[发明专利]城市区域安全状态预测方法及系统

权利要求书

1.一种城市区域安全状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：确定城市区域边界并初始化城市地图，按照不同比例尺对城市地图进行切片，得到多级正方形栅格集合，并对各级栅格集合进行编号，其中最小层级栅格集合为A1；

步骤2：对城市区域进行分类，包括行政区域集合C1，开发区域集合C2，公安分局区域集合C3，派出所区域集合C4，并建立步骤1中各级栅格集合与C1-C4的对应关系；

步骤3：采集A1中每个栅格的地图POI数据、手机信令数据和不安全事件记录数据，建立各级栅格与A1的缩放映射关系，将信息进行逐级合并，得到各级栅格集合的地图POI数据、手机信令数据和不安全事件记录数据；

步骤4：统计A1中每个栅格的活动人口数n₁和常驻人口数n₂，并计算n₁和n₂分别与每类不安全事件的相关性，以及每类不安全事件相关性对安全状态的权重，得到A1中每个栅格的区域安全状态指数；

步骤5：计算A1中每个栅格的区域安全状态影响指标集合Z，将Z作为观测向量，将区域安全状态指数做为状态向量，构建预测模型并训练得到区域安全状态指数预测值和区域安全状态影响指标预测值；

步骤6：根据各级栅格与A1的映射关系计算各栅格集合的区域安全状态指数预测值和区域安全状态影响指标预测值，根据各级栅格集合与C1-C4的对应关系计算C1-C4的区域安全状态指数预测值和区域安全状态影响指标预测值，完成城市区域安全状态的预测。

2.如权利要求1所述的城市区域安全状态预测方法，其特征在于，步骤1中对各级栅格集合进行编号指的是：

利用墨卡托坐标系进行编号，将各级栅格集合有小到大分别记为A1、A2......AN，相邻两级栅格集合中每个较大层级的栅格边长为每个较小层级的栅格边长的二倍。

3.如权利要求1所述的城市区域安全状态预测方法，其特征在于，步骤3中不安全事件记录数据为区域历史犯罪及意外事故记录次数，并根据不同犯罪及事故类型将不安全事件记为Y₁,Y₂，…,Y_M；

4.如权利要求3所述的城市区域安全状态预测方法，其特征在于，步骤4包括如下子步骤：

步骤4.1：统计A1中每个栅格的活动人口数n₁和常驻人口数n₂；

步骤4.2：计算n₁与Y₁,Y₂，…,Y_M每类事件的相关性，记为k₁₁，k₂₁，…，k_M1，然后计算n₂与Y₁,Y₂，…,Y_M每类事件的相关性，记为k₁₂，k₂₂，…，k_M2；

步骤4.3：计算n1对安全状态贡献的权重，w_i1＝k_i1/(k_i1+k_i2)，并计算n2对安全状态贡献的权重，w_i2＝1-w_i1，其中，i为M类事件中的一类且i＝1,...,M；

步骤4.4：得到A1中每个栅格的区域安全状态指数针对Y₁,Y₂，…,Y_M的安全状态指数X＝Y_i/(w_i1*n₁+w_i2*n₂)。