基于风险熵的视频监控布局模型研究

发布时间：2020-07-01 22:41

【摘要】：视频监控信息是公安机关侦查破案的重要依据,合理的视频监控布局,对提高地区治安防控起着举足轻重的作用。受到资金的限制,公安视频监控的数量不能够无限扩大,如何以最小的代价达到最佳的防控目的成了公安领域亟需解决的问题。传统的视频监控点位的部署大多依靠相关技术人员的经验,通过现场勘查决定。这种部署方案的制定一方面需要耗费大量的人力和物力,另一方面由于技术人员往往注重于特定部位的监控,缺乏宏观角度的统筹协调,容易造成部分区域的重复监控和部分区域的监控缺失。本文从公安视频监控布点的现状入手,分析现有的视频监控布局的不足,结合街头警情数据建立街面安全风险熵模型,提出基于风险熵的公安视频监控布局模型,旨在减少当前视频监控布局的主观性和随意性,提高视频监控点布局的科学性。本文首先对TF-IDF算法进行改进,并将改进的算法用于公安业务中的警情分类研究。接着,结合熵理论和街头警情数据提出一种街面安全风险熵模型,此模型可以用来度量街面的风险程度。通过举例分析和与POI数据的核密度图进行对比,验证了此模型的合理性;最后针对K-means算法初始聚类中心敏感这一不足进行了改进,提出一种结合街面安全风险熵与K-means算法的视频监控布局方法,并通过实验进行了分析说明。本文的创新点在于,首次将“风险熵”模型引入到公安视频监控布局的研究中,能够有效地从较为宏观的角度衡量某一地区的风险程度,并提出一种基于K-means和风险熵的视频监控布局方法,提高公安部门视频监控布点工作的客观性和科学性,以达到减少资源浪费,节省人力物力的效果,使得有限的视频监控资源得到充分的利用。
【学位授予单位】：中国人民公安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：D631.2;TN948.6
【图文】：

宏平均F1 90.69 94.12从表 3.2 和图 3.1 可以看出，改进的在对警情数据进行分类时，相比于传统 TF-IDF在分类效果有显著提升。图3.1 可以看出各个类别的 F 1值均有提升，其中“其他”类警情的分类效果提升最为明显，提升了 8.3 个百分点，并且整个数据集的宏平均 F 1值由90.69%提高到 94.12%。因此通过实验表明，改进后的 TF-IDF 算法对于提高警情分类是

计 396.64 平方千米，是所在城市的人口大区，以及非户籍人口为主，流动人口多，是该市的治安街头风险熵模型分析和验证，该区域示意图如图 究区域进行划分，以 500m×500m 的方格作为基个单元。案件数据选自 B 区 2016 年其中 10 个除重复数据与无效数据后，利用上一章所改进的分类，最终得到共计 51008 条街头警情数据。

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本文编号：2737371