[发明专利]一种警情热点区域的确定方法及装置

说明书

本发明公开了一种警情热点区域的确定方法及装置，该方法包括获取选定的交通区域，根据交通区域的道路集合，确定交通区域在直角坐标系中的道路网络模型，统计道路网络模型中每个网格在预设周期内的交通问题的个数，根据每个网格在预设周期内的交通问题的个数，确定密度阈值，根据密度阈值以及每个网格在预设周期内的交通问题的个数，从道路网络模型中确定出警情热点区域。通过将地图上的道路映射到直角坐标系中的道路网络模型上，再依据各个网格中的交通问题的数量来确定出警情热点区域，从而为高效的制定警务部署方案提供有力的数据支撑，提高了效率。

技术领域

本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种警情热点区域的确定方法及装置。

背景技术

交警警察勤务管理者进行勤务部署时，一般是由各级勤务管理者根据经验完成部署，岗位部署的位置、时间、人数等全凭个人感觉，并且实际中多数都会遇到警力总是不够用的窘境，所以最终形成的勤务部署方案几乎终年不会改变，因为无法准确评估现有的勤务部署是否科学高效，是否还有更好的在现有有限警力的基础上更高效的利用现有警力资源的勤务部署方案，以上这些都无从得知。

随着各个城市的交通压力越来越大，面临的交通问题也越来越复杂多变，现有传统勤务部署模式显然已经越来越难以应对目前的交通管理勤务需求，而且交通管理对象的多样化，带来了岗位类型和执勤模式的多样化，给勤务部署工作带来了更大的难度和复杂度，急需一种从整体上入手的科学分析手段，找出在现有有限警力的基础上最高效的勤务部署方案。

发明内容

本发明实施例提供一种警情热点区域的确定方法及装置，准确的确定出警情热点区域，从而为制定警务部署方案提供有利的数据保障。

本发明实施例提供的一种警情热点区域的确定方法，包括：

获取选定的交通区域；

根据所述交通区域的道路集合，确定所述交通区域在直角坐标系中的道路网络模型；

统计所述道路网络模型中每个网格在预设周期内的交通问题的个数，根据所述每个网格在预设周期内的交通问题的个数，确定密度阈值；

根据所述密度阈值以及所述每个网格在预设周期内的交通问题的个数，从所述道路网络模型中确定出所述警情热点区域。

上述技术方案中，通过将地图上的道路映射到直角坐标系中的道路网络模型上，再依据各个网格中的交通问题的数量来确定出警情热点区域，从而为高效的制定警务部署方案提供有力的数据支撑，提高了效率。

可选的，所述根据所述交通区域的道路集合，确定所述交通区域在直角坐标系中的道路网络模型，包括：

针对所述交通区域的道路集合中的每条道路，确定与所述每条道路相交的道路集合；

根据所述与所述每条道路相交的道路集合以及每条道路与其他道路相交的方式，按照预设映射比例，将地图中的所述每条道路映射到所述直接坐标系中的预设单位的网格中，作为所述直角坐标系中的道路网络模型。

可选的，所述根据所述每个网格在预设周期内的交通问题的个数，确定密度阈值，包括：

将所述每个网格在预设周期内的交通问题的个数中最大的个数，确定为预设阈值的数量；

根据每个所述预设阈值以及所述每个网格在预设周期内的交通问题的个数，确定出每个所述预设阈值对应的所述道路网络模型中噪声网格的个数；

依据每个所述预设阈值和每个所述预设阈值对应的所述道路网络模型中噪声网格的个数，确定出噪声曲线；

将所述噪声曲线的最大值确定为所述密度阈值；

其中，所述噪声网络为稀疏网格且与稠密网格不相邻；所述稀疏网格为交通问题的个数小于预设阈值的网格，稠密网格为交通问题的个数不小于预设阈值的网格。