一種基于覆蓋度評估及優(yōu)化警力資源部署的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及智能交通領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于覆蓋度評估及優(yōu)化警力資源部署的 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著中國經(jīng)濟的突飛猛進W及現(xiàn)代交通的日益發(fā)達，道路上的警情數(shù)量不斷增 多，警情的發(fā)生給廣大群眾W及交警指揮部口造成極大的困擾。因此，為了處理各種交通警 情，充足的警力W及對警力資源的合理部署是不可或缺的。
[0003] 現(xiàn)有的交通警力資源部署主要是交警指揮部口依靠專家經(jīng)驗或者是所管轄區(qū)內(nèi) 的道路狀況來實現(xiàn)的，在交通擁堵W及事故多發(fā)點等重要路段配置較多的警力，而在其他 路段配置較少的警力，該種方法滲雜主觀性，而交通事故的發(fā)生隨機性比較強，因此可能會 導(dǎo)致一些路段警力不足，不能對發(fā)生的警情及時處理。針對警力資源的合理部署方法，專利 CN102054211A《一種警力部署方法和系統(tǒng)》參照生態(tài)系統(tǒng)的遺傳進化特性，首先建立交通 警察信息與位置信息兩個種群，依據(jù)當(dāng)前代的兩個種群個體利用位置匹配法構(gòu)造警力部署 的代解集，并通過非支配排序算法和密集度評估算法進行性能評價，來判斷是否進行遺傳 操作，直到達到預(yù)定的終止條件，W此求得最終的警力部署代解集，該種方法的計算量比較 大。論文《城市交巡警平臺的設(shè)置與調(diào)度優(yōu)化模型》通過將道路信息抽象成城市交通網(wǎng)絡(luò)， 利用DiAstra算法計算各個路口節(jié)點與警情發(fā)生點之間的最短距離，W此來選擇交巡警 平臺的部署位置。本專利與上述方法不同，著眼于警力部署中屯、對于警情發(fā)生點的覆蓋度， 首先根據(jù)轄區(qū)內(nèi)的道路交通狀況W及警情發(fā)生狀況選取警力部署的候選位置，W最大化部 署中屯、對警情的總覆蓋度為目標，建立多約束條件的線性規(guī)劃模型，實現(xiàn)警力資源的合理 部署，提高交警指揮部口處置警情的效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為克服上述的不足之處，目的在于提供一種基于覆蓋度評估及優(yōu)化警力資 源部署的方法，本方法為城市交警指揮部口針對警力資源的部署進行評估，提供優(yōu)化模型 并求解得到警力部署位置，使得警力的部署更加合理，從而減少警力資源的過度浪費，并且 針對發(fā)生的警情能夠達到有效及時的處置。
[0005] 本發(fā)明是通過W下技術(shù)方案達到上述目的；一種基于覆蓋度評估及優(yōu)化警力資源 部署的方法，包括如下步驟：
[0006] (1)對數(shù)據(jù)庫中的警員巡邏軌跡與警情位置數(shù)據(jù)作預(yù)處理；
[0007] (2)基于預(yù)處理后的警員巡邏軌跡與警情位置數(shù)據(jù)建立警力部署評估模型；
[0008] (3)基于警力部署評估模型，W最大化總覆蓋度為目標建立警力部署優(yōu)化模型；
[0009] (4)將警力部署優(yōu)化模型松弛轉(zhuǎn)化為拉格朗日問題；
[0010] (5)利用拉格朗日松弛算法求解拉格朗日問題，選出候選警力部署位置；
[0011] (6)結(jié)合候選警力部署位置的覆蓋度與周邊歷史警情數(shù)對候選警力部署位置進行 過濾得到最終的警力部署位置。
[0012] 作為優(yōu)選，所述步驟（1)對警員巡邏軌跡數(shù)據(jù)作預(yù)處理為將警員巡邏軌跡數(shù)據(jù)的 更新頻率設(shè)為30S-90S更新一次，并去除警員在處置警情時間段內(nèi)的巡邏軌跡數(shù)據(jù)。
[0013] 作為優(yōu)選，所述步驟（1)對警情位置數(shù)據(jù)作預(yù)處理為將警情與處置此警情的警員 進行關(guān)聯(lián)，W警員處置完成警情2分鐘內(nèi)的最近時刻的巡邏軌跡坐標作為警情坐標，W填 補缺失的警情位置數(shù)據(jù)。
[0014] 作為優(yōu)選，所述步驟（2)建立警力部署評估模型的步驟如下；（i)根據(jù)警員巡邏軌 跡數(shù)據(jù)，利用k-means方法聚類得到警員巡邏熱點；
[0015] (ii)定義覆蓋度函數(shù)如下式：
[001引其中，i為警情發(fā)生點，I警情發(fā)生點的集合，j為警員巡邏熱點，J為警員巡邏熱 點集合，Cu為覆蓋度分段函數(shù)，
[0017] (iii)基于覆蓋度定義函數(shù)求得每個巡邏熱點的覆蓋度另
從而形成警力部署評估模型。
[0018] 作為優(yōu)選，所述Cu為覆蓋度分段函數(shù)，其定義如下：
[0019]
[0020] 其中，d。為警情發(fā)生點與警員巡邏熱點之間的歐氏距離，S為巡邏熱點能夠全部 覆蓋警情的最大距離，t為巡邏熱點只能部分覆蓋警情的最大距離。
[0021] 作為優(yōu)選，所述步驟（3)建立的警力部署優(yōu)化模型如下公式所示：
[0024] 其中，J為候選的警員巡邏熱點，P為警員巡邏熱點設(shè)定個數(shù)，
[00巧]作為優(yōu)選，所述步驟（4)將警力部署優(yōu)化模型松弛轉(zhuǎn)化為拉格朗日問題的方法為 通過約束條件
巧警力部署優(yōu)化模型進行松弛，設(shè)Ai(iGI) > 0為拉格朗日松弛 因子，松弛為如下公式所示的拉格朗日問題：
[002引作為優(yōu)選，所述步驟巧）的拉格朗日松弛算法如下：
[002引 （a)初始化模型參數(shù)，初始化迭代步數(shù)k= 0,上限值Zi= + -，下限值Z2=--， 拉格朗日乘子A°=0;求得當(dāng)A"=0時拉格朗日問題的解Zl，作為優(yōu)化模型上限的初始 值，求得一組可行解乂^與^，初始化迭代步長參數(shù)a°= 2，迭代步長
[0030] 化）利用次梯度法更新拉格朗日乘子A，當(dāng)?shù)綌?shù)為k時，利用次梯度法更新拉 格朗日乘子，
，求得拉格朗日問題的解為與^，計 算出同時更新參數(shù)ak= 2，
[0031] (c)生成優(yōu)化模型的下限值4,由步驟（b)求得的4與乂，計算下限值
[0032] (d)更新模型的上下限值，逐步逼近最優(yōu)解；
[003引如果上限Z, > 則令馬=Z主；如果Z; < ，則令Z;=馬；
[0034] (e)更新迭代步長參數(shù)ak;
[003引如果連續(xù)多次迭代，模型上限值巧無變化，則更新迭代參數(shù)為ak=a^2 ;
[0036] (f)檢驗迭代終止條件，迭代終止條件可設(shè)為迭代步數(shù)k= 1000、Zi-Z2《0. 25或
S個中的任意一個。
[0037] 作為優(yōu)選，所述步驟（6)為將每個候選警力部署位置的警情覆蓋度與周邊歷史警 情數(shù)兩個因素按照2:1的比例加權(quán)，并W此作為衡量指標，從候選警力部署位置過濾選出 最終的警力部署位置。
[0038] 本發(fā)明的有益效果在于；（1)首先針對各個轄區(qū)當(dāng)前警力資源的部署通過計算覆 蓋度進行評估，將部署策略量化，更加具體地表述各轄區(qū)警力部署的優(yōu)劣；其次W最大覆蓋 度為目標來進行優(yōu)化，提出新的部署策略，W便交警指揮部口進行參考；（2)本發(fā)明W各轄 區(qū)實際發(fā)生的警情位置數(shù)據(jù)及道路狀況來進行警力資源的部署，相對于W往只根據(jù)經(jīng)驗來 部署警力更能從實際情況出發(fā)，不滲雜過多的主觀性，因此提出的部署方案相對更客觀。
【附圖說明】
[0039] 圖1是本發(fā)明的流程示意圖；
[0040] 圖2是本發(fā)明實施例的警員巡邏軌跡數(shù)據(jù)表存儲方式示意圖；
[0041] 圖3是本發(fā)明實施例的警情發(fā)生位置數(shù)據(jù)表存儲方式示意圖；
[0042] 圖4是本發(fā)明實施例的警員巡邏熱點及警情全部與部分覆蓋區(qū)域示意圖；
[0043] 圖5是本發(fā)明的拉格朗日松弛算法流程圖；
[0044] 圖6是本發(fā)明實施例下城二中隊二次過濾候選警力部署位置示意圖；
[0045] 圖7是本發(fā)明實施例下城二中隊最終選取警力部署位置示意圖。
【具體實施方式】
[0046] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明進行進一步描述，但本發(fā)明的保護范圍并不僅限于 此：
[0047] 實施例：如圖1所示，一種基于覆蓋度評估及優(yōu)化警力資源部署的方法，包括如下 步驟：
[0048] 1)警員軌跡與警情位置數(shù)據(jù)預(yù)處理
[0049] 本實施例W杭州各交警中隊為單位進行相應(yīng)的警力資源部署的評估與優(yōu)化，該里 W下城二中隊為例。首先針對警員的巡邏軌跡數(shù)據(jù)做預(yù)處理，將警員的軌跡數(shù)據(jù)規(guī)范為約1 分鐘更新一次，并且將警員處置警情時間段內(nèi)的軌跡數(shù)據(jù)刪除掉，在化acle數(shù)據(jù)庫中建立 警員的軌跡數(shù)據(jù)表TRACK_P0LICE，各字段注釋如表1所示：
[0050]

[0051] 表 1
[0052] 其中，警員巡邏軌跡數(shù)據(jù)表在數(shù)據(jù)庫中的存儲方式如圖2所示：
[0053] 警情位置數(shù)據(jù)即為警情發(fā)生所處地點的經(jīng)紳度坐標（coorcLxl，coorcLyl)，針對 數(shù)據(jù)庫中警情坐標缺失嚴重的問題，該里采取將警情與處置此警情的警員進行關(guān)聯(lián)，W警 員處置完成警情兩分鐘內(nèi)時間最近時刻的軌跡坐標作為警情的坐標，來填補缺失的警情位 置數(shù)據(jù)。預(yù)處理后的警情位置數(shù)據(jù)將用于后面評估模型中計算巡邏熱點的警情覆蓋度，W 及用于最終優(yōu)化模型中計算候選部署位置的警情覆蓋度，從而得出優(yōu)化模型的結(jié)果，即為 選取出的使總覆蓋度最大的候選位置。在化acle數(shù)據(jù)庫中建立警情的位置坐標數(shù)據(jù)表 TRACK_EVENT，各字段注釋如表2所示；
[0054]
[00巧]表2
[0056] 其中，警情發(fā)生位置數(shù)據(jù)表在數(shù)據(jù)庫中的存儲方式如圖3所示。
[0057] 2)建立警力部署評估模型
[005引 （2. 1)利用k-means方法聚類警員巡邏熱點，并畫出警情全部與部分覆蓋區(qū)域；
[0059] 根據(jù)警員的巡邏軌跡數(shù)據(jù)，利用k-means方法聚出警員的10個巡邏熱點，W十字 號"表示，并根據(jù)部署中屯、與警情之間的地圖歐氏距離定義全部覆蓋半徑S與部分覆蓋 半徑t，該里取= 0.0 0，畫出每個巡邏熱點的全部覆蓋區(qū)域與部分覆蓋區(qū)域，分 別用實線與虛線作為邊界線表示，如圖4所示；
[0060] (2. 2)計算各個巡邏熱點及整個中隊的警情覆蓋度；
[0061] 利用上述警力評估模型中定義的覆蓋度來度量巡邏熱點部署的合理性，覆蓋度 為：
[0062]
[006引其中，i為警情發(fā)生點，I警情發(fā)生點的集合，j為警員巡邏熱點，J為警員巡邏熱 點集合，Cu為覆蓋度分段函數(shù)；
[0064]
[006引其中，d。為警情發(fā)生點與警員巡邏熱點之間的歐氏距離，S為巡邏熱點能夠全部 覆蓋警情的最大距