空天地大數(shù)據(jù)公共安全事件預(yù)測(cè)建模技術(shù)

目錄
第1章　緒論　1　
1.1　概述　1　
1.1.1　公共安全事件類型　1　
1.1.2　公共安全事件研究意義　1　
1.2　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)　3　
1.2.1　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀　3　
1.2.2　發(fā)展趨勢(shì)　14　
第2章　公共安全事件空天地大數(shù)據(jù)　18　
2.1　公安大數(shù)據(jù)　18　
2.1.1　公安大數(shù)據(jù)特性　18　
2.1.2　公安大數(shù)據(jù)內(nèi)容及分類　19　
2.2　高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)　21　
2.2.1　國(guó)內(nèi)高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)　21　
2.2.2　國(guó)外代表性國(guó)家高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)　27　
2.3　航空遙感數(shù)據(jù)　39　
2.4　地網(wǎng)大數(shù)據(jù)　42　
2.4.1　地網(wǎng)大數(shù)據(jù)類型　42　
2.4.2　地網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析　44　
第3章　公共安全事件表達(dá)與識(shí)別　47　
3.1　知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)　47　
3.1.1　基本概念　47　
3.1.2　圖譜知識(shí)抽取方法　47　
3.1.3　知識(shí)圖譜存儲(chǔ)　51　
3.2　公共安全事件知識(shí)圖譜表達(dá)　52　
3.2.1　結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)公共安全事件實(shí)體關(guān)系抽取　53　
3.2.2　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)公共安全事件實(shí)體關(guān)系抽取　53　
3.2.3　公共安全事件關(guān)系抽取及圖譜構(gòu)建　57　
3.3　基于知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)的公共安全事件識(shí)別　58　
第4章　個(gè)體異常行為認(rèn)知理解　60　
4.1　個(gè)體異常行為　60　
4.2　個(gè)體多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合　61　
4.2.1　整體架構(gòu)　61　
4.2.2　知識(shí)融合　62　
4.3　異常活動(dòng)人員感知理解　64　
4.3.1　人員軌跡特征提取　64　
4.3.2　基于孤立森林算法的異?；顒?dòng)人員判別　66　
4.3.3　系統(tǒng)界面與實(shí)驗(yàn)結(jié)果　67　
4.4　異常活動(dòng)車輛感知理解　68　
4.4.1　車輛軌跡特征　68　
4.4.2　基于XGBoost的異常車輛研判　70　
4.4.3　系統(tǒng)界面與實(shí)驗(yàn)結(jié)果　71　
第5章　個(gè)體時(shí)空位置演化預(yù)測(cè)　73　
5.1　基于監(jiān)控?cái)z像頭軌跡數(shù)據(jù)的個(gè)體重要場(chǎng)所探測(cè)方法　73　
5.1.1　停留點(diǎn)提取　74　
5.1.2　停留區(qū)域提取　74　
5.1.3　重要場(chǎng)所探測(cè)　75　
5.2　人員未來(lái)時(shí)空位置預(yù)測(cè)　77　
5.2.1　行為軌跡稠密向量表示　78　
5.2.2　時(shí)空位置預(yù)測(cè)　79　
5.2.3　系統(tǒng)界面與實(shí)驗(yàn)結(jié)果　80　
5.3　車輛未來(lái)時(shí)空位置預(yù)測(cè)　81　
5.3.1　GPS數(shù)據(jù)處理　81　
5.3.2　基于GRU的軌跡預(yù)測(cè)　83　
5.3.3　系統(tǒng)界面與實(shí)驗(yàn)結(jié)果　84　
第6章　群體事件認(rèn)知理解　85　
6.1　群體行為特征提取　86　
6.1.1　視頻穩(wěn)像處理　87　
6.1.2　群體密度特征提取　87　
6.1.3　群體速度特征提取　88　
6.1.4　群體運(yùn)動(dòng)特征提取　89　
6.2　融合群體行為多維特征的異常檢測(cè)　90　
6.2.1　群體行為單維特征的異常檢測(cè)方法　90　
6.2.2　群體行為多維特征融合的異常檢測(cè)方法　91　
6.2.3　群體行為異常檢測(cè)模型　92　
6.3　群體事件識(shí)別　96　
6.3.1　踩踏事件識(shí)別　97　
6.3.2　游行事件識(shí)別　97　
6.3.3　實(shí)驗(yàn)與分析　98　
第7章　群體事件演化預(yù)測(cè)　100　
7.1　　過(guò)程型群體事件移動(dòng)路徑預(yù)測(cè)　100　
7.1.1　場(chǎng)景依賴下的無(wú)向圖構(gòu)建　101　
7.1.2　多要素約束下的群體移動(dòng)路徑預(yù)測(cè)　103　
7.1.3　實(shí)驗(yàn)與分析　103　
7.2　結(jié)果型群體事件區(qū)域群體密度預(yù)測(cè)　104　
7.2.1　規(guī)律性區(qū)域群體密度預(yù)測(cè)　105　
7.2.2　場(chǎng)景要素關(guān)聯(lián)下的非規(guī)律性區(qū)域群體密度預(yù)測(cè)　106　
7.2.3　實(shí)驗(yàn)與分析　106　
第8章　區(qū)域場(chǎng)景異常分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估　110　
8.1　區(qū)域場(chǎng)景疑似異常目標(biāo)檢測(cè)　110　
8.1.1　典型區(qū)域建筑物與車輛檢測(cè)　110　
8.1.2　典型區(qū)域水源地檢測(cè)　115　
8.2　區(qū)域場(chǎng)景異常變化分析　121　
8.2.1　典型區(qū)域遙感影像配準(zhǔn)　122　
8.2.2　典型區(qū)域遙感影像異常變化分析　128　
8.3　城市企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估　141　
8.3.1　數(shù)據(jù)獲取　141　
8.3.2　指標(biāo)體系　141　
8.3.3　結(jié)果分析　143　
8.4　安保突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估　146　
8.4.1　基于通視強(qiáng)度綜合分析的狙擊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型　147　
8.4.2　基于加權(quán)Dijkstra算法的安全路徑規(guī)劃模型　151　
8.5　化工廠爆炸事故安全風(fēng)險(xiǎn)分析　155　
8.5.1　遙感影像變化信息提取與GIS空間分析　155　
8.5.2　爆炸損毀距離模型構(gòu)建　156　
8.5.3　化工廠爆炸事故仿真模擬　161　
8.5.4　結(jié)果分析　163　
參考文獻(xiàn)　164