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公开(公告)号：CN111784039B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010595845.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国人民公安大学 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，属于信息应用技术领域。方法为对需要布防的范围进行栅格划分，对每个栅格面临的社会安全事件风险进行评估，风险评估模型中引入警察位置对风险的影响，通过比较不同的警察临布控点位置对整体风险的影响程度来确定最佳的临布控点布置方案，加入临布控点后再次对各栅格所面临的风险进行评估，筛选出需要警察巡逻的目标区域，计算各巡逻目标区域以及巡逻出发点之间的最短路径距离，利用蚁群算法找出最佳巡逻方案。本发明重点解决寻找最佳警力临布控点分布方案及巡逻方案的问题，布防方案随着管控区域内情景变化而改变，增强布防方案的适用性。
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公开(公告)号：CN111784039A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010595845.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国人民公安大学 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，属于信息应用技术领域。方法为对需要布防的范围进行栅格划分，对每个栅格面临的社会安全事件风险进行评估，风险评估模型中引入警察位置对风险的影响，通过比较不同的警察临布控点位置对整体风险的影响程度来确定最佳的临布控点布置方案，加入临布控点后再次对各栅格所面临的风险进行评估，筛选出需要警察巡逻的目标区域，计算各巡逻目标区域以及巡逻出发点之间的最短路径距离，利用蚁群算法找出最佳巡逻方案。本发明重点解决寻找最佳警力临布控点分布方案及巡逻方案的问题，布防方案随着管控区域内情景变化而改变，增强布防方案的适用性。
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公开(公告)号：CN111178764A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911403812.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提供了一种大型活动踩踏事故动态风险评估方法，包括以下步骤：多维度收集调研踩踏事故数据；分析踩踏事故数据，确定贝叶斯网络模型；根据构建的踩踏事故贝叶斯网络模型，通过多场景情景分析法，以事故致因和演化路径为基础，运用贝叶斯网络的推理功能动态预测不同踩踏事故场景下的事故后果，并应用敏感性分析方法识别影响踩踏事故发生的关键因素；进行踩踏事故的风险管控。本发明有益效果：凭借贝叶斯网络对踩踏事故后果的动态推演，能够清晰认知大型活动踩踏事故的演化过程，科学辨识关键影响因素，能够实现实时数据输入和后结果动态更新，从而对踩踏事故的事前预防、事中响应和事后救援提供有力的支撑。
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