一种基于空间位置进行警情高发统计的方法

章磊，何芬，李鸿赟

一种基于空间位置进行警情高发统计的方法

章磊，何芬，李鸿赟

（公安部第一研究所信息技术研发二部，北京 100048）

通过空间位置统计警情在指定区域内的高发情况，在公安业务指导及信息系统建设中具有重要的应用价值。基于奇异射线法判断点是否落在指定空间位置内，将警情作为一个点判断是否落在某一物理区域范围，最终实现对警情高发区域的统计、展示。该方法通过空间计算，对一些存在的奇异情况进行了分析和归纳，具有准确、快速、冗余性强的优点，可推广应用到比如四色预警、警情派出所辖区确认、警情分类等各类场景中。

公安安全；警情；包含检测；边界检测

利用空间位置判断警情的归属单位在警情高发统计、警力调配、区域规划、巡逻任务等公安业务中具有重要的应用价值[1]。

本文通过警情空间归属判断，构建各类实战应用模型，在接警、布警、出警、处置、反馈等各阶段为参与处置工作的各层级警力提供全信息数据支撑、推送、共享体系。通过空间串并分析，指挥员及相关民警均能够全面掌握报警人的背景信息、周边环境；能够快速、准确地了解到与报警人最近的警力，合理地选择和整合警力开展有针对性的处置，并将现场处置信息实时推送给参与处置的一线人员，既能形成合力，也不会造成相互干扰。

1 基本概念及主要奇异情况

1.1 多边形区域

多边形区域是线段的有限集合，主要指派出所辖区、警务站辖区，在本文中，多边形区域主要指各公安警情。

1.2 射线法

判断一个警情是否落在一个多边形辖区中，一种常用的方法是射线法[2]，即从警情空间位置作为一个点发出一条射线，以该射线与辖区的边界相交的数目作为基础，进行计算。如果有奇数个相交点，则警情落在多边形辖区内，否则警情不属于该辖区。虽然通过射线法具有简单的特点，但它很难处理一些特殊情况。比如，以警情空间位置作出的射线与辖区的某一条边共线，此时，很难统计射线与多边形的交点个数。本文在不改变射线法原理的基础上，通过添加对主要特殊情况的处理逻辑，能够解决射线法判断警情是否落在一个多边形辖区中遇到的异常问题[3]。点在多边形内的检测如图1所示。

1.3 主要特殊情况

本文的主要研究通过射线法判断警情是否落在一个多边形辖区中遇到的异常问题[4]有以下4种。

图1 点在多边形内的检测

1.3.1 辖区顶点重复

采用射线法判断一个警情是否落在一个多边形辖区中，当辖区边界存在相邻的坐标顶点时，会导致运用射线法在计算过程中出现异常。

1.3.2 警情本身是辖区多边形坐标空间中的某个顶点

采用射线法判断一个警情是否落在一个多边形辖区中，当被检测的警情本身就是辖区的某个顶点时，导致射线法 失效。

1.3.3 警情在辖区多边形的边上

采用射线法判断一个警情是否落在一个多边形辖区中，当被检测的警情在辖区的某条边界上时，也会导致计算出来相交的边数异常，导致射线法失效。

1.3.4 射线与辖区的边重叠

采用射线法判断一个警情是否落在一个多边形辖区中，当利用被检测的警情作出的射线与辖区的某条边重叠时，也会导致射线法失效。

1.3.5 射线经过辖区的顶点

当被检测的警情作出的射线经过辖区的某个顶点，与多边形相交的边数也会导致计算结果异常。

2 检测警情在多边形内的实现

2.1 检测警情在多边形内的特殊情况

检测警情在多边形内原理依然是以射线法为基础，按这个警情位置向右做一个水平射线，当该射线与辖区边界构成的多边形的边相交数量为奇数时，则相交，为偶数时则不相交，该方法可有效规避多边形凹凸性带来的问题[5]，但依然无法避免的主要特殊情况有：①构成辖区边界的多边形顶点存在连续重复的点；②警情本身就是辖区边界多边形的某一个顶点；③警情在辖区边界多边形的边上；④以这个警情位置向右做一个水平射线正好经过多边形的某个顶点；⑤按这个警情位置向右做一个水平射线与多边形的边重叠。

上述5种特殊情况下，使用射线均会导致传统射线算法异常、失效或者结果不正确。本文提出的“一种基于空间位置进行警情高发统计的方法”可有效解决传统射线法在实际应用过程中因特殊情况遇到的异常问题。

2.2 伪代码

算法的伪代码实现如下。

伪代码首先初始化结果isPointInPoly = false，默认为false代表默认被检测点P不在多边形内，高可靠基于奇异射线法检测点在多边形内的算法伪代码如下：

最终变量isPointInPoly=true代表点P在多边形内部，否则点P不在多边形内。

2.3 方法分析

2.3.1 时间复杂度

方法的时间复杂度整体与构成辖区边界多边形的顶点个数成线性关系，算法整体时间复杂度为（）。

2.3.2 空间复杂度

方法定义了少量临时变量，与辖区边界构成的多边形的顶点数量无关，并不占用额外的存储空间，整体空间复杂度为（1）。

2.3.3 非侵入式

不对原始边界数据做任何修改、删除，保证数据正常使用后原始数据的准确性和一致性，方便后续继续使用。

3 本方法的应用

3.1 获得警情周边综合态势

通过本方法将警情快速定位到辖区，在电子地图上展示该警情、辖区边界以辖区内街面实时警力的位置，并可对周边业务关注要素等信息要素进行上图展示，比如重点场所、周边视频、重点人群、制高点、学校、加油站、医院等相关资源，通过本方法快速精准地获得警情周边中和态势。

3.2 四高分析

依据本方法快速计算出所有警情的所属发案辖区，基于空间位置研判分析警情高发时间、高发地区、高发处所、高发类型，并以饼状图、柱状图、点密度图、热点图等专题图形式在地图上叠加展现，快速获得各辖区的四高分析情况。

3.3 四色预警分析

四色预警系统可以对各辖区、块、段、点、单位的警情数量、类型进行预警分析。以各公安机关统计单元（对应的辖区边界）为单位，综合考虑警情的数量，包括每日、每周、每月、每年等多种统计方式，分别确定警情所处的“红橙黄绿”四色状态，并以文字、图表加颜色显示，通报发布。

3.4 串并案分析

按照警情的空间位置，结合辖区内的小区、学校、内保单位等边界位置，通过空间计算，进行警情空间串并分析，实现不同报警名称在同一空间位置上的警情串并。

3.5 风险预警

在警情常量之上，利用空间确认警情的位置、小区，叠加季节性犯罪、输入性犯罪、高危地区人员流入三类风险因素，赋予不同分值，采取计分办法，环比昨日、上周、上月以及同比数据进行分析，对空间位置的小区、学校、单位开展风险评估后形成预警结果。

3.6 警情警力叠加分析

通过警情空间位置定位，将警情按需求归到每一个辖区边界内，根据管辖区域内的案发情况（数量、时间、频度等）与警力投入、巡区覆盖度关系的图示统计，为警情分析和勤务预案的调整提供依据。

4 结束语

本文空间位置统计警情在指定区域内高发情况，警情聚合、串并、统计统计分析，依据发案辖区、块、段、点、案件类型、时间段内等多种查询条件，对警情高发时间、高发地区、高发处所、高发类型进行研判分析，平台支持对高发基准值的自定义设置，警情四高分析结果以饼状图、柱状图、点密度图、热点图等专题图形式在地图上叠加展现。

［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］章孝灿，黄智才.GIS中孤岛和内点快速归属算法［J］.计算机学报，2005，28（3）：343-349.

［5］刘润涛.任意多边形顶点凸、凹性判别的简捷算法［J］.软件学报，2002（7）：1309-1312.

TP391

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.01.020

2095－6835（2021）01－0060－02

章磊（1988—），男，安徽定远人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为公安智能指挥和大数据应用。何芬（1991—），女，江西赣州人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为公安智能指挥和大数据应用。李鸿赟（1990—），男，甘肃兰州人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为公安智能指挥和大数据应用。

〔编辑：张思楠〕