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基于公安交通数据的知识发现算法应用研究

韩杰  
【摘要】:随着公安机关多年持续对交通视频监控和车辆卡口系统的建设,各地主城区及主要街道视频监控基本实现网格化,重点道路卡口基本实现全覆盖。多年来随着卡口及监控设备的不断增长,设备采集的数据也不断积累,公安机关相关部门保存了海量的交通行为信息和卡口数据信息。但由于以前公安机关缺乏对数据进行深入的分析的能力和模式,相关部门对于车辆监控信息的应用还处在简单的查询和统计层次,使这些历史数据并不能发挥最大的管理效益。为了提高交通相关信息的利用效率和效果,本文以命名实体识别、聚类分析、关联规则发现等算法对公安交通系统数据进行知识发现研究,为更好的提供交通管理服务和打击犯罪提供有力支撑。首先,对于道路卡口系统过车数据的预处理方面,将动态的数据进行均值化的处理从而避免车主短期行为对车辆使用习惯类型的划分产生影响;对非结构化文本数据,采用CRF算法识别敏感词并进行脱敏,为安全挖掘敏感文本信息奠定基础。其次,本文对卡口车辆信息的数据挖掘模式进行了研究,提出了基于聚类分析的数据处理办法。采用k-means聚类分析的方法对道路卡口系统过车数据进行聚类分析,将连续的数值转化为状态性质的离散变量。根据此聚类结果,可对比各个聚类核心与车辆行驶数据的相似度,实现车辆行驶行为的分类。最后,使用Apriori算法对公安卡口系统记录数据进行了关联规则分析,从数据的预处理、Apriori算法的执行流程、关联规则的解释几个方面给出了具体的实施步骤和案例分析。其结果显示不同类型的车辆在行驶记录上呈现出不同的规律,而通过这些车辆行驶规律的挖掘可以为车辆的有效监控和案件处理都起到辅助作用。实验表明,命名实体识别、聚类分析、关联规则发现等算法,能有效完成知识发现的相关任务,在公安交通领域有广泛的应用前景。


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