一種基于空間位置進行警情高發統計的方法

章磊，何芬，李鴻赟

一種基于空間位置進行警情高發統計的方法

章磊，何芬，李鴻赟

（公安部第一研究所信息技術研發二部，北京 100048）

通過空間位置統計警情在指定區域內的高發情況，在公安業務指導及信息系統建設中具有重要的應用價值。基于奇異射線法判斷點是否落在指定空間位置內，將警情作為一個點判斷是否落在某一物理區域范圍，最終實現對警情高發區域的統計、展示。該方法通過空間計算，對一些存在的奇異情況進行了分析和歸納，具有準確、快速、冗余性強的優點，可推廣應用到比如四色預警、警情派出所轄區確認、警情分類等各類場景中。

公安安全；警情；包含檢測；邊界檢測

利用空間位置判斷警情的歸屬單位在警情高發統計、警力調配、區域規劃、巡邏任務等公安業務中具有重要的應用價值[1]。

本文通過警情空間歸屬判斷，構建各類實戰應用模型，在接警、布警、出警、處置、反饋等各階段為參與處置工作的各層級警力提供全信息數據支撐、推送、共享體系。通過空間串并分析，指揮員及相關民警均能夠全面掌握報警人的背景信息、周邊環境；能夠快速、準確地了解到與報警人最近的警力，合理地選擇和整合警力開展有針對性的處置，并將現場處置信息實時推送給參與處置的一線人員，既能形成合力，也不會造成相互干擾。

1 基本概念及主要奇異情況

1.1 多邊形區域

多邊形區域是線段的有限集合，主要指派出所轄區、警務站轄區，在本文中，多邊形區域主要指各公安警情。

1.2 射線法

判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區中，一種常用的方法是射線法[2]，即從警情空間位置作為一個點發出一條射線，以該射線與轄區的邊界相交的數目作為基礎，進行計算。如果有奇數個相交點，則警情落在多邊形轄區內，否則警情不屬于該轄區。雖然通過射線法具有簡單的特點，但它很難處理一些特殊情況。比如，以警情空間位置作出的射線與轄區的某一條邊共線，此時，很難統計射線與多邊形的交點個數。本文在不改變射線法原理的基礎上，通過添加對主要特殊情況的處理邏輯，能夠解決射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區中遇到的異常問題[3]。點在多邊形內的檢測如圖1所示。

1.3 主要特殊情況

本文的主要研究通過射線法判斷警情是否落在一個多邊形轄區中遇到的異常問題[4]有以下4種。

圖1 點在多邊形內的檢測

1.3.1 轄區頂點重復

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區中，當轄區邊界存在相鄰的坐標頂點時，會導致運用射線法在計算過程中出現異常。

1.3.2 警情本身是轄區多邊形坐標空間中的某個頂點

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區中，當被檢測的警情本身就是轄區的某個頂點時，導致射線法 失效。

1.3.3 警情在轄區多邊形的邊上

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區中，當被檢測的警情在轄區的某條邊界上時，也會導致計算出來相交的邊數異常，導致射線法失效。

1.3.4 射線與轄區的邊重疊

采用射線法判斷一個警情是否落在一個多邊形轄區中，當利用被檢測的警情作出的射線與轄區的某條邊重疊時，也會導致射線法失效。

1.3.5 射線經過轄區的頂點

當被檢測的警情作出的射線經過轄區的某個頂點，與多邊形相交的邊數也會導致計算結果異常。

2 檢測警情在多邊形內的實現

2.1 檢測警情在多邊形內的特殊情況

檢測警情在多邊形內原理依然是以射線法為基礎，按這個警情位置向右做一個水平射線，當該射線與轄區邊界構成的多邊形的邊相交數量為奇數時，則相交，為偶數時則不相交，該方法可有效規避多邊形凹凸性帶來的問題[5]，但依然無法避免的主要特殊情況有：①構成轄區邊界的多邊形頂點存在連續重復的點；②警情本身就是轄區邊界多邊形的某一個頂點；③警情在轄區邊界多邊形的邊上；④以這個警情位置向右做一個水平射線正好經過多邊形的某個頂點；⑤按這個警情位置向右做一個水平射線與多邊形的邊重疊。

上述5種特殊情況下，使用射線均會導致傳統射線算法異常、失效或者結果不正確。本文提出的“一種基于空間位置進行警情高發統計的方法”可有效解決傳統射線法在實際應用過程中因特殊情況遇到的異常問題。

2.2 偽代碼

算法的偽代碼實現如下。

偽代碼首先初始化結果isPointInPoly = false，默認為false代表默認被檢測點P不在多邊形內，高可靠基于奇異射線法檢測點在多邊形內的算法偽代碼如下：

最終變量isPointInPoly=true代表點P在多邊形內部，否則點P不在多邊形內。

2.3 方法分析

2.3.1 時間復雜度

方法的時間復雜度整體與構成轄區邊界多邊形的頂點個數成線性關系，算法整體時間復雜度為（）。

2.3.2 空間復雜度

方法定義了少量臨時變量，與轄區邊界構成的多邊形的頂點數量無關，并不占用額外的存儲空間，整體空間復雜度為（1）。

2.3.3 非侵入式

不對原始邊界數據做任何修改、刪除，保證數據正常使用后原始數據的準確性和一致性，方便后續繼續使用。

3 本方法的應用

3.1 獲得警情周邊綜合態勢

通過本方法將警情快速定位到轄區，在電子地圖上展示該警情、轄區邊界以轄區內街面實時警力的位置，并可對周邊業務關注要素等信息要素進行上圖展示，比如重點場所、周邊視頻、重點人群、制高點、學校、加油站、醫院等相關資源，通過本方法快速精準地獲得警情周邊中和態勢。

3.2 四高分析

依據本方法快速計算出所有警情的所屬發案轄區，基于空間位置研判分析警情高發時間、高發地區、高發處所、高發類型，并以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現，快速獲得各轄區的四高分析情況。

3.3 四色預警分析

四色預警系統可以對各轄區、塊、段、點、單位的警情數量、類型進行預警分析。以各公安機關統計單元（對應的轄區邊界）為單位，綜合考慮警情的數量，包括每日、每周、每月、每年等多種統計方式，分別確定警情所處的“紅橙黃綠”四色狀態，并以文字、圖表加顏色顯示，通報發布。

3.4 串并案分析

按照警情的空間位置，結合轄區內的小區、學校、內保單位等邊界位置，通過空間計算，進行警情空間串并分析，實現不同報警名稱在同一空間位置上的警情串并。

3.5 風險預警

在警情常量之上，利用空間確認警情的位置、小區，疊加季節性犯罪、輸入性犯罪、高危地區人員流入三類風險因素，賦予不同分值，采取計分辦法，環比昨日、上周、上月以及同比數據進行分析，對空間位置的小區、學校、單位開展風險評估后形成預警結果。

3.6 警情警力疊加分析

通過警情空間位置定位，將警情按需求歸到每一個轄區邊界內，根據管轄區域內的案發情況（數量、時間、頻度等）與警力投入、巡區覆蓋度關系的圖示統計，為警情分析和勤務預案的調整提供依據。

4 結束語

本文空間位置統計警情在指定區域內高發情況，警情聚合、串并、統計統計分析，依據發案轄區、塊、段、點、案件類型、時間段內等多種查詢條件，對警情高發時間、高發地區、高發處所、高發類型進行研判分析，平臺支持對高發基準值的自定義設置，警情四高分析結果以餅狀圖、柱狀圖、點密度圖、熱點圖等專題圖形式在地圖上疊加展現。

［1］FEITO F，TORRES J，URENAA .Orientation，simplicity and inclusion test for planar polygons［J］.Computer &graphics，1995（4）：83.

［2］HAINESA E.Point in polygon strategies［J］.Graphics gems，1994（6）：13.

［3］WANG W C.A new method for deciding whether a point is in a polygon or a polyhedron［J］.Journal of software，2000，11（12）：66.

［4］章孝燦，黃智才.GIS中孤島和內點快速歸屬算法［J］.計算機學報，2005，28（3）：343-349.

［5］劉潤濤.任意多邊形頂點凸、凹性判別的簡捷算法［J］.軟件學報，2002（7）：1309-1312.

TP391

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.01.020

2095－6835（2021）01－0060－02

章磊（1988—），男，安徽定遠人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數據應用。何芬（1991—），女，江西贛州人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數據應用。李鴻赟（1990—），男，甘肅蘭州人，碩士研究生，高級工程師，主要研究方向為公安智能指揮和大數據應用。

〔編輯：張思楠〕