一种治安视频和卡口选点优化的规划作业方法与流程

本发明涉及公共安全的地理信息系统的技术领域，特别是利用空间规划算法模型，来规划治安视频和卡口选点优化的规划作业方法。

背景技术：

目前，国内方面，覆盖模型虽应用广泛，但一般需设定设施覆盖的数量和服务半径，而对于公安视频(卡口)规划只能事先设定候选位置和视频服务半径，因此覆盖模型对于公安社会治安视频(卡口)规划还缺乏适应性。

国外方面，robertbodor，andrewdrenner(2007)等在考虑动态变化区域情况，提出一种针对小范围区域视频点优化配置算法。samerhanoun,asimbhatti等(2014)运用参数调控视频监控点实际覆盖范围，同时结合模拟退火算法及邻域生成函数，进行监控视频规划。khaleda,amrik等(2014)提出收益最大化及成本最小化原则,确定区域全覆盖时所需的监控视频点数量，以及覆盖重点区域所需的监控视频点数量，运用smartmax算法确定视频点规划方案。

已有的视频规划方法虽具备一定的合理性，有的也利用了gis数据参与规划，但其在方法的通用性以及数学模型的规范性上还有缺乏，要应用到公安社会治安视频(卡口)选址上，仍有不足；社会治安视频(卡口)主要服务于公共安全行业，具体规划还须与公安治安的“打、防、管、控”业务紧密关联。

技术实现要素：

本发明的主要目的，是提出一种治安视频和卡口选点优化的规划作业方法，旨在克服以上问题。

为实现上述目的，本发明提出的一种治安视频和卡口选点优化的规划作业方法，包括如下步骤：

s1.从警用地理信息系统获取“人、车、案件、商圈、重点单位”五要素，并分别设置权重值；

s2.在s1所述警用地理信息系统中，依次执行步骤s21、s22、s23、s24、s25；

s21.将s1中所述五要素的数据信息，输入空间权重矩阵模型进行计算，空间权重矩阵模型计算后输出结果，得到治安防控区的规划信息；

s22.以行政区划为基本面，以环省、环市、环区县、环聚居区4级包围圈、逐渐缩小控制范围的原则构建4级卡口围栏；

s23.在s22中已经设定的4级卡口围栏基础上，使用视频规划模型，顾及“人、车、案件、商圈”四要素，进行“盖面-定点-连线”的区域细化控制规划；

s24.考虑城市扩张对视频规划的影响，建立扩张模型；

s25.基于空间地图制图理论，在此基础上顾及s24中的扩张模型，通过量化指标、参数、阈值、空间集合建立精确的视频规划空间布点模型，完成对视频的自动选点和计算，输出相应的shape文件；

s3.将s25中自动选点和计算后得到的视频和卡口优化shape文件与电子地图匹配，得到被优化选点的视频和卡口分布地图。

优选地，s21中所述空间权重矩阵模型为：wij＝[dij]^-α·[βij]^b，其中i、j代表四类要素信息中的每个独立单位，用具有边界的封闭图形来表示；dij代表每个独立单位相互之间的距离；βij代表i被j共享的边界的长度占i总边界长度的比例。

优选地，s22中的4级卡口围栏，是先通过控制等级道路与车流分析得到相应的卡口，再由相邻的卡口连接起来形成闭环，保证进出闭环时都能被卡口记录到。

优选地，s23中所述视频规划模型，分为盖面控制模式和定点控制模式；

s24中所述扩张模型的计算公式为：

其中λi为扩张系数，当i＝1时，λ1为路网扩张系数，当i＝2时，λ2为单位扩张系数；当i＝3时，λ3为城市建成区扩张系数；n为规划年数；xi为当年扩张因素总量，当i＝1时，x1为路网总里程数；当i＝2时，x2为单位poi总数；当i＝3时，x3为城市建筑物总面积；yi为前一年扩张因素总量；

s25中的视频规划空间布点模型，分为卡口与盖面视频选点模型、路口视频选点模型、重点单位选点模型、视频空间规划点集选址模型；视频规划模型的输入量为：

a为区域与等级道路交点集，

h为高速公路服务区、收费站、出入口点集，

r为剔除内部路小路后的道路交叉口点集，

c为信息点点集，

s为过长路段按间距加密点集，

p为高速公路服务区、收费站、出入口点，

输入量结合治安防控区的扩张模型进行计算，得出相应的卡口与盖面视频选点模型、路口视频选点模型、重点单位选点模型、视频空间规划点集选址模型。

优选地，所述卡口与盖面视频选点模型为：

优选地，所述路口视频选点模型为：

其中f(airi)为点选择函数，f(ωi，dij)表示4种因子选择函数，ωi表示4种因子权重，dij表示第i个路口的4种因子密度值，g(ri，ri-1)两路口点距离选择总数。

优选地，所述重点单位选点模型为：

其中，f(·)表示信息点类型选择函数，t重点单位类型。

优选地，所述空间规划点集选址模型为：

p＝a1∪r1∪c1∪s

f(x)∈{1，2，3...n}，h(x)∈{1，2，3...n}

其中：λ1表示城市扩张系数、λ2表示道路扩张系数、λ3表示单位扩张系数、f(ti，γi)路口系数总数、ti路口类型、γi车道数、d表示路段加密间距、li表示路段长度、h(ti)表示单位系数函数、ri表示单位类型g¹(·)求集合中元素数量的函数、表示取整函数。

优选地，盖面控制模式为在规划s22中的4级卡口围栏后，按照基本警务管理单元、零散聚居区、乡镇街道、自然村等进行面覆盖检查与补漏，保证进出这些区域路网有视频点分布；

优选的，定点控制模式依据“定点-筛选-抽稀-定系数”四步，完成视频空间布点；

定点为打破城市分级分类，按照“道路交叉口+重点单位+立体防控点”全布控的原则；

筛选包括利用“人、车、案件、商圈”四要素覆盖度以及热点密度对道路交叉口进行筛选，确定需要布控视频的道路交叉口，根据单位的级别、重要性与规模，筛选重点单位，按照挖掘的阈值抽取各地市高空瞭望点、桥梁、隧道、过街天桥、地下通道，从上至下布置视频点；

抽稀则按照大数据挖掘出来的最小间距阈值，对过密道路、单位、立体防控空间布点进行删除；

定系数则包括按路口类型、道路车道数两个维度确定布点系数，重点单位按级别确定布点系数。

相比与现有技术，本发明的有益效果在于：

已有的设施选址模型与视频选址方法，在其无法完全满足社会治安视频监控选址要求的情况下，本技术方案量化指标，建立数学模型，建立卡口、视频电子围栏；其次，从治安防控的实战需求出发，构建闭环式空间建模规划方法，确保在每一个空间尺度下的边界、路线、节点均有视频监控来进行控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得出其他的附图。

图1为本发明规划方法的流程图；

本发明的技术手段及技术效果将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整、详细地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作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。

另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

本发明提出的一种治安视频和卡口选点优化的规划作业方法，包括如下步骤：

第一步，从警用地理信息系统获取“人、车、案件、商圈、重点单位”五要素，并分别设置权重值；

第二步，将第一步中五要素的数据信息，输入空间权重矩阵模型，wij＝[dij]^-α·[βij]^b进行计算，其中i、j代表四类要素信息中的每个独立单位，用具有边界的封闭图形来表示，dij代表每个独立单位相互之间的距离，βij代表i被j共享的边界的长度占i总边界长度的比例；空间权重矩阵模型计算后输出结果，得到治安防控区的规划信息；

第三步，以行政区划为基本面，以环省、环市、环区县、环聚居区4级包围圈、逐渐缩小控制范围的原则构建4级卡口围栏；4级卡口围栏，是先通过控制等级道路与车流分析得到相应的卡口，再由相邻的卡口连接起来形成闭环，保证进出闭环时都能被卡口记录到；

第四步，在三步中已经设定的4级卡口围栏基础上，使用视频规划模型，顾及“人、车、案件、商圈”四要素，进行“盖面-定点-连线”的区域细化控制规划；视频规划模型，分为盖面控制模式和定点控制模式；

盖面控制模式，为在规划s22中的4级卡口围栏后，按照基本警务管理单元、零散聚居区、乡镇街道、自然村等进行面覆盖检查与补漏，保证进出这些区域路网有视频点分布；定点控制模式，依据“定点-筛选-抽稀-定系数”四步，完成视频空间布点；定点为打破城市分级分类，按照“道路交叉口+重点单位+立体防控点”全布控的原则；筛选包括利用“人、车、案件、商圈”四要素覆盖度以及热点密度对道路交叉口进行筛选，确定需要布控视频的道路交叉口，根据单位的级别、重要性与规模，筛选重点单位，按照挖掘的阈值抽取各地市高空瞭望点、桥梁、隧道、过街天桥、地下通道，从上至下布置视频点；抽稀则按照大数据挖掘出来的最小间距阈值，对过密道路、单位、立体防控空间布点进行删除；系数则包括按路口类型、道路车道数两个维度确定布点系数，重点单位按级别确定布点系数第五步，将第四步的四个模型均以shape格式导出到警用地理信息系统，与电子地图进行匹配，得到视频优化选址图；

第五步，考虑城市扩张对视频规划的影响，建立扩张模型；扩张模型的计算公式为：

其中λi为扩张系数，当i＝1时，λ1为路网扩张系数，当i＝2时，λ2为单位扩张系数；当i＝3时，λ3为城市建成区扩张系数；n为规划年数；xi为当年扩张因素总量，当i＝1时，x1为路网总里程数；当i＝2时，x2为单位poi总数；当i＝3时，x3为城市建筑物总面积；yi为前一年扩张因素总量；

第六步，基于空间地图制图理论，在此基础上顾及s24中的扩张模型，通过量化指标、参数、阈值、空间集合建立精确的视频规划空间布点模型，完成对视频的自动选点和计算，输出相应的shape文件；视频规划空间布点模型，分为卡口与盖面视频选点模型、路口视频选点模型、重点单位选点模型、视频空间规划点集选址模型；视频规划模型的输入量为：

a为区域与等级道路交点集，

h为高速公路服务区、收费站、出入口点集，

r为剔除内部路小路后的道路交叉口点集，

c为信息点点集，

s为过长路段按间距加密点集，

p为高速公路服务区、收费站、出入口点，

输入量结合治安防控区的扩张模型进行计算，得出相应的卡口与盖面视频选点模型、路口视频选点模型、重点单位选点模型、视频空间规划点集选址模型。

卡口与盖面视频选点模型为：

路口视频选点模型为：

其中f(airi)为点选择函数，f(ωidij)表示4种因子选择函数，ωi表示4种因子权重，dij表示第i个路口的4种因子密度值，g(ri，ri-1)两路口点距离选择总数。

重点单位选点模型为：

其中，f(·)表示信息点类型选择函数，t重点单位类型。

空间规划点集选址模型为：

p＝a1∪r1∪c1∪s

f(x)∈{1，2，3·..n}，h(x)∈{1，2，3...n}

其中：λ1表示城市扩张系数、λ2表示道路扩张系数、λ3表示单位扩张系数、f(ti，γi)路口系数总数、ti路口类型、γi车道数、d表示路段加密间距、li表示路段长度、h(ti)表示单位系数函数、ri表示单位类型g¹(·)求集合中元素数量的函数、表示取整函数。

第七步，将第六步中自动选点和计算后得到的视频和卡口优化shape文件与电子地图匹配，得到被优化选点的视频和卡口分布地图。

在本实施方式中，以警务实际需求出发，以近几年累积的各类数据为基础，从中提炼与挖掘治安视频建设规律，并研究了各类治安监控内部参数及安装参数对视域范围的影响，缩小了理论与实际的差距，极大地降低了传统方法脱离实践的风险。

以上内容仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。