[发明专利]一种基于时空语义转移矩阵的疑犯多阶位置预测方法

说明书

技术领域

本发明属于地理信息科学、数据挖掘技术、犯罪特征分析技术领域，尤其涉及一种基于时空语义转移矩阵的疑犯多阶位置预测方法。

背景技术

受益于当前信息化技术的进步和普及，警方能通过多种信息化途径和设备对重点跟踪对象日常行为的发生位置进行监控，从而了解和掌握他们的行为及行为发生的位置，在敏感时期和敏感位置及时向有关负责人通报疑犯的驻留情况，并能用以基于位置分析他们与案件的嫌疑性和关联性，由于重点人员监测数据是按照时间序列对其所在位置的记录集合，反映了其社会运动和位置变化的路线，因此，我们称监测数据为轨迹数据；总的来说，轨迹数据的来源为：

(1)移动通讯数据：手机信号、基站位置等都能反映手机携带者的位置信息，此外，移动电话短信、来去电和通讯录等信息，都能成为疑犯行为、意图、是否为团伙成员等判断的依据；

(2)网络数据：网页浏览记录、IP地址，还有如今的微博、Checkin、地理标识的照片流、博客、QQ即时通软件等，都能无时不刻的反映被跟踪人的地理位置、社会关系、生活习性等信息；

(3)GPS数据：移动设备中的GPS信号，交通工具如出租车的GPS数据，会反映出被跟踪人较为精细的位置转移信息和活动轨迹；

(4)交通数据：公汽、地铁的交通卡刷卡和飞机、火车的身份证登记等方式，会留下被跟踪人的位置信息；

(5)消费数据：在住宿、娱乐、购物时的银行卡刷卡行为和登记行为，可暴 露出被跟踪人的位置和行为信息；

(6)摄像头数据：在大街小巷、商场、交通要道、住宅小区等地方，一个个电子眼和视频监控探头，也会分别记录被跟踪人的活动轨迹；

(7)调访数据：公安人员走访案件相关人员所获得的疑犯停留位置、逃离方向、行为或社会关系等数据。

通过选取其中具有明显特征的时空节点，，确定疑犯在社会活动和行为模式，为侦查人员的案情分析、疑犯快速锁定等提供了有利的基础和条件；尽管疑犯轨迹稀疏性强，疑犯位置分布较常人更加分散，位置转移的时空跨度不确定性强，但其在语义地理空间、语义行为序列上具有较强的规律性。这表现在：

首先，尽管疑犯个体的物理轨迹具有特殊性，但通过计算不同疑犯轨迹中的时空语义相似性，可发现疑犯间的相似性，聚合相似疑犯的轨迹，即可部分解决数据稀疏问题，提高预测效果；

其次，尽管轨迹中缺失了疑犯在许多其他位置的停留情况，但疑犯常常会在锚点附近的场所活动，这些场所可能是疑犯居住、积聚、休闲、踩点甚至是作案位置等关键区域，因此，我们将轨迹锚点作为疑犯在以该锚点为中心的某地理范围活动的记录，从而获取了更多疑犯的转移信息；

最后，依据日常行为理论，疑犯倾向于到达与自己日常生活区域邻近且地理环境熟悉或相似的区域，因此，通过区域间的潜在犯罪特征相似性以及疑犯的历史犯案位置等先验知识，可进一步挖掘出疑犯在位置间的转移模式。

发明内容

本发明的目的为解决现有技术的上述问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于时空语义转移矩阵的疑犯多阶位置预测方法，其特征在于：主要包括以下步骤：

(1)将疑犯停留的空间位置进行网格化，获得g×g格网，G＝{p₀,p₁,p₂，…，p_i，…，p_ij，…，p_g×g},p_i为网格G集合中的单个网格；

(2)以网格作为位置的基本单元，将轨迹中疑犯锚点(疑犯轨迹中的位置记录)向非锚点转移、非锚点向锚点转移或非锚点向非锚点转移，将其转变为网格间的转移，估算具有相似潜在犯罪特征的区域，以确定疑犯在犯罪区域的驻留强度；

(3)基于相似潜在犯罪特征的区域，估算网格间的驻留强度，预测疑犯的所在位置。

优选地，将发生转移的原点为锚点p₀向终点为非锚点p_x转移的频度为c_x用式①表示：