提高排查效率。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法，包括如下步骤：
步骤I.获取待排查人员的身份证号，并进入步骤Ⅱ；
步骤Ⅱ.基于警务系统的已处理各类型案件库、以及处理中各类型侦办案件库，进行该身份证号的比对，若存在该身份证号所对应的记录，则获得该身份证号所对应的各条记录，并基于各记录类型分别所对应的预设分值，通过该身份证号所对应各条记录分别对应分值的累加，获得该待排查人员的个人得分；若不存在该身份证号所对应的记录，则定义该待排查人员的个人得分为0；在获得该待排查人员的个人得分后，进入步骤III；
步骤III.基于警务系统的社会关系库，进行该身份证号的比对，获得与该待排查人员之间存在社交关系的各个其他人员，然后分别获得该各个其他人员的身份证号，并进入步骤IV；
步骤IV.针对该各个其他人员的身份证号，按步骤Ⅱ的方法，获得该各个其他人员分别所对应的个人得分，并通过该各个其他人员个人得分的累加，构成该待排查人员的社会关系得分，然后进入步骤Ⅴ；
步骤Ⅴ.判断该待排查人员的个人得分与其社会关系得分中、是否存在大于0的分数，是则进入步骤Ⅵ；否则针对该待排查人员的排查结束，执行放行；
步骤Ⅵ.获得大于0的分数所对应的各条比对记录，并根据各比对记录所在类型分别对应的预设排查动作，针对该待排查人员执行相应排查动作。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤I中，通过警务巡查车辆上的图像捕获装置对人脸进行捕获，并结合人脸识别技术，获得所捕获人脸对应的待排查人员，进而获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤I中，警务人员人为选择待排查人员，获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
本发明所述一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明所设计警务巡查路线规划方法，引入数据反哺策略，针对已侦办案件的案发时间、案发地点进行分析，将其划归对应于预设巡查周期内的各时间段，再结合各个案发地点的坐标，基于各案件所划归巡防时间段的时长，应用聚类方式，通过现有导航算法，获得最为合理、高效的巡防路线，实现警务人员针对不同时段内寻访区域的高效、精准巡防，并且在巡防过程中，进一步设计人员排查方法，针对待排查人员的身份证号，应用警务系统中的案件库、以及社会关系库进行数据碰撞比对，从而快速罗列出待排查人员的信息检索，并依据预设项目分值的设定，获得待排查人员的个人得分与其社会关系得分，以此为依据实现待排查人员排查结果的输出，为人员排查工作提供准确的数据支持，提高排查效率。
附图说明
图1是本发明所设计警务巡查路线规划方法的流程示意图；
图2是本发明所设计基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明设计了一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法，用于实现目标地区内的警务巡查路线的获得，如图1所示，实时执行如下步骤。
步骤A.统计预设历史时间段下、目标地区内各类型接触型案件，作为案件样本集，然后进入步骤B；实际应用中，预设历史时间段为，以当前时间为起点、向历史时间方向延伸的预设时长范围。
步骤B.针对案件样本集中的接触型案件，通过正太分布进行筛选处理，更新案件样本集，然后进入步骤C。
对于上述步骤B中应用正太分布所实现的数据筛选处理，在具体的实际应用当中，可以根据实际需求，采用如下设计两种实施例中的任意一种。
第一种即上述步骤B具体执行如下步骤Ba1至步骤Ba2。
步骤Ba1.获得案件样本集中各案件类型分别所对应接触型案件的数目，并针对各案件类型分别所对应接触型案件的数目进行正太分布，并进入步骤Ba2。
步骤Ba2.针对各案件类型分别所对应接触型案件数目的正太分布，删除其中对应接触型案件数目占案件样本集中全部接触型案件数目比例、大于预设高案件数阈值比例的案件类型，以及该案件类型所对应的各件接触型案件，由此更新案件样本集；其中，预设高案件数阈值比例为60％-80％。
第二种即上述步骤B具体执行如下步骤Bb1至步骤Bb2。
步骤Bb1.获取案件样本集中各接触型案件的案发时间，并针对各接触型案件、按时间轴进行正太分布，然后进入步骤Bb2。
步骤Bb2.删除各预设特殊时间段内的各接触型案件，进而更新案件样本集。
步骤C.获取案件样本集中各接触型案件的案发地理坐标、以及案发时间，然后进入步骤D。
步骤D.根据案件样本集中各接触型案件的案发时间，将案件样本集中各接触型案件划分至预设巡查周期内的各时间段,然后进入步骤E。
步骤E.分别针对预设巡查周期内各时间段，执行如下步骤E1至步骤E6，进而实时获得预设巡查周期内各时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标。
步骤E1.初始化比例系数N＝100％，并统计时间段内所对应接触型案件的数量M，然后进入步骤E2。
步骤E2.获得M×N所得结果的整数取值K，然后进入步骤E3。
步骤E3.根据K，针对该时间段内各接触型案件的案发地理坐标进行聚类操作，获得K个案发地点聚类，以及各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4。
具体实际应用中，上述步骤E3包括如下步骤E3-1至步骤E3-4；
步骤E3-1.由该时间段内各接触型案件的案发地理坐标中，随机选择K个案发地理坐标作，作为各个聚类中心，并进入步骤E3-2。
步骤E3-2.分别针对该时间段内各案发地理坐标中、除作为聚类中心外的其余各个案发地理坐标，获得案发地理坐标分别与各个聚类中心的距离，并将该案发地理坐标划分至最小距离所对应聚类中心的聚类当中，由此获得该时间段内的各个案发地点聚类，然后进入步骤E3-3。
步骤E3-3.分别获得该时间段内各个案发地点聚类的新聚类中心，并判断各个新聚类中心是否均为聚类操作时所对应的聚类中心，是则完成该时间段内各接触型案件案发地理坐标的聚类操作，并进入步骤E3-4；否则将各个新聚类中心分别更新为各个聚类中心，并返回步骤E3-2。
步骤E3-4.获得各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4。
步骤E4.基于巡查人员当前所在位置作为起始位置，生成串联该时间段内各巡查地理坐标的导航线路，并结合预设最低移动速度、各巡查地理坐标所在区域的停留时长，获得对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t，然后进入步骤E5。
步骤E5.判断对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t、是否超过该时间段的总时长，是则进入步骤E6；否则该时间段内各巡查地理坐标的导航线路、以及对应各个巡查地理坐标，即为该时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标。
步骤E6.针对比例系数N的值、按减去预设比例系数L进行更新，并返回步骤E2。
上述所设计所设计警务巡查路线规划方法，引入数据反哺策略，针对已侦办案件的案发时间、案发地点进行分析，将其划归对应于预设巡查周期内的各时间段，再结合各个案发地点的坐标，基于各案件所划归巡防时间段的时长，应用聚类方式，通过现有导航算法，获得最为合理、高效的巡防路线，实现警务人员针对不同时段内寻访区域的高效、精准巡防。
基于上述警务巡查路线规划方法所获的巡防路线，本发明设计了一种基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法，如图2所示，实际应用当中，具体包括如下步骤。
步骤I.获取待排查人员的身份证号，并进入步骤Ⅱ。
对于上述步骤I在实际应用当中，具体可以采用下面两种方式进行实际应用，其一，通过警务巡查车辆上的图像捕获装置对人脸进行捕获，并结合人脸识别技术，获得所捕获人脸对应的待排查人员，进而获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
其二，警务人员人为选择待排查人员，获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
步骤Ⅱ.基于警务系统的已处理各类型案件库、以及处理中各类型侦办案件库，进行该身份证号的比对，若存在该身份证号所对应的记录，则获得该身份证号所对应的各条记录，并基于各记录类型分别所对应的预设分值，通过该身份证号所对应各条记录分别对应分值的累加，获得该待排查人员的个人得分；若不存在该身份证号所对应的记录，则定义该待排查人员的个人得分为0；在获得该待排查人员的个人得分后，进入步骤III。
步骤III.基于警务系统的社会关系库，进行该身份证号的比对，获得与该待排查人员之间存在社交关系的各个其他人员，然后分别获得该各个其他人员的身份证号，并进入步骤IV。
步骤IV.针对该各个其他人员的身份证号，按步骤Ⅱ的方法，获得该各个其他人员分别所对应的个人得分，并通过该各个其他人员个人得分的累加，构成该待排查人员的社会关系得分，然后进入步骤Ⅴ。
步骤Ⅴ.判断该待排查人员的个人得分与其社会关系得分中、是否存在大于0的分数，是则进入步骤Ⅵ；否则针对该待排查人员的排查结束，执行放行。
步骤Ⅵ.获得大于0的分数所对应的各条比对记录，并根据各比对记录所在类型分别对应的预设排查动作，针对该待排查人员执行相应排查动作。
上述基于巡防过程，进一步的设计人员排查方法，针对待排查人员的身份证号，应用警务系统中的案件库、以及社会关系库进行数据碰撞比对，从而快速罗列出待排查人员的信息检索，并依据预设项目分值的设定，获得待排查人员的个人得分与其社会关系得分，以此为依据实现待排查人员排查结果的输出，为人员排查工作提供准确的数据支持，提高排查效率。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (9)

1.一种警务巡查路线规划方法，用于实现目标地区内的警务巡查路线的获得，其特征在于，实时执行如下步骤：
步骤A.统计预设历史时间段下、目标地区内各类型接触型案件，作为案件样本集；
步骤B.针对案件样本集中的接触型案件，通过正太分布进行筛选处理，更新案件样本集；
步骤C.获取案件样本集中各接触型案件的案发地理坐标、以及案发时间；
步骤D.根据案件样本集中各接触型案件的案发时间，将案件样本集中各接触型案件划分至预设巡查周期内的各时间段；
步骤E.分别针对预设巡查周期内各时间段，执行如下步骤E1至步骤E6，进而实时获得预设巡查周期内各时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标；
步骤E1.初始化比例系数N＝100％，并统计时间段内所对应接触型案件的数量M，然后进入步骤E2；
步骤E2.获得M×N所得结果的整数取值K，然后进入步骤E3；
步骤E3.根据K，针对该时间段内各接触型案件的案发地理坐标进行聚类操作，获得K个案发地点聚类，以及各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4；
步骤E4.基于巡查人员当前所在位置作为起始位置，生成串联该时间段内各巡查地理坐标的导航线路，并结合预设最低移动速度、各巡查地理坐标所在区域的停留时长，获得对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t，然后进入步骤E5；
步骤E5.判断对应于该时间段内各巡查地理坐标的巡查总时长t、是否超过该时间段的总时长，是则进入步骤E6；否则该时间段内各巡查地理坐标的导航线路、以及对应各个巡查地理坐标，即为该时间段内的警务巡查路线、以及对应各个巡查地理坐标；
步骤E6.针对比例系数N的值、按减去预设比例系数L进行更新，并返回步骤E2。
2.根据权利要求1所述一种警务巡查路线规划方法，其特征在于：所述步骤A中的预设历史时间段为，以当前时间为起点、向历史时间方向延伸的预设时长范围。
3.根据权利要求1所述一种警务巡查路线规划方法，其特征在于，所述步骤B包括如下步骤Ba1至步骤Ba2：
步骤Ba1.获得案件样本集中各案件类型分别所对应接触型案件的数目，并针对各案件类型分别所对应接触型案件的数目进行正太分布，并进入步骤Ba2；
步骤Ba2.针对各案件类型分别所对应接触型案件数目的正太分布，删除其中对应接触型案件数目占案件样本集中全部接触型案件数目比例、大于预设高案件数阈值比例的案件类型，以及该案件类型所对应的各件接触型案件，由此更新案件样本集。
4.根据权利要求3所述一种警务巡查路线规划方法，其特征在于：所述预设高案件数阈值比例为60％-80％。
5.根据权利要求1所述一种警务巡查路线规划方法，其特征在于，所述步骤B包括如下步骤Bb1至步骤Bb2：
步骤Bb1.获取案件样本集中各接触型案件的案发时间，并针对各接触型案件、按时间轴进行正太分布，然后进入步骤Bb2；
步骤Bb2.删除各预设特殊时间段内的各接触型案件，进而更新案件样本集。
6.根据权利要求1所述一种警务巡查路线规划方法，其特征在于，所述步骤E3包括如下步骤E3-1至步骤E3-4；
步骤E3-1.由该时间段内各接触型案件的案发地理坐标中，随机选择K个案发地理坐标作，作为各个聚类中心，并进入步骤E3-2；
步骤E3-2.分别针对该时间段内各案发地理坐标中、除作为聚类中心外的其余各个案发地理坐标，获得案发地理坐标分别与各个聚类中心的距离，并将该案发地理坐标划分至最小距离所对应聚类中心的聚类当中，由此获得该时间段内的各个案发地点聚类，然后进入步骤E3-3；
步骤E3-3.分别获得该时间段内各个案发地点聚类的新聚类中心，并判断各个新聚类中心是否均为聚类操作时所对应的聚类中心，是则完成该时间段内各接触型案件案发地理坐标的聚类操作，并进入步骤E3-4；否则将各个新聚类中心分别更新为各个聚类中心，并返回步骤E3-2；
步骤E3-4.获得各个案发地点聚类中、聚类中心的地理坐标，更新作为该时间段内各巡查地理坐标，并进入步骤E4。
7.一种基于权利要求1至6中任意一项所述一种警务巡查路线规划方法的人员排查方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤I.获取待排查人员的身份证号，并进入步骤Ⅱ；
步骤Ⅱ.基于警务系统的已处理各类型案件库、以及处理中各类型侦办案件库，进行该身份证号的比对，若存在该身份证号所对应的记录，则获得该身份证号所对应的各条记录，并基于各记录类型分别所对应的预设分值，通过该身份证号所对应各条记录分别对应分值的累加，获得该待排查人员的个人得分；若不存在该身份证号所对应的记录，则定义该待排查人员的个人得分为0；在获得该待排查人员的个人得分后，进入步骤III；
步骤III.基于警务系统的社会关系库，进行该身份证号的比对，获得与该待排查人员之间存在社交关系的各个其他人员，然后分别获得该各个其他人员的身份证号，并进入步骤IV；
步骤IV.针对该各个其他人员的身份证号，按步骤Ⅱ的方法，获得该各个其他人员分别所对应的个人得分，并通过该各个其他人员个人得分的累加，构成该待排查人员的社会关系得分，然后进入步骤Ⅴ；
步骤Ⅴ.判断该待排查人员的个人得分与其社会关系得分中、是否存在大于0的分数，是则进入步骤Ⅵ；否则针对该待排查人员的排查结束，执行放行；
步骤Ⅵ.获得大于0的分数所对应的各条比对记录，并根据各比对记录所在类型分别对应的预设排查动作，针对该待排查人员执行相应排查动作。
8.根据权利要求7所述一种基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法，其特征在于：所述步骤I中，通过警务巡查车辆上的图像捕获装置对人脸进行捕获，并结合人脸识别技术，获得所捕获人脸对应的待排查人员，进而获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
9.根据权利要求7所述一种基于警务巡查路线规划方法的人员排查方法，其特征在于：所述步骤I中，警务人员人为选择待排查人员，获取待排查人员的身份证号，再进入步骤Ⅱ。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111461460B (zh) * 2020-04-24 2024-02-20 南京市公安局栖霞分局 一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法
CN117824661A (zh) * 2024-02-29 2024-04-05 中亿(深圳)信息科技有限公司 基于大数据的安防移动侦测方法及系统
CN118095795A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 山东晟厚网络科技有限公司 一种警务保障综合管控系统及管控方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105631791A (zh) * 2015-12-22 2016-06-01 安徽瑞信软件有限公司 巡防管理方法
CN107481177A (zh) * 2017-08-17 2017-12-15 航天科工智慧产业发展有限公司 一种快速实现可疑人员核查处置指导的方法和系统
CN109522342A (zh) * 2018-11-30 2019-03-26 北京百度网讯科技有限公司 公安警务管理方法、装置、设备和存储介质
CN109978215A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 杭州橙鹰数据技术有限公司 巡防管理方法和装置
CN110751310A (zh) * 2019-08-30 2020-02-04 恒锋信息科技股份有限公司 一种获取多维人员关系和事件关联的方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111461460B (zh) * 2020-04-24 2024-02-20 南京市公安局栖霞分局 一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105631791A (zh) * 2015-12-22 2016-06-01 安徽瑞信软件有限公司 巡防管理方法
CN107481177A (zh) * 2017-08-17 2017-12-15 航天科工智慧产业发展有限公司 一种快速实现可疑人员核查处置指导的方法和系统
CN109978215A (zh) * 2017-12-28 2019-07-05 杭州橙鹰数据技术有限公司 巡防管理方法和装置
CN109522342A (zh) * 2018-11-30 2019-03-26 北京百度网讯科技有限公司 公安警务管理方法、装置、设备和存储介质
CN110751310A (zh) * 2019-08-30 2020-02-04 恒锋信息科技股份有限公司 一种获取多维人员关系和事件关联的方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111461460B (zh) * 2020-04-24 2024-02-20 南京市公安局栖霞分局 一种警务巡查路线规划方法及人员排查方法
CN117824661A (zh) * 2024-02-29 2024-04-05 中亿(深圳)信息科技有限公司 基于大数据的安防移动侦测方法及系统
CN117824661B (zh) * 2024-02-29 2024-06-11 中亿(深圳)信息科技有限公司 基于大数据的安防移动侦测方法及系统
CN118095795A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 山东晟厚网络科技有限公司 一种警务保障综合管控系统及管控方法

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