基于GIS和空间关联规则的警情研判分析系统的研究与设计

【摘要】： 建国以来,我国在公安安全领域上做出了很多的成绩,在投入了大量的人力和物力采集业务数据以及多年的实践经验后,建立符合中国国情的比较完善的公安信息化管理系统,系统的建立也标志着公安信息化迈出重要一步。但是,由于诸多的原因,我们国家在信息化建设方面与国外存在着明显的差距。比如说,由于起步较晚,遗漏了大量的历史数据等等问题。近几年来,随着社会科技的进步与人员整体素质的提升,公安信息化的建设又面临了新的冲击和挑战,公安传统业务务必要向更准确,更高效的目标发展。在警力有限的情况下,如何将信息化渗入到传统的业务机制,并最终形成有效地警情分析决策是提高犯罪侦破率的核心问题。因此公安部为了提高公安统一指挥的效率,加强打击犯罪力度的能力,加快业务办理的流程等需求,并最终实现“科技强警”的目标,提出建设“金盾工程”。 “基于GIS和空间关联规则的警情研判分析系统”就是这一背景下建立起来的。警情研判是利用已有的业务数据,运用数据挖掘等算法,提炼出有用的研判模型,并利用这些研判模型正确、迅速、有效地处理应急事件,保障人民的生命财产安全和社会的稳定。警情研判工作迫切需要开展以警情信息的分析研判为手段、以科学高效的警务管理为核心、以务实高效的战术决策为目标的情报信息主导警务来为社会经济发展服务,切实做到”打击、预防、服务”这一全新工作模式。地理信息系统作为分析、处理与解决空间地理信息相关问题的有效工具,在日常警务工作和公安实战中,发挥了很大的作用。基于地理信息系统建立警情研判分析系统是确保公安部门快速、准确、形象的指挥各警力部门能够实时,合理的对警力调度和处理的关键。另外,公安业务在信息化建设的过程中,积累了大量的人口,案件等重要数据,这些公安业务的数据信息量量大而复杂,所涉及到的人口,案件等涉及面广,其中隐含了很多有用的信息。因此我们需要结合业务本身机制与各种新技术去探索创建一个合理的数字化模型。基于空间关联规则的数据挖掘技术可以帮我们解决这样的难题。我们可以运用数据仓库、数据挖掘和知识发现等最新信息技术,从海量的数据中挖掘出有价值的信息以辅助决策,使得情报的分析智能化越来越成为可能,促进了现代警务向情报主导化转移。 警情研判分析系统的建设目标是：基于现有的公安信息化管理系统的基础之上,将公安业务积累的“人、地、物、事、组织”五要素数据以及公安出警和处警的信息作为主要研究对象,研究调研公安部门的内部办案逻辑与方式,结合公安领域的专题研判模型,初步建立起对各种信息的分析模型,充分运用关联规则以及空间关联规则的数据挖掘技术对海量的警务人口数据,案件数据进行分类挖掘。系统将研判出的信息通过地图显示的方式,清晰明确的向公安业务人员展现,并得出研判结果,从而提高犯罪侦破率,加强了公共安全预防与案件的处理。 本课题的研究的主要内容是通过研究调研公安部门的内部办案逻辑与方式,结合公安领域的专题研判模型,充分运用关联规则以及空间关联规则的数据挖掘技术对海量的警务人口数据,案件数据进行分类挖掘,为建立研判模型提供数据基础。文章利用GIS的地图显示机制以及空间分析技术在现有的警务系统的基础之上,建成网络化分布和联网运行的警情研判分析系统。系统运用有效的高科技手段将这些数据直接反映到电子地图中,达到可视化分析与管理,有效的指挥了公安巡逻,大力控制了犯罪空间。此外还将相关的公安业务系统与警务地理信息系统进行关联整合,在电子地图上实现精确定位展示、综合查询和研判分析,形成地区化、多元化、可视化的决策,为提升战斗力、提高决策分析的科学化提供强有力的支持。 基于GIS和数据挖掘技术的警情研判分析系统的应用有利于增强公安的业务机制与办案手段。利用关联规则分析等挖掘技术对能有效地分析以及挖掘有关联的数据,为建立警情研判分析系统提供了理论支持,即提高公安部门面对各类突发事件的快速响应能力,又为指挥决策提供有效地辅助与支持。通过建立基于局内网的研判系统,有利于解决往常由于延迟性而产生的数据的延时。此外,通过实时、快速、准确的地图显示治安的信息状态,找出人口的流动,案件的分布等规律及特点,为提高案件侦破率,防止突然事件的发生,提供数据和技术的保障。减少了基层办公人员的人力重复劳动,提高准确率和共享度。 本硕士论文的创新内容分述如下： (1)将数据挖掘技术引入警务数据分析中,建立警务数据挖掘模块；我们运用空间关联规则等数据挖掘技术,对现有了警务数据进行分析与研判,对犯罪数据进行挖掘与分析,确保了系统的实用性。 (2)现有的警情分析系统都是基于C/S模式下,分析出来的结果都是报表数据,报表数据枯燥而复杂。而文章提出将GIS运用于警情研判分析,利用地图直观、清晰的展示出研判分析数据的效果,提高了案件侦破率,为办案机构提供形象贴切的理论基础。 (3)将GIS深入应用于公安民警的实际工作,并与其他警务办公系统关联,获得更深层次的辅助决策效益。