一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法

章磊，何芬，李鴻赟

一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法

章磊，何芬，李鴻赟

（公安部第一研究所信息技術(shù)研發(fā)二部，北京 100048）

通過空間位置統(tǒng)計警情在指定區(qū)域內(nèi)的高發(fā)情況，在公安業(yè)務(wù)指導(dǎo)及信息系統(tǒng)建設(shè)中具有重要的應(yīng)用價值?；谄娈惿渚€法判斷點是否落在指定空間位置內(nèi)，將警情作為一個點判斷是否落在某一物理區(qū)域范圍，最終實現(xiàn)對警情高發(fā)區(qū)域的統(tǒng)計、展示。該方法通過空間計算，對一些存在的奇異情況進行了分析和歸納，具有準(zhǔn)確、快速、冗余性強的優(yōu)點，可推廣應(yīng)用到比如四色預(yù)警、警情派出所轄區(qū)確認(rèn)、警情分類等各類場景中。

公安安全；警情；包含檢測；邊界檢測

利用空間位置判斷警情的歸屬單位在警情高發(fā)統(tǒng)計、警力調(diào)配、區(qū)域規(guī)劃、巡邏任務(wù)等公安業(yè)務(wù)中具有重要的應(yīng)用價值[1]。

本文通過警情空間歸屬判斷，構(gòu)建各類實戰(zhàn)應(yīng)用模型，在接警、布警、出警、處置、反饋等各階段為參與處置工作的各層級警力提供全信息數(shù)據(jù)支撐、推送、共享體系。通過空間串并分析，指揮員及相關(guān)民警均能夠全面掌握報警人的背景信息、周邊環(huán)境；能夠快速、準(zhǔn)確地了解到與報警人最近的警力，合理地選擇和整合警力開展有針對性的處置，并將現(xiàn)場處置信息實時推送給參與處置的一線人員，既能形成合力，也不會造成相互干擾。

1 基本概念及主要奇異情況

1.1 多邊形區(qū)域

多邊形區(qū)域是線段的有限集合，主要指派出所轄區(qū)、警務(wù)站轄區(qū)，在本文中，多邊形區(qū)域主要指各公安警情。

1.2 射線法

判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中，一種常用的方法是射線法[2]，即從警情空間位置作為一個點發(fā)出一條射線，以該射線與轄區(qū)的邊界相交的數(shù)目作為基礎(chǔ)，進行計算。如果有奇數(shù)個相交點，則警情落在多邊形轄區(qū)內(nèi)，否則警情不屬于該轄區(qū)。雖然通過射線法具有簡單的特點，但它很難處理一些特殊情況。比如，以警情空間位置作出的射線與轄區(qū)的某一條邊共線，此時，很難統(tǒng)計射線與多邊形的交點個數(shù)。本文在不改變射線法原理的基礎(chǔ)上，通過添加對主要特殊情況的處理邏輯，能夠解決射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中遇到的異常問題[3]。點在多邊形內(nèi)的檢測如圖1所示。

1.3 主要特殊情況

本文的主要研究通過射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中遇到的異常問題[4]有以下4種。

圖1 點在多邊形內(nèi)的檢測

1.3.1 轄區(qū)頂點重復(fù)

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中，當(dāng)轄區(qū)邊界存在相鄰的坐標(biāo)頂點時，會導(dǎo)致運用射線法在計算過程中出現(xiàn)異常。

1.3.2 警情本身是轄區(qū)多邊形坐標(biāo)空間中的某個頂點

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中，當(dāng)被檢測的警情本身就是轄區(qū)的某個頂點時，導(dǎo)致射線法 失效。

1.3.3 警情在轄區(qū)多邊形的邊上

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中，當(dāng)被檢測的警情在轄區(qū)的某條邊界上時，也會導(dǎo)致計算出來相交的邊數(shù)異常，導(dǎo)致射線法失效。

1.3.4 射線與轄區(qū)的邊重疊

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區(qū)中，當(dāng)利用被檢測的警情作出的射線與轄區(qū)的某條邊重疊時，也會導(dǎo)致射線法失效。

1.3.5 射線經(jīng)過轄區(qū)的頂點

當(dāng)被檢測的警情作出的射線經(jīng)過轄區(qū)的某個頂點，與多邊形相交的邊數(shù)也會導(dǎo)致計算結(jié)果異常。

2 檢測警情在多邊形內(nèi)的實現(xiàn)

2.1 檢測警情在多邊形內(nèi)的特殊情況

檢測警情在多邊形內(nèi)原理依然是以射線法為基礎(chǔ)，按這個警情位置向右做一個水平射線，當(dāng)該射線與轄區(qū)邊界構(gòu)成的多邊形的邊相交數(shù)量為奇數(shù)時，則相交，為偶數(shù)時則不相交，該方法可有效規(guī)避多邊形凹凸性帶來的問題[5]，但依然無法避免的主要特殊情況有：①構(gòu)成轄區(qū)邊界的多邊形頂點存在連續(xù)重復(fù)的點；②警情本身就是轄區(qū)邊界多邊形的某一個頂點；③警情在轄區(qū)邊界多邊形的邊上；④以這個警情位置向右做一個水平射線正好經(jīng)過多邊形的某個頂點；⑤按這個警情位置向右做一個水平射線與多邊形的邊重疊。

上述5種特殊情況下，使用射線均會導(dǎo)致傳統(tǒng)射線算法異常、失效或者結(jié)果不正確。本文提出的“一種基于空間位置進行警情高發(fā)統(tǒng)計的方法”可有效解決傳統(tǒng)射線法在實際應(yīng)用過程中因特殊情況遇到的異常問題。

2.2 偽代碼

算法的偽代碼實現(xiàn)如下。

偽代碼首先初始化結(jié)果isPointInPoly = false，默認(rèn)為false代表默認(rèn)被檢測點P不在多邊形內(nèi)，高可靠基于奇異射線法檢測點在多邊形內(nèi)的算法偽代碼如下：

最終變量isPointInPoly=true代表點P在多邊形內(nèi)部，否則點P不在多邊形內(nèi)。

2.3 方法分析

2.3.1 時間復(fù)雜度

方法的時間復(fù)雜度整體與構(gòu)成轄區(qū)邊界多邊形的頂點個數(shù)成線性關(guān)系，算法整體時間復(fù)雜度為（）。

2.3.2 空間復(fù)雜度

方法定義了少量臨時變量，與轄區(qū)邊界構(gòu)成的多邊形的頂點數(shù)量無關(guān)，并不占用額外的存儲空間，整體空間復(fù)雜度為（1）。

2.3.3 非侵入式

不對原始邊界數(shù)據(jù)做任何修改、刪除，保證數(shù)據(jù)正常使用后原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，方便后續(xù)繼續(xù)使用。

3 本方法的應(yīng)用

3.1 獲得警情周邊綜合態(tài)勢

通過本方法將警情快速定位到轄區(qū)，在電子地圖上展示該警情、轄區(qū)邊界以轄區(qū)內(nèi)街面實時警力的位置，并可對周邊業(yè)務(wù)關(guān)注要素等信息要素進行上圖展示，比如重點場所、周邊視頻、重點人群、制高點、學(xué)校、加油站、醫(yī)院等相關(guān)資源，通過本方法快速精準(zhǔn)地獲得警情周邊中和態(tài)勢。

3.2 四高分析

依據(jù)本方法快速計算出所有警情的所屬發(fā)案轄區(qū)，基于空間位置研判分析警情高發(fā)時間、高發(fā)地區(qū)、高發(fā)處所、高發(fā)類型，并以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現(xiàn)，快速獲得各轄區(qū)的四高分析情況。

3.3 四色預(yù)警分析

四色預(yù)警系統(tǒng)可以對各轄區(qū)、塊、段、點、單位的警情數(shù)量、類型進行預(yù)警分析。以各公安機關(guān)統(tǒng)計單元（對應(yīng)的轄區(qū)邊界）為單位，綜合考慮警情的數(shù)量，包括每日、每周、每月、每年等多種統(tǒng)計方式，分別確定警情所處的“紅橙黃綠”四色狀態(tài)，并以文字、圖表加顏色顯示，通報發(fā)布。

3.4 串并案分析

按照警情的空間位置，結(jié)合轄區(qū)內(nèi)的小區(qū)、學(xué)校、內(nèi)保單位等邊界位置，通過空間計算，進行警情空間串并分析，實現(xiàn)不同報警名稱在同一空間位置上的警情串并。

3.5 風(fēng)險預(yù)警

在警情常量之上，利用空間確認(rèn)警情的位置、小區(qū)，疊加季節(jié)性犯罪、輸入性犯罪、高危地區(qū)人員流入三類風(fēng)險因素，賦予不同分值，采取計分辦法，環(huán)比昨日、上周、上月以及同比數(shù)據(jù)進行分析，對空間位置的小區(qū)、學(xué)校、單位開展風(fēng)險評估后形成預(yù)警結(jié)果。

3.6 警情警力疊加分析

通過警情空間位置定位，將警情按需求歸到每一個轄區(qū)邊界內(nèi)，根據(jù)管轄區(qū)域內(nèi)的案發(fā)情況（數(shù)量、時間、頻度等）與警力投入、巡區(qū)覆蓋度關(guān)系的圖示統(tǒng)計，為警情分析和勤務(wù)預(yù)案的調(diào)整提供依據(jù)。

4 結(jié)束語

本文空間位置統(tǒng)計警情在指定區(qū)域內(nèi)高發(fā)情況，警情聚合、串并、統(tǒng)計統(tǒng)計分析，依據(jù)發(fā)案轄區(qū)、塊、段、點、案件類型、時間段內(nèi)等多種查詢條件，對警情高發(fā)時間、高發(fā)地區(qū)、高發(fā)處所、高發(fā)類型進行研判分析，平臺支持對高發(fā)基準(zhǔn)值的自定義設(shè)置，警情四高分析結(jié)果以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現(xiàn)。

［1］FEITO F，TORRES J，URENAA .Orientation，simplicity and inclusion test for planar polygons［J］.Computer &graphics，1995（4）：83.

［2］HAINESA E.Point in polygon strategies［J］.Graphics gems，1994（6）：13.

［3］WANG W C.A new method for deciding whether a point is in a polygon or a polyhedron［J］.Journal of software，2000，11（12）：66.

［4］章孝燦，黃智才.GIS中孤島和內(nèi)點快速歸屬算法［J］.計算機學(xué)報，2005，28（3）：343-349.

［5］劉潤濤.任意多邊形頂點凸、凹性判別的簡捷算法［J］.軟件學(xué)報，2002（7）：1309-1312.

TP391

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.01.020

2095－6835（2021）01－0060－02

章磊（1988—），男，安徽定遠(yuǎn)人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。何芬（1991—），女，江西贛州人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。李鴻赟（1990—），男，甘肅蘭州人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

〔編輯：張思楠〕