[發明專利]安防系統警情處理動態路線規劃系統和方法

在審

• 申請號: 201711490091.1
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108305496A
• 公開（公告）日: 2018-07-20
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 東莞產權交易中心
• 主分類號: G08G1/0968
• 分類號: G08G1/0968;G06Q10/04;G01C21/34
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了安防系統警情處理動態路線規劃系統和方法,其中路段擁堵的正態分布模型，對具體路段，確定時刻信息，路段長度s，前50天的平均速度，時間，取μ=(t₁₊t₂+t₃+…+t₅₀)/50;σ²=(t₁²₊t₂²+t₃²+…+t₅₀²)/50?μ²,記通過路段的時間X，X服從正態分布，記為：X～N(μ,σ²),得到具體的概率密度函數公式;求出t₀，使得P（x<=t₀）=0.7，t₀即為在c時d分，機動車行完所述路段所需時間;μ+3σ為機動車行完所述路段所需的最長時間。本發明找出到警情發生點時間最短的安防服務站以及相應路線，能夠大大減少安防車輛到火警現場的時間的不確定性，能夠確定機動車行完所述路段所需的最長時間，保證安防車輛能夠到達警情現場，及時處理警情。

技術領域

本發明涉及安防系統中對警情處理的技術領域，特別是涉及安防系統警情處理動態路線規劃系統和方法。

背景技術

目前，人們對警情應急反應速度的要求越來越高，而城市尤其是特大型城市如上海、北京的中心城區擁堵極為嚴重。尤其在交通高峰期，安防車輛的行駛時間因為極可能的嚴重且廣泛的擁堵而無法控制。對于警情的處理，現有安防系統大多是在城市的某些區域內設置多個安防辦公站，當警情發生時，距其最近的安防工作站響應，前往警情發生地處置警情。以往的由安防辦公站到警情發生地的通行路徑，都由安防人員個人依據個人經驗快速得出，由于安防人員的經驗不同以及判斷決策水平不一，因此警情的處理效率會受安防人員的個人因素大幅影響。常常發生消防車堵在路上，出警時間大幅提高數倍甚至數十倍的情況，給百姓的生命財產安全造成極大的隱患。

近來雖然也出現一些道路規劃的方法以及系統，但都是靜態規劃，要么不考慮擁堵，僅僅尋找到警情發生點最近安防辦公站，而后找出最近安防辦公站到警情發生點間最短路徑，將此最短路徑定為最終安防車行車路線；即便考慮擁堵，也簡單以擁堵不擁堵來劃分路況，而對擁堵路況簡單化，給出統一的車輛通行速度。顯然不夠合理。

很多隨機現象可以用正態分布來描述或者近似描述，在觀測值足夠多時，大量隨機現象用正態分布來描述可以非常好的體現現象本身的發生規律，做出準確的預測。

正態分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布，記為

X～N(μ,σ²),

其概率密度函數為

正態分布的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

正態分布有些極好的統計性質:

（1）其密度函數關于均值對稱，

（2）其數據高度集中于均值附近，P（-σ&lt;x-μ&lt;σ）=68%,也即近70%的數據分布于區間（μ-σ，μ+σ），

（3）P（-3σ&lt;x-μ&lt;3σ）=99.7%,也即99.7%的數據分布于區間（μ-3σ，μ+3σ），因此（μ-3σ，μ+3σ）可看作隨機變量X的實際取值范圍。這是管理學上著名的3σ法則。

發明內容