基于PageRank算法的团伙犯罪中嫌疑人排名

为了从团伙犯罪中锁定核心犯罪嫌疑人,提高侦破案件的效率,本文提出了一种改进的PageRank算法分析团伙犯罪中各犯罪嫌疑人的嫌疑度值,通过主题相关性度量分析了嫌疑人与案件的关系,通过嫌疑人的重要性度量分析了嫌疑人在团伙犯罪中的地位。改进的算法可以有效协助侦查人员分析一个犯罪网络中各成员的关系,通过嫌疑度排序找出团伙中的核心人员和涉案人员,从而排除非涉案人员。通过一个案件实例验证了该算法的有效性,节省了办案人员的时间精力,提高办案效率。     

融合专家综合知识的贝叶斯网络参数学习方法

贝叶斯网络模型是经典概率图模型,目前已经广泛应用到各个领域中.在贝叶斯网络模型的参数获取方面,以往的方法往往仅依靠数据集或者专家知识.实际情况中,数据集往往存在缺失或者存在噪声,而单一专家指定的参数存在较大的主观因素,两类方法所得参数与实际存在较大偏差.提出基于D-S证据理论的专家综合知识结合小数据集的贝叶斯网络参数学习方法,克服了依靠数据集小的情况下造成的参数不准确或依靠单一专家知识主观性较强的问题.通过实验验证,提出的方法在小数据集的情况下,所获得的贝叶斯网络参数更为准确.并将提出的方法用于公安机关刑事案件线索研判,综合专家知识与小数据集获取模型参数,研判结果能够较好地反映实际情况,证明了方法的有效性.     

基于心理防范区域在视频监控环境下的最优入侵路径

目前国内视频监控系统广泛建设,在打击违法犯罪行为中起到了重要作用,然而在提升或评估视频监控系统的防范能力上仍需进行深入研究。为进一步发掘视频监控系统在犯罪预防方面的功效,结合视频监控的实际监控覆盖范围,提出了视频监控心理防范区域模型,并从违法犯罪行为的角度提出了基于规避心理的最优入侵路径模型。通过本文研究,期望为视频监控系统的防范能力研究和公安机关预防打击违法犯罪行为提供参考。     

公安专用视频监控系统前端覆盖影响因素

对于公安专用视频监控系统而言,前端摄像机传感覆盖区域模型的确立对于指导前端布点工作和辅助业务应用有着重要的作用。据此从公安专用视频监控系统的前端实际部署环境出发,推导出前端摄像机实际的地面覆盖模型;并推导出该覆盖模型的几何特征以及数学表达式。在此基础上得到了影响前端覆盖模型的影响因素分别是:(1)架杆高度;(2)安装俯角;(3)前端镜头焦距;(4)感光元件芯片尺寸。通过上述方法可以预测这些因素的变化作用下覆盖模型的几何特征变化趋势;再通过对摄像机样品的前端覆盖范围进行实验测试;并将实测值与计算预测值对比,验证了方法的可行性与合理性。     

公安专用视频监控系统前端布点研究综述

现实中由于公安专用视频监控系统本身的一些特性,如覆盖规模大、联网层次复杂、公安业务应用要求高、财政成本和法律法规限制严格等因素,势必造成系统前端点位建设需要运用科学合理的前端布点方法来指导工作,以实现在各方面因素限制下部署有限的点位达到系统最佳的效能的目的。对国内外与系统前端布点相关的研究文献进行了广泛深入的调研。通过全面性分析影响前端布点的几个因素;得知除了公安业务需求之外,单摄像机物理特性与多摄像机相互关系是影响系统前端布点最重要的影响因素。其中在业界研究中,单摄像机物理特性通常由传感覆盖问题所体现,多摄像机相互关系则主要涉及区域点位密度问题与点位部署/规划问题两个方面。经过调研发现,当前业界对于公安专用视频监控系统前端布点工作的专门性研究较少,集中在具体单个问题的研究。因此该项工作的开展,需要将上述三个问题相关的研究综合起来,并结合公安业务需求来进行综合考虑。