【摘 要】
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【目的】利用犯罪嫌疑人的历史活动轨迹,预测其可能潜藏的地理位置,进而对其进行定位、跟踪、监控或抓捕。【方法】提出基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法:
【机 构】
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中国人民公安大学侦查与反恐怖学院; 中国人民公安大学公安情报研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于矩阵分解的图像表示方法及其应用研究”(项目编号:61502506);国家自然科学基金项目“基于统一结构场模型的警务视频分析研究”(项目编号:61501467);国家社会科学基金重大项目“当前我国反恐形势及对策研究”(项目编号:15ZDA034)的研究成果之一
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【目的】利用犯罪嫌疑人的历史活动轨迹,预测其可能潜藏的地理位置,进而对其进行定位、跟踪、监控或抓捕。【方法】提出基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法:利用卷积神经网络提取重要犯罪位置特征,挖掘位置数据在空间维度上的局部相关性;基于长短记忆型神经网络学习位置特征在时间维度上的连续性,得到下一个位置的预测。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上进行对比实验,本文方法将犯罪地理位置预测的精确度从0.71提高到0.79。【局限】实验采用GeoLife真实轨迹数据集进行模拟仿真,方法的实用性和有效性需要在公安一线实战中进一步检验。【结论】本文方法可以有效挖掘空间相关性和时间连续性,预测精确度远高于随机预测精确度,可以为公安情报研判提供有效参考。
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