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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (10): 15-20     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0741
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基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法*
肖延辉, 王欣, 冯文刚, 田华伟(), 吴绍忠, 李丽华
中国人民公安大学侦查与反恐怖学院 北京 100038
中国人民公安大学公安情报研究中心 北京 100038
Predicting Crime Locations Based on Long Short Term Memory and Convolutional Neural Networks
Xiao Yanhui, Wang Xin, Feng Wen’gang, Tian Huawei(), Wu Shaozhong, Li Lihua
School of Criminal Investigation and Counter Terrorism, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
Research Center for Public Security Intelligence, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
全文: PDF (860 KB)   HTML ( 3
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【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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肖延辉
王欣
冯文刚
田华伟
吴绍忠
李丽华
关键词 犯罪打击深度学习神经网络位置预测    
Abstract

[Objective] This paper tries to predict the locations of suspects based on historical activity trajectory data, aiming to locate, track, monitor or arrest the suspects. [Methods] First, we proposed long short term memory (LSTM) and convolutional neural networks (CNN) models to predict crime locations. Then, we used the CNN model to extrct location features of key suspects and analyze their spatial correlations. Finally, we utlized the LSTM model to maintain the temporal continuity and obtain the future locations. [Results] Compared with previous models, the proposed method increased the prediction accuracy from 0.71 to 0.79 with the trajectory GeoLife dataset. [Limitations] The model was only examined with the Geolife dataset. [Conclusions] The proposed method fully exploits the spatial correlation and temporal continuity of data, which improves the effectiveness of public security intelligence analysis.

Key wordsCrime Fighting    Deep Learning    Neural Networks    Location Prediction
收稿日期: 2018-07-09      出版日期: 2018-11-12
ZTFLH:  TP393  
基金资助:*本文系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)和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
引用本文:   
肖延辉, 王欣, 冯文刚, 田华伟, 吴绍忠, 李丽华. 基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 15-20.
Xiao Yanhui,Wang Xin,Feng Wen’gang,Tian Huawei,Wu Shaozhong,Li Lihua. Predicting Crime Locations Based on Long Short Term Memory and Convolutional Neural Networks. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(10): 15-20.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0741      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I10/15
  长短记忆型卷积神经网络位置预测算法
方法 精确度
1阶马尔可夫模型 0.48
2阶马尔可夫模型 0.51
1阶变阶马尔可夫模型 0.49
2阶变阶马尔可夫模型 0.52
LSTM模型 0.71
本文方法 0.79
  不同预测方法的精确度比较
Embedding层
单元个数
精确度
LSTM 本文
128 0.70 0.77
256 0.71 0.79
  不同Embedding层的单元个数对预测结果的影响
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