CN113593217A - 一种交通警力指挥调度方法、设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种交通警力指挥调度方法、设备及可读存储介质。包括以下步骤：S1.实时获取交通相关数据；S2.剔除异常数据；S3.将交通事故GPS坐标和交通警力GPS坐标分别进行坐标转换并与道路进行匹配；S4建立交通警力执勤状态分类；S5.辨识交警执勤状态；S6.生成派遣列表。本发明通过构建交警执勤状态自动识别模型，为指挥调度中心的人员提供了警员执勤状态辨识结果，工作人员可根据交警的执勤状态选择可执行调度任务的警员进行派遣，从而避免了警员调度的交互现象，提高了交警派遣的有效性；本发明基于栅格化的路网拓扑结构，利用最短路径算法搜索交通事件周围的警员，并按照路径从近到远进行排序，以供指挥调度人员参考派遣。

Description

一种交通警力指挥调度方法、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种交通警力指挥调度方法。
背景技术
近来年，随着我国城市现代化建设进程的不断推进，道路交通基础设施建设突飞猛进，城市道路规模逐渐扩大。不断扩张的道路规模与较高的道路密度，给城市道路交通管控工作带来了巨大的压力。而严重匮乏的警力资源导致城市智能交通管理水平远低于理想状态。交警指挥调度工作仍然依靠人工派遣的传统方式。当交通事件发生后，报警人拨打“122接处警”电话说明事件发生地点及简要情况。指挥调度中心的工作人员根据报警人所述信息，基于警员勤务排班表查询到合适的警员，通过拨打电话的方式进行派遣。该种调度方式缺乏智能化的决策工具与手段，主要依靠工作人员的经验，已无法满足现代化的交通发展。改革传统的粗放式交警调度机制，是交通管理部门提高工作效率与管理水平的主要目标。
发明内容
本发明提供了一种交通警力指挥调度方法、设备及可读存储介质，解决了现有技术中交通警力调度效率不高的问题。
本发明所采用的技术方案为：
一方面，本申请提供了一种交通警力指挥调度方法，包括以下步骤：
S1.实时获取交通相关数据；
S2.对交通相关数据进行清洗，剔除异常数据；
S3.将交通事故GPS坐标和交通警力GPS坐标分别进行坐标转换并与道路进行匹配；
S4建立交通警力执勤状态分类；
S5.根据交通警力GPS轨迹信息，辨识交警执勤状态；
S6.根据步骤S3所匹配至道路上的交通事故与步骤S5所辨识的交警执勤状态结果，生成派遣列表，供指挥调度工作人员进行参考，以便选择合适的警员进行派遣。
进一步地，所述交通相关数据包括交通事故数据和交通警力GPS轨迹数据；所述异常数据包括重复数据和缺失数据。
进一步地，所述步骤S3中，包括以下步骤：
S31.将获得的数据导入数据库，并调整格式；
S32.对交通事故数据进行坐标转换，使其与交通警力GPS数据参考同一坐标系；
S33.将坐标转换后的交通事故数据与交通警力GPS数据进行点到线的地图匹配。
进一步地，所述坐标转换包括以下步骤：统一交通事故发生位置点与交通警力GPS点的坐标参考系；另外，将坐标转换后的点以点到线的地图匹配方法与道路进行匹配。
进一步地，所述交通警力执勤状态包括待岗、事件处置途中、事件处置中和事件处置完毕返回四个状态；
所述待岗包括：交警按照勤务管理部门制定的警务排班表正常执行勤务工作，并无特定的调度出警任务；
所述事件处置途中包括：交通事件发生后，指挥调度中心的人员将出警指令发送至警员的移动警务终端上，警员按照指令要求前往事发地点的过程；
所述事件处置中包括：警员达到事发地点，开始处理交通事件，以维护城市道路的畅通稳定运行；
所述事件处置完毕返回包括：警员处理完事件后返回执勤岗位的过程。
进一步地，所述步骤S5包括以下步骤：
S51、定义交通事件发生区、交警趋近状态和交通事件状态；
所述交通事件发生区的定义方法为：假设交通事件发生区为r，dir表示警员i距离交通事件发生区的距离，用Sir判断交警i是否在交通事件发生区r内；
所述交警趋近状态的定义方法为：用
Figure BDA0003106110160000031
判断交警i在t时间是否趋近交通时间发生区r；
所述交通事件状态的定义方法为：根据交通事件的处理流程，可将交通事件的状态划分为等待处理、正在处理、处理结束三种；其中，等待处理表示交通事件发生后，已派遣警员前往处置，但警员还未到达该地处理事故；正在处理表示，交通事件发生后警员根据指挥调度的指令已经赶到现场并开始处理事件；处理结束表示警员处置完交通事件后返回；用P表示交通事件的状态，若P＝0，则表示未发生交通事件；若P＝1，则表示发生了交通事件，此时的交通事件状态可以细分成为以下三种：等待处理、正在处理、处理结束；
S52、确定观测概率；以警员距离事故中心的距离dir作为观测概率的判断依据，警员距离事件的距离越小，观测概率越高；观测概率服从正态分布：
Figure BDA0003106110160000032
S53、确定转移概率；以警员距离事件的趋近程度即
Figure BDA0003106110160000033
作为判断转移概率的依据，警员趋近事件的程度越高，转移概率越高；转移概率服从S型曲线分布，为简化模型，设定该S型曲线分布为：
Figure BDA0003106110160000041
S54、确定初始轨迹点OT-1对应的隐藏状态qi，OT轨迹点对应状态的可能概率P的计算公式如下：
P＝aT-1×bT-1×aT
判断OT点的状态相对于OT-1点的状态是否发生了转移需设定一个阈值，设定该阈值为ε＝0.2，
Figure BDA0003106110160000042
进一步地，所述步骤S6包括以下步骤：
S61、以一固定大小的正方形对区域进行栅格化处理；
S62、将每个划分的栅格赋予了相应的权重，该权重表示了栅格的通行能力：
Figure BDA0003106110160000043
其中，wi第i个栅格的权重；li第i个栅格中的路段长度；d栅格固定边长；
S63、建立路网空间邻接矩阵，以点为研究对象；若两节点ni、nj由公共边l相连接，则可认为两节点直接相邻，否则认为两节点不相邻；
S64、根据交通事故发生位置与交警执勤状态及位置，利用A*算法实现最短路径规划。
进一步地，所述派遣列表包括警员编号、出警路径距离和可派状态，所述出警路径距离为该警员至交通事故发生位置间的最短路径距离，所述可派状态包括可派遣和不可派遣，所述派遣列表中，可派状态为可派遣的警员排序处于可派状态为不可派遣的警员之前，出警路径距离短的警员排序处于出警路径距离长的警员之前。
第二方面，本申请提供了一种交通警力指挥调度设备，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
第三方面，本申请提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的有益效果为：
1)提高交警派遣的有效性。通过构建交警执勤状态自动识别模型，为指挥调度中心的人员提供了警员执勤状态辨识结果，工作人员可根据交警的执勤状态选择可执行调度任务的警员进行派遣，从而避免了警员调度的交互现象，提高了交警派遣的有效性；
2)实现指挥调度的高效性。传统的人工调度方法，仅依靠勤务排班表调度警员，未考虑警员位置与交通事件位置的关系。为了满足指挥调度的高效性，基于栅格化的路网拓扑结构，利用智能化的最短路径算法搜索交通事件周围的警员，并按照路径从近到远进行排序，以供指挥调度人员参考派遣。
附图说明
图1是本发明实施例中观测概率与转移概率服从分布图；
图2是本发明实施例中交通警力执勤状态转移关系图；
图3是本发明实施例中基于隐马尔可夫的交警执勤状态辨识模型计算流程图；
图4是本发明实施例中交通事件发生区域路网地图栅格化结果图；
图5是本发明实施例中基于A*算法的最短路径规划流程图；
图6是本发明实施例中交通警力最短路径规划结果图；
图7是本发明实施例中交通警力派遣列表结果图；
图8是本发明实施例中所述的一种交通警力指挥调度设备结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例1
一种交通警力指挥调度方法，包括以下步骤：
S1.实时获取交通相关数据；所述交通相关数据包括交通流速度数据、交通事故数据、天气能见度数据和交通警力GPS轨迹数据；交通流速度数据由交通流检测器测得，是指该时段内通过车辆速度的平均值，单位为千米每小时(km/h)；交通事故数据包括：“SGBH”代表事故编号，“A”开头的事故为交警通过移动警务终端主动上报的事故，“0”开头的事故为报警人通过“122接处警”平台上报的事故；“FSSJ”代表事故发生时间；“LONGITUDE”、“LATITUDE”分别代表事故发生地点的经度、纬度；“SGMS”代表事故情况的简单描述，以上数据来自于交管部门调度中心数据库；天气能见度数据包括“NJDSBBH”代表天气能见度检测器的设备编号；“SBSJ”表示天气能见度数据的上报时间；“LONGITUDE”、“LATITUDE”分别表示该天气能见度检测器的设备所在地点的经纬度信息；“NJD”表示该点周围的天气能见度，单位为千米，以上数据来自天气能见度检测器；交通警力GPS轨迹数据包括每两分钟一次的交警的GPS位置信息，“JYBH”表示警员编号；“DEPARTMENT”表示所属部门；“TIMESTAMP”表示轨迹点的时间戳；“LONGITUDE”表示经度；“LATITUDE”表示纬度；
S2.对交通相关数据进行清洗，剔除异常数据；所述清洗为，去除重复数据，识别异常数据、真空数据和缺失数据并进行填补(采用指数平滑法)；
S3.将交通事故GPS坐标和交通警力GPS坐标分别进行坐标转换并与道路进行匹配；
S4建立交通警力执勤状态分类；
S5.根据交通警力GPS轨迹信息，辨识交警执勤状态；
S6.根据步骤S3所匹配至道路上的交通事故与步骤S5所辨识的交警执勤状态结果，生成派遣列表，供指挥调度工作人员进行参考，以便选择合适的警员进行派遣。
所述交通相关数据包括交通事故数据和交通警力GPS轨迹数据；所述异常数据包括重复数据和缺失数据。
所述步骤S3中，包括以下步骤：
S31.将获得的数据导入数据库，并调整格式；调整格式后便于在数据库中进行批量处理操作，如查询、剔除重复值、无效值以及对警员的轨迹进行提取等操作；
S32.对交通事故数据进行坐标转换，使其与交通警力GPS数据参考同一坐标系；
S33.将坐标转换后的交通事故数据与交通警力GPS数据进行点到线的地图匹配。
所述坐标转换包括以下步骤：把交通事故发生位置的坐标系与交通警力坐标系设置在同一个参考系坐标下，完成统一交通事故发生位置点与交通警力GPS点的坐标参考系；另外，将坐标转换后的点以点到线的地图匹配方法与道路进行匹配。
所述交通警力执勤状态包括待岗、事件处置途中、事件处置中和事件处置完毕返回四个状态；
所述待岗包括：交警按照勤务管理部门制定的警务排班表正常执行勤务工作，并无特定的调度出警任务；
所述事件处置途中包括：交通事件发生后，指挥调度中心的人员将出警指令发送至警员的移动警务终端上，警员按照指令要求前往事发地点的过程；
所述事件处置中包括：警员达到事发地点，开始处理交通事件，以维护城市道路的畅通稳定运行；
所述事件处置完毕返回包括：警员处理完事件后返回执勤岗位的过程。
所述步骤S5包括以下步骤：
S51、定义交通事件发生区、交警趋近状态和交通事件状态；
所述交通事件发生区的定义方法为：假设交通事件发生区为r，dir表示警员i距离交通事件发生区的距离，用Sir判断交警i是否在交通事件发生区r内；判断方法为：首先设置距离判断阈值，如果dir小于距离判断阈值，则令Sir＝1(即表示在交通事件发生区r内)；如果dir大于距离判断阈值，则令Sir＝0(即表示在交通事件不发生区r内)。
所述交警趋近状态的定义方法为：用
Figure BDA0003106110160000081
判断交警i在t时间是否趋近交通时间发生区r；判断方法为：根据交警在t-1时的距离
Figure BDA0003106110160000082
和t时的距离
Figure BDA0003106110160000083
做差，若大于0，则令
Figure BDA0003106110160000084
(即正在接近)；若小于0，则令
Figure BDA0003106110160000085
(即没有接近)。
所述交通事件状态的定义方法为：根据交通事件的处理流程，可将交通事件的状态划分为等待处理、正在处理、处理结束三种；其中，等待处理表示交通事件发生后，已派遣警员前往处置，但警员还未到达该地处理事故；正在处理表示，交通事件发生后警员根据指挥调度的指令已经赶到现场并开始处理事件；处理结束表示警员处置完交通事件后返回；用P表示交通事件的状态，若P＝0，则表示未发生交通事件；若P＝1，则表示发生了交通事件，此时的交通事件状态可以细分成为以下三种：等待处理、正在处理、处理结束；
S52、确定观测概率；以警员距离事故中心的距离dir作为观测概率的判断依据，警员距离事件的距离越小，观测概率越高；观测概率服从正态分布：
Figure BDA0003106110160000091
上述公式中，μ代表d_ir观测的期望，σ代表d_ir观测的标准差；
S53、确定转移概率；以警员距离事件的趋近程度即
Figure BDA0003106110160000092
作为判断转移概率的依据，警员趋近事件的程度越高，转移概率越高；转移概率服从S型曲线分布，为简化模型，设定该S型曲线分布为：
Figure BDA0003106110160000093
上述公式中，
Figure BDA0003106110160000094
表示交警在t-1时刻距事故发生地i的距离，
Figure BDA0003106110160000095
表示交警在t时刻距事故发生地i的距离；
S54、确定初始轨迹点OT-1对应的隐藏状态qi，OT轨迹点对应状态的可能概率P的计算公式如下：
P＝aT-1×bT-1×aT
上述公式中，aT-1表示初始轨迹点OT-1的观测概率，bT-1表示初始轨迹点OT-1至轨迹点OT的转移概率，aT表示轨迹点OT的观测概率；
判断轨迹点OT的状态相对于初始轨迹点OT-1的状态是否发生了转移需设定一个阈值，设定该阈值为ε＝0.2，
Figure BDA0003106110160000096
所述步骤S6包括以下步骤：
S61、以一固定大小的正方形对区域进行栅格化处理；
S62、将每个划分的栅格赋予了相应的权重，该权重表示了栅格的通行能力：
Figure BDA0003106110160000101
其中，wi第i个栅格的权重；li第i个栅格中的路段长度；d栅格固定边长；
S63、建立路网空间邻接矩阵，以点为研究对象；若两节点ni、nj由公共边l相连接，则可认为两节点直接相邻，否则认为两节点不相邻；路网空间邻接矩阵的建立方法为：假设一个具有n个空间单元的路网拓扑结构，若第i个单元与第j个单元相邻接，则矩阵的第i行、第j列的元素设为1，反之设为0。路网空间邻接矩阵Z可表述为：
Figure BDA0003106110160000102
其中，zij表示i对于j之间的邻接关系取值，相邻为1，不相邻为0。
S64、根据交通事故发生位置与交警执勤状态及位置，利用A*算法实现最短路径规划。
A*算法的步骤如下：
S641：设置Open列表用于存储将要访问节点，将起始点S放入Open列表中，Open列表将根据估价函数f(n)升序排序；
S642：获取Open列表中的第一个节点N，若该节点为目标节点，则退出搜索并输出路长与路径，若非目标节点，则进入S643；
S643：设置Close列表用于存储访问过的节点，获取当前处理节点有所不在Close列表当中的相邻节点，并计算估价函数f(n)；将当前处理节点作为相邻节点的父节点，把相邻节点放入Open列表中；
S644：将当前节点从Open列表中移入Close列表中，循环执行S642。
所述派遣列表包括警员编号、出警路径距离和可派状态，所述出警路径距离为该警员至交通事故发生位置间的最短路径距离，所述可派状态包括可派遣和不可派遣，所述派遣列表中，可派状态为可派遣的警员排序处于可派状态为不可派遣的警员之前，出警路径距离短的警员排序处于出警路径距离长的警员之前。
以某城市道路为例，本发明的实现过程如下：
1)对相关交通数据进行清洗剔除异常数据，得到有效数据；
2)利用隐马尔可夫模型根据交通警力GPS数据辨识交通警力执勤状态，观测概率与转移概率的服从分布如图1所示，状态转移关系如图2所示；
3)确定隐马尔可夫模型的计算流程，如图3所示；
4)对交通事件发生区域路网进行地图栅格化处理，并建立空间邻接矩阵如图4所示；
5)利用A*最短路径规划算法，根据交通警力执勤状态辨识结果，在可派遣的交警中，进行调度，流程如图5所示，结果如图6所示；
6)生成派遣列表，供指挥调度工作人员进行参考，如图7所示。
实施例2
相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种交通警力指挥调度设备，下文描述的一种交通警力指挥调度设备与上文描述的一种交通警力指挥调度方法可相互对应参照。
图3是根据一示例性实施例示出的一种交通警力指挥调度设备800的框图。如图3所示，该交通警力指挥调度设备800可以包括：处理器801，存储器802。该交通警力指挥调度设备800还可以包括多媒体组件803，输入/输出(I/O)接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
其中，处理器801用于控制该交通警力指挥调度设备800的整体操作，以完成上述的交通警力指挥调度方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该交通警力指挥调度设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该交通警力指挥调度设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该交通警力指挥调度设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，交通警力指挥调度设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的交通警力指挥调度方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的交通警力指挥调度方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由交通警力指挥调度设备800的处理器801执行以完成上述的交通警力指挥调度方法。
实施例3
相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种交通警力指挥调度方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的交通警力指挥调度方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种交通警力指挥调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.实时获取交通相关数据；
S2.对交通相关数据进行清洗，剔除异常数据；
S3.将交通事故GPS坐标和交通警力GPS坐标分别进行坐标转换并与道路进行匹配；
S4建立交通警力执勤状态分类；
S5.根据交通警力GPS轨迹信息，辨识交警执勤状态；
S6.根据步骤S3所匹配至道路上的交通事故与步骤S5所辨识的交警执勤状态结果，生成派遣列表，供指挥调度工作人员进行参考，以便选择合适的警员进行派遣。
2.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于：所述交通相关数据包括交通事故数据和交通警力GPS轨迹数据；所述异常数据包括重复数据和缺失数据。
3.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于,所述步骤S3中，包括以下步骤：
S31.将获得的数据导入数据库，并调整格式；
S32.对交通事故数据进行坐标转换，使其与交通警力GPS数据参考同一坐标系；
S33.将坐标转换后的交通事故数据与交通警力GPS数据进行点到线的地图匹配。
4.根据权利要求3所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于,所述坐标转换包括以下步骤：统一交通事故发生位置点与交通警力GPS点的坐标参考系；另外，将坐标转换后的点以点到线的地图匹配方法与道路进行匹配。
5.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于：所述交通警力执勤状态包括待岗、事件处置途中、事件处置中和事件处置完毕返回四个状态；
所述待岗包括：交警按照勤务管理部门制定的警务排班表正常执行勤务工作，并无特定的调度出警任务；
所述事件处置途中包括：交通事件发生后，指挥调度中心的人员将出警指令发送至警员的移动警务终端上，警员按照指令要求前往事发地点的过程；
所述事件处置中包括：警员达到事发地点，开始处理交通事件，以维护城市道路的畅通稳定运行；
所述事件处置完毕返回包括：警员处理完事件后返回执勤岗位的过程。
6.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于,所述步骤S5包括以下步骤：
S51、定义交通事件发生区、交警趋近状态和交通事件状态；
所述交通事件发生区的定义方法为：假设交通事件发生区为r，dir表示警员i距离交通事件发生区的距离，用Sir判断交警i是否在交通事件发生区r内；
所述交警趋近状态的定义方法为：用
Figure FDA0003106110150000021
判断交警i在t时间是否趋近交通时间发生区r；
所述交通事件状态的定义方法为：将交通事件的状态划分为等待处理、正在处理、处理结束三种；其中，等待处理表示交通事件发生后，已派遣警员前往处置，但警员还未到达该地处理事故；正在处理表示，交通事件发生后警员根据指挥调度的指令已经赶到现场并开始处理事件；处理结束表示警员处置完交通事件后返回；用P表示交通事件的状态，若P＝0，则表示未发生交通事件；若P＝1，则表示发生了交通事件，此时的交通事件状态可以细分成为以下三种：等待处理、正在处理、处理结束；
S52、确定观测概率；以警员距离事故中心的距离dir作为观测概率的判断依据，警员距离事件的距离越小，观测概率越高；观测概率服从正态分布：
Figure FDA0003106110150000031
上述公式中，μ代表d_ir观测的期望，σ代表d_ir观测的标准差；
S53、确定转移概率；以警员距离事件的趋近程度即
Figure FDA0003106110150000032
作为判断转移概率的依据，警员趋近事件的程度越高，转移概率越高；转移概率服从S型曲线分布，设定该S型曲线分布为：
Figure FDA0003106110150000033
上述公式中，
Figure FDA0003106110150000034
表示交警在t-1时刻距事故发生地i的距离，
Figure FDA0003106110150000035
表示交警在t时刻距事故发生地i的距离；
S54、确定初始轨迹点OT-1对应的隐藏状态qi，轨迹点OT对应状态的可能概率P的计算公式如下：
P＝aT-1×bT-1×aT
上述公式中，aT-1表示初始轨迹点OT-1的观测概率，bT-1表示初始轨迹点OT-1至轨迹点OT的转移概率，aT表示轨迹点OT的观测概率；
判断轨迹点OT的状态相对于初始轨迹点OT-1的状态是否发生了转移需设定一个阈值，设定该阈值为ε＝0.2，
Figure FDA0003106110150000036
7.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于,所述步骤S6包括以下步骤：
S61、以一固定大小的正方形对区域进行栅格化处理；
S62、将每个划分的栅格赋予了相应的权重，该权重表示了栅格的通行能力：
Figure FDA0003106110150000037
其中，wi第i个栅格的权重；li第i个栅格中的路段长度；d栅格固定边长；
S63、建立路网空间邻接矩阵，以点为研究对象；若两节点ni、nj由公共边l相连接，则可认为两节点直接相邻，否则认为两节点不相邻；
S64、根据交通事故发生位置与交警执勤状态及位置，利用A*算法实现最短路径规划。
8.根据权利要求1所述的交通警力指挥调度方法，其特征在于：所述派遣列表包括警员编号、出警路径距离和可派状态，所述出警路径距离为该警员至交通事故发生位置间的最短路径距离，所述可派状态包括可派遣和不可派遣，所述派遣列表中，可派状态为可派遣的警员排序处于可派状态为不可派遣的警员之前，出警路径距离短的警员排序处于出警路径距离长的警员之前。
9.一种交通警力指挥调度设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114240162A (zh) * 2021-12-17 2022-03-25 中国平安财产保险股份有限公司 人员调度方法、装置、设备及存储介质
CN114781707A (zh) * 2022-04-01 2022-07-22 湘潭大学 针对交通工作人员调度的优化方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101872451A (zh) * 2009-10-30 2010-10-27 北京交通大学 基于多元数据的交警个体执勤微观行为分析方法
CN102044011A (zh) * 2009-10-20 2011-05-04 北京交通大学 一种警力资源调度的方法及系统
US20140156332A1 (en) * 2011-12-30 2014-06-05 Beijing Founder Electronics Co., Ltd. Dispatching System and Method
CN106408164A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 长威信息科技发展股份有限公司 一种警力资源调度方法及系统
CN107103750A (zh) * 2017-05-27 2017-08-29 南京多伦科技股份有限公司 一种基于警情级别的指挥调度派警系统及方法
CN109947098A (zh) * 2019-03-06 2019-06-28 天津理工大学 一种基于机器学习策略的距离优先最佳路径选择方法
CN111337044A (zh) * 2020-03-24 2020-06-26 北京交通发展研究院 一种基于通行权值的城市道路路径规划方法
CN112396333A (zh) * 2020-11-25 2021-02-23 马鞍山揽月工业设计工作室 一种交通事故处理调度系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102044011A (zh) * 2009-10-20 2011-05-04 北京交通大学 一种警力资源调度的方法及系统
CN101872451A (zh) * 2009-10-30 2010-10-27 北京交通大学 基于多元数据的交警个体执勤微观行为分析方法
US20140156332A1 (en) * 2011-12-30 2014-06-05 Beijing Founder Electronics Co., Ltd. Dispatching System and Method
CN106408164A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 长威信息科技发展股份有限公司 一种警力资源调度方法及系统
CN107103750A (zh) * 2017-05-27 2017-08-29 南京多伦科技股份有限公司 一种基于警情级别的指挥调度派警系统及方法
CN109947098A (zh) * 2019-03-06 2019-06-28 天津理工大学 一种基于机器学习策略的距离优先最佳路径选择方法
CN111337044A (zh) * 2020-03-24 2020-06-26 北京交通发展研究院 一种基于通行权值的城市道路路径规划方法
CN112396333A (zh) * 2020-11-25 2021-02-23 马鞍山揽月工业设计工作室 一种交通事故处理调度系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114240162A (zh) * 2021-12-17 2022-03-25 中国平安财产保险股份有限公司 人员调度方法、装置、设备及存储介质
CN114781707A (zh) * 2022-04-01 2022-07-22 湘潭大学 针对交通工作人员调度的优化方法及系统
CN114781707B (zh) * 2022-04-01 2024-05-31 湘潭大学 针对交通工作人员调度的优化方法及系统

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