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I 智慧警务
Intelligent Police Services

可能出现的拥堵聚集、推搡踩踏等时间进行提前告

警。精确掌握地铁站点及整个线网的客流密度，对地
铁空间的治安管控有利于提前布局工作人员及准备
相应资源措施。
▲图6(a) 线下任务画算法逻辑 上述目标的实现主要是基于历史客流数据，同时
考虑时段、位置、环境和重大活动等因素，利用机器
学习的基本框架构建关联指标(描述字段和输出字段)
以实现相应的预测精度。此外，对站点、断面和线网
在不同时间颗粒度下的历史和实时客流估计需要结
▲图6（b） 线上任务画算法逻辑
合监测手段和统计模型进行。
串并案管理
针对此方向的技术解决方案关键是在时间尺度
串并案分析是指对相同作案人或团伙的一系列
和空间尺度上对人物的数据进行标签化关联，同时增
案件进行分析、合并与侦破。串并案分析的必要性显
加环境特性的描述字段，以实现既包括传统的样貌
而易见，但工作量极大。传统的串并案分析与管理，依
信息、出行轨迹等，也包括综合全面的线上线下、人
靠文档的分类与查阅，比较耗时耗力。基于地铁空间
和物统一的实时人物画像。同时，该部分硬件设施设
的广泛感知大数据的串并案管理，案件在归档写入系
备支撑包括：高清摄像头、人脸摄像头、安检感知门、
统时，已经通过多个特征描述字段对案件关键信息进
AP探针、交通卡刷卡机等。通过多源异构数据清洗评
行描述，办案人员可以根据多个维度特征描述字段信
估、融合挖掘与知识增强，实现对人员的身份信息、
息进行串并案分析、关联和归类，以提高分析效率。
出行行为、样貌特征、网络行为等组合在一起生成一
在系统的特定串并案管理模块，可以显示用户权
个完整、动态的任务画像。
限范围内的所有自动串并案件信息，用户可既通过关
客流预测及预警
键字进行串并案查询，平台也支持手动串并案对比，
客流预测是针对不同时间颗粒度(5min、10min、
以及对所包含案件进行浏览、编辑、删除操作，进而
30min、1h、3h等)下某特定站点、线路断面、局部网络
为案情研判分析提供支持。
或整体网络的客流进行预先推测；客流预警则是通
高并发条件下的快速响应
过预测客流量与警戒阈值(如图8所示)进行对比，以对
深运平台需要实现海量数据接入的同时，还需要
对多用户的同时操作进行支撑，以满足安全管控业务
需求。
因此，系统设计通过对硬件接入、系统优化等方
面的工作，实现对数据处理、分析的各个方面在数量
与速度方面的高要求。其中，平台需要保障下列关键
的性能指标：104/秒的数据信息量级接收；在103量
级的并发用户的访问操作情况下，102条信息查询的

操作，查询结果响应时间应<10秒；专用带宽100M，支
▲图7 客流阈值计算逻辑 持同时进行视频上传的用户数量应大于50个，支持上

174 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年深圳会展中心)www.its-expo.com

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