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犯罪事件预测 返回列表

以案事件数据为核心,利用案事件的时空特性,结合案事件发生地的人文因素、自然环境因素、城市环境因素、突发/事件变量等因素,基于循环神经网络对海量历史案事件数据进行深度机器学习,并能根据实际案事件发生、发展情况及时调整与更新对各类案事件的预测,进而及时协助执法人员科学、有效的决策,提前在相关时间、地区进行布控,有效降低暴恐事件发生率和执法人员的伤亡率,从而降低该地区的犯罪率。

 

方案示意图

  1. 如何针对辖区案事件分布,有效的设置各类治安岗亭,以应对日益严重的治安管理?

  2. 如何根据案事件的情况,对巡逻稽查线路进行规划,最大限度震慑犯罪分子?

  3. 如何根据上级指令或本级案事件实际要求,对所有警力进行科学、合理、有效的部防?

  4. 如何为领导巡视选择一条安全的线路?

  5. 如何应对外事参观线路规划工作?

     

智能设计:采用循环神经网络进行设计,能像“人”一样进行思考。

精准预测:及时、准确的预测案事件发生时间和地点,协助进行科学决策。

深度学习:深度机器学习,线上实时智能动态更新。

自我进化:基于海量案事件数据进行记忆性分析,并根据实际情况进行预测结果调整。

 

1)先进性

基于历史案事件数据,采用最前沿的循环神经网络的深度学习算法进行科学预测,针对完整的数据预测精确度可以达到80%,为社会治安综治提供技术支撑。

2)实用性

以精确的预测度为执法力量的部署、巡逻或视察线路的规划等提供依据,用最小的执法力量进行整体布控,真正做到“以科技换人力”。

3)智能性

可通过不断的学习历史的案事件或新的案事件数据,系统能不断的自主进化,提升预测的精确,从而为可能的案事件提供科学的建议,辅助执法人员进行决策。

 

 社会综合治理,包括反恐维稳及社会治安等,如:治安管理、巡逻稽查、警力部防、案事件。

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