一种快速出警处理的方法与流程

1.本发明涉及的是情报技术领域，特别涉及一种快速出警处理的方法和系 统。


背景技术：

2.随着目前互联网技术的快速发展，各行各业对互联网技术的应用日趋成 熟，在传统的警情事件中，往往都是指挥部接到报警事件，，根据距离分配最 近的民警去处理该事件，根据就近分配原则，采用先到先得的贪心策略，这样 的做法只考虑空间的因素而忽视了时间的因素，无法满足所有的报警事件，效 率比较低下，因为报警事件是随着时间在不同的地点不断发生的，不能仅仅考 虑当下的情况，因此非常有必要设计一种快速出警处理系统及方法。


技术实现要素：

3.鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地 解决上述问题的一种基于大数据统计城市外来人员和常驻人口的方法及系统。
4.为了解决上述技术问题，本技术实施例公开了如下技术方案：
5.一种快速出警处理的方法，其特征在于，包括：
6.s100.将报警事件的时间和地点进行录入，对所有的报警事件进行算法分 析，并预测附近即将发生的报警事件，与在线的民警进行全局最优匹配；
7.s200.出警事件与在线民警匹配成功后，将出警事件的时间和地点等相关信 息实时推送给相关民警；
8.s300.民警收到出警事件后，根据道路实时情况为民警规划出最优出警路 线，民警根据路线去处理报警事件。
9.进一步地，预测附近即将发生的报警事件的方法为：根据以往的报警事件 进行分析和处理，使用ga算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机 化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索，从而预测该地可能发生的 报警事件。
10.进一步地，通过lr和gbdt模型，使出警事件与在线民警进行匹配。
11.进一步地，gbdt用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，lr作 为新训练输入数据的分类器。
12.进一步地，lr和gbdt模型具体工作方式为：
13.gbdt首先对原始训练数据做训练，得到一个二分类器，利用网格搜索寻 找最佳参数组合；
14.当gbdt训练好做预测的时候，把模型中的每棵树计算得到的预测概率值 所属的叶子结点位置记为1，构造出了新的训练数据；
15.新的训练数据构造完成后，与原始的训练数据中的输出数据一并输入到 logistic regression分类器中进行最终分类器的训练。
16.进一步地，采用websocket基于tcp的全双工通信协议将出警事件的时间 和地点
等相关信息实时推送给相关民警。
17.进一步地，采用dijkstra算法基于当前时刻出警情况计算出最短路径。
18.本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
19.本发明公开的一种快速出警处理的方法，包括：将报警事件的时间和地点 进行录入，对所有的报警事件进行算法分析，并预测附近即将发生的报警事件， 与在线的民警进行全局最优匹配；出警事件与在线民警匹配成功后，将出警事 件的时间和地点等相关信息实时推送给相关民警；民警收到出警事件后，根据 道路实时情况为民警规划出最优出警路线，民警根据路线去处理报警事件。本 发明运用了多种算法对报警事件进行分析和预测，全局的处理报警事件，优化 了以往事件处理的方法，提高了出警的效率。
20.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
21.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发 明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
22.图1为本发明实施例1中，一种快速出警处理的方法的流程图。
具体实施方式
23.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了 本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被 这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本 公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
24.为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种快速出警处理的 方法。
25.实施例1
26.本实施例公开了一种快速出警处理的方法，如图1，包括：
27.s100.将报警事件的时间和地点进行录入，对所有的报警事件进行算法分 析，并预测附近即将发生的报警事件，与在线的民警进行全局最优匹配；
28.具体的，预测附近即将发生的报警事件的方法为：根据以往的报警事件进 行分析和处理，使用ga算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化 技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索，从而预测该地可能发生的报 警事件。其中，遗传算法(genetic algorithm,ga)起源于对生物系统所进行 的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和 优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、 并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识， 并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。
29.s200.出警事件与在线民警匹配成功后，将出警事件的时间和地点等相关信 息实时推送给相关民警；
30.具体的，通过lr和gbdt模型，使出警事件与在线民警进行匹配。gbdt 用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，lr作为新训练输入数据的分 类器。
31.在本实施例中，使用lr和gbdt模型，保证所有报警事件都尽可能被得 到处理，一个民警同一时刻只能处理一件报警事件，目标是使这些报警事件的 这一时刻的总体处理
率最高。在报警事件处理中，我们不仅仅需要当前这个报 警事件的最优，我们要考虑未来一段时间整体的最优，这是处理报警事件最大 的挑战，新来的民警和报警事件会在整个分配的网络中实时插入新的节点，民 警和出警事件分配的全局最优是一个二分图匹配问题。最后使用采用dijkstra 算法基于当前时刻出警情况计算出最短路径，从而把每个出警事件分配到各个 民警身上。最后采用websocket基于tcp的全双工通信协议把报警事件实时有 效推送给相关的民警去处理。
32.具体的，lr和gbdt模型具体工作方式为：
33.gbdt首先对原始训练数据做训练，得到一个二分类器，利用网格搜索寻 找最佳参数组合；
34.当gbdt训练好做预测的时候，把模型中的每棵树计算得到的预测概率值 所属的叶子结点位置记为1，构造出了新的训练数据；
35.新的训练数据构造完成后，与原始的训练数据中的输出数据一并输入到 logistic regression分类器中进行最终分类器的训练。
36.s300.民警收到出警事件后，根据道路实时情况为民警规划出最优出警路 线，民警根据路线去处理报警事件。
37.本实施例公开的一种快速出警处理的方法，包括：将报警事件的时间和地 点进行录入，对所有的报警事件进行算法分析，并预测附近即将发生的报警事 件，与在线的民警进行全局最优匹配；出警事件与在线民警匹配成功后，将出 警事件的时间和地点等相关信息实时推送给相关民警；民警收到出警事件后， 根据道路实时情况为民警规划出最优出警路线，民警根据路线去处理报警事 件。本实施例运用了多种算法对报警事件进行分析和预测，全局的处理报警事 件，优化了以往事件处理的方法，提高了出警的效率。
38.应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。 基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公 开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给 出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
39.在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本 公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主 题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反， 如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全 部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其 中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
40.本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑 框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为 了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模 块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件 还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟 练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是， 这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。
41.结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处 理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于ram存储器、闪存、rom存 储器、eprom存储器、
eeprom存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、cd-rom或者 本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理 器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。 当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于asic 中。该asic可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立 组件存在于用户终端中。
42.对于软件实现，本技术中描述的技术可用执行本技术所述功能的模块(例 如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器 执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情 况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。
43.上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而 描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该 认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例 旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。 此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于 术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此 外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它 性的或者”。