场景推演及治安管控的方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本发明涉及治安管控技术领域，尤其是涉及一种场景推演及治安管控的方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.社会公共安全是关系人民群众生命财产安全的重要问题。然而，随着城市化进程的加快，城市人口过于聚集，城市生态环境恶化，容易滋生各种城市公共安全事件。为了保证人民群众生命财产安全，公安机关需要做到精确打击、快速反应、立体防控、精准服务。但是，目前当有公共安全事件发生时，通常是通过相关人员人为进行治安管控决策，因此可能会存在处理不及时、效率低的问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种场景推演及治安管控的方法、装置、电子设备及介质，以提高了治安管控决策的效率。
4.为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
5.第一方面，本发明实施例提供了一种场景推演及治安管控的方法，包括：确定目标场景中的初始事件，并基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件；基于预先构建的检测模型对目标事件进行检测，得到目标事件的初始定位点；基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径。
6.在一种实施方式中，基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件，包括：将初始事件确定为场景推演模型中的初始节点；以初始节点为起点，在初始节点的相邻节点中查找符合预设条件的节点作为中间节点，并以中间节点为起点重复进行查找，直至中间节点的相邻节点中没有符合预设条件的节点，得到至少一条反应路径；将节点之间的权重总和最大的反应路径确定为目标反应路径，并将目标反应路径的终点对应的事件确定为目标事件。
7.在一种实施方式中，以初始节点为起点，在初始节点的相邻节点中查找符合预设条件的节点作为中间节点，包括：以初始节点为起点，将与初始节点之间的权重大于权重阈值的节点确定为中间节点。
8.在一种实施方式中，基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径之前，前述方法还包括：确定初始定位点对应的目标定位点。
9.在一种实施方式中，基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径，包括：以初始定位点为起点，在预设数量的初始定位点的相邻定位点中查找与初始定位点之间距离最短的定位点作为中间定位点，并以中间定位点为起点重复进行查找，直至查找到目标定位点，得到目标管控路径。
10.在一种实施方式中，场景推演模型为hopfield网络模型。
11.在一种实施方式中，检测模型为yolo模型。
12.第二方面，本发明实施例提供了一种场景推演及治安管控的装置，包括：推演模块，用于确定目标场景中的初始事件，并基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件；检测模块，用于基于预先构建的检测模型对目标事件进行检测，得到目标事件的初始定位点；管控模块，用于基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径。
13.第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
14.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。
15.本发明实施例带来了以下有益效果：
16.本发明实施例提供的上述场景推演及治安管控的方法、装置、电子设备及介质，首先确定目标场景中的初始事件，并基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件；然后基于预先构建的检测模型对目标事件进行检测，得到目标事件的初始定位点；最后基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径。上述方法能够先通过场景推演模型对目标事件(公共安全事件)发生的可能性进行推演判断，之后再等得到相应的管控决策(目标管控路径)，从而能够及时对可能发生的公共安全事件及时做出治安管控决策，提高了反应效率，同时能够降低人工成本。
17.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本发明实施例提供的一种场景推演及治安管控的方法的流程图；
21.图2为本发明实施例提供的一种公安业务场景推演模型运行流程图；
22.图3为本发明实施例提供的一种场景推演及治安管控的装置的结构示意图；
23.图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提
下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.随着信息技术革命的持续演进，科技强警战略的实施也在同步深入，以科技创新支撑社会治安立体化防控体系建设，以信息化引领公安工作现代化，促进了现代警务机制转型升级，极大提升了公安机关精确打击、快速反应、立体防控、精准服务的能力和水平。
26.公安机关作为一个重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违反犯罪的重要职责，面对犯罪分子作案手段的升级，公安机关需要有效提升预防和打击犯罪的能力。随着“科技强警”发展战略的提出，可以借助信息化与高科技手段帮助公安人员打击犯罪行为。目前，机器学习也越来越多地应用于软件中以辅助决策，在刑事判决、批准信用卡、雇佣员工等领域中，机器学习逐渐取代人类的决策地位。例如，在警务领域，有些地区通过使用再犯预测分数来决定对囚犯进行量刑和监管，用来衡量每一个被告再次犯罪的概率。但是，目前当有公共安全事件发生时，通常还是通过相关人员人为进行治安管控决策，因此可能会存在处理不及时、效率低的问题。
27.基于此，本发明实施例提供的一种场景推演及治安管控的方法、装置、电子设备及介质，可以提高治安管控决策的效率。
28.为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种场景推演及治安管控的方法进行详细介绍，该方法可以由电子设备执行，诸如智能手机、电脑、ipad等，应用于公安业务场景。参见图1所示的一种场景推演及治安管控的方法的流程图，示意出该方法主要包括以下步骤s101至步骤s103：
29.步骤s101：确定目标场景中的初始事件，并基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件。
30.在一种实施方式中，目标场景可以是商场、公寓、学校、医院、街道等各类可能发生公共安全事件的地方，初始事件可以是恐怖袭击、火灾、车祸等公共安全事件，目标事件可以是由初始事件可能会引发的后续公共安全事件。场景推演模型可以是hopfield网络模型。hopfield网络模型是全连接网络，每个节点都与其他节点连接，节点i和节点j之间的链接是一样的，使用矩阵w来表示节点之间连接的强度(即权重)，在离散型hopfield网络中，节点输出为1代表被激活，输出为0代表不被激活，也就是处于被抑制状态。hopfield网络在运行过程中能量是单调递减的。
31.本实施例中，可以采用hopfield网络表示公共安全事件网络。该网络中的每一个节点代表一个事件，hopfield网络中节点的激活状态为1，代表这个节点所表示的事件是反应路径上的一个事件，节点的激活状态为0，代表这个节点所表示的事件不是反应路径上的事件。hopfield网络中各个节点之间的联系程度可以用连接边的权重来表示，当节点i和节点j之间的连接边的权重w
ij
》0时，说明节点i和节点j之间有联系；当节点i和节点j之间的连接边的权重w
ij
＝0时，说明节点i和节点j之间没有联系，也就是说节点i所代表的事件和节点j所代表的事件没有关系。
32.基于此，本发明实施例中可以在确定初始事件，即某个公共安全事件后，根据hopfield网络中各节点与节点之间连接边的权重，在hopfield网络中选择可能存在的反应路径，并将反应路径终点对应的时间确定为推演得到的可能发生的目标事件。
33.步骤s102：基于预先构建的检测模型对目标事件进行检测，得到目标事件的初始定位点。
34.在一种实施方式中，检测模型可以是yolo模型。yolo模型是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统，同时，yolo模型的结构简单，由24个卷积层与2个全连接层构成。本实施例中，可以将目标场景的图像输入到yolo模型中检测和识别是否发生了场景推演模型预测到的目标事件。例如，经过步骤s101中的方法推演公共事件：恐怖袭击—》
…
—》火情，即由初始事件：恐怖袭击，推演得到了目标事件：火情，则可以通过yolo模型检测和识别是否发生了火情。
35.步骤s103：基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径。
36.在一种实施方式中，预设的路径规划算法可以采用dijkstra算法，dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径，主要是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。本实施例中，以初始定位点为初始点，通过计算初始点到自由空间(即目标场景)内任何一点的最短距离得到全局最优路径，即目标管控路径，从而得到最优的撤离或转移路线，使相关人员能够及时撤离到安全范围内，保证人民群众生命财产安全。
37.本发明实施例提供的上述场景推演及治安管控的方法，能够先通过场景推演模型对目标事件(公共安全事件)发生的可能性进行推演判断，之后再等得到相应的管控决策(目标管控路径)，从而能够及时对可能发生的公共安全事件及时做出治安管控决策，提高了反应效率，同时能够降低人工成本。
38.在一种实施方式中，对于前述步骤s101，即在基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件时，可以采用包括但不限于以下方式：
39.首先，将初始事件确定为场景推演模型中的初始节点。
40.在具体应用中，可以将hopfield网络所要推演的公共安全事件定义为初始事件，也就是hopfield网络中的初始节点，例如，使用hopfield网络推演恐怖袭击发生的反应路径，那么则将恐怖袭击作为网络中的第一个节点，即初始节点。
41.然后，以初始节点为起点，在初始节点的相邻节点中查找符合预设条件的节点作为中间节点，并以中间节点为起点重复进行查找，直至中间节点的相邻节点中没有符合预设条件的节点，得到至少一条反应路径。
42.在一种实施方式中，可以以初始节点为起点，将与初始节点之间的权重大于权重阈值的节点确定为中间节点。具体的，反应路径的选择首先要判断是否存在符合条件的节点，也就是判断节点i与初始节点之间的权重w
ij
，若w
ij
＝0，则说明不存在下一相关事件，推演结束。若w
ij
》τ，则选择下一个节点(即中间节点)，其中τ为权重阈值；然后以中间节点为起点重复前述过程，在hopfield网络中找到的所有反应路径。
43.最后，将节点之间的权重总和最大的反应路径确定为目标反应路径，并将目标反应路径的终点对应的事件确定为目标事件。
44.考虑到，权重越大代表节点之间的相关性越强，说明事件之间的关联程度越强。基于此，本实施例中可以将权重总和最大的反应路径作为最终的反应路径(即目标反应路径)，并将目标反应路径的终点对应的事件确定为目标事件，例如：由恐怖袭击推演得到的目标反应路径为恐怖袭击—》
…
—》火情，则目标事件即为火情。
45.为了便于理解，本发明实施例还提供了一种公安业务场景推演模型运行流程图，具体可参见图2所示，主要包括以下步骤s201至步骤s205：
46.步骤s201：确定初始节点。
47.步骤s202：判断是否存在相关节点；如果是，则执行步骤s203；否则，结束流程。
48.具体的，可以根据hopfield网络中节点i与初始节点之间的权重w
ij
判断是否存在相关节点，若w
ij
＝0，则说明不存在下一相关事件，推演结束。若w
ij
》τ，则选择下一个节点。
49.步骤s203：确定第二个节点。
50.步骤s204：判断是否存在相关节点；如果是，则执行步骤s205；否则，结束流程。
51.步骤s205：确定第i个节点。
52.具体的，重复上述步骤s204至步骤s205，直至得到所有反应路径。
53.需要说明是的，本实施例中的提供的公安业务场景推演模型运行流程与前述实施例中提供的方法相同，本实施例中未提及之处，可参考前述实施例。
54.在一种实施方式中，对于前述步骤s103，也即在基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径时，可以采用包括但不限于以下方式：
55.首先，确定初始定位点对应的目标定位点。
56.在一种实施方式中，目标定位点可以理解为公共安全事件发生时，目标场景中的相关人员能够转移到的安全位置，例如公寓楼发生火情时，公寓楼内的人员需要逃生至安全位置，此时的目标定位点就可以是公寓楼外的马路上或者广场上。
57.然后，以初始定位点为起点，在预设数量的初始定位点的相邻定位点中查找与初始定位点之间距离最短的定位点作为中间定位点，并以中间定位点为起点重复进行查找，直至查找到目标定位点，得到目标管控路径。
58.在具体应用中，可以通过计算初始定位点到自由空间内任何一点的最短距离得到目标管控路径。具体的，可以从初始定位点开始计算周围4个或者8个点与初始点的距离，然后将距离最近的点作为中间定位点，再将中间定位点作为新的起始点计算其周围点与中间定位点的距离，重复前述过程，直到到达目标定位点，从而计算得到最短路径，即目标管控路径。
59.本发明实施例提供的上述场景推演及治安管控的方法，首先采用hopfield网络，通过对网络神经元设置以及神经元连边权重设置构建了场景推演模型，并能够基于场景推演模型对公共安全事件发生的可能性进行推演判断，然后通过检测模型和路径规划模型得出相应决策，从而能够及时对可能发生的公共安全事件及时做出治安管控决策，提高了反应效率，保证了人民群众生命财产安全。
60.对于前述实施例提供的场景推演及治安管控的方法，本发明实施例还提供了一种场景推演及治安管控的装置，参见图3所示的一种场景推演及治安管控的装置的结构示意图，该装置可以包括以下部分：
61.推演模块301，用于确定目标场景中的初始事件，并基于预先构建的场景推演模型对初始事件进行推演得到目标事件。
62.检测模块302，用于基于预先构建的检测模型对目标事件进行检测，得到目标事件的初始定位点。
63.管控模块303，用于基于初始定位点，采用预设的路径规划算法，得到目标管控路径。
64.本发明实施例提供的上述场景推演及治安管控的装置，能够先通过场景推演模型
processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器40读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
78.本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
79.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
80.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。