本发明涉及计算机，特别是指一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法。
背景技术：
1、安全防范作为社会公共安全不可或缺的技术手段，在社会的安全保卫工作中起到了重要的作用。在安全防范中，警察巡逻不仅可以有效预防和制止犯罪，也可降低警务运行成本，提高警务执行效率。在警方的警力调度部署和巡查过程中，对警力进行合理分配并规划适当的巡逻路径是一种重要的需求，目前对警力规划适当的巡逻路径全凭人的经验来安排，没有数据依据，导致巡逻效率下降。
2、城市是指人口较稠密的地区，城市内通常会包括住宅区、工业区和商业区等由使用性质不同、职能不同的建筑物和设施组成的区域。区域内会有人流出入，人们为了上班工作、休闲娱乐等目的会从一个区域移动到另一个区域，在移动的过程中形成人流。
3、城市内还会配备有管理资源，管理资源包括为提供公共服务等辅助城市进行正常运转而需要配置的资源，例如从事公共卫生的环保人员，维护公共安全的安检员、交通疏导员、治安巡逻员等，为限制和导向人流而设置的限流栅栏，为加强公共安全而设立的警亭等。
4、由于管理资源是为保障城市人员正常生活而提供，因此管理资源需要在人员密集的区域之间路径上进行布控或增大布控力度，避免出现配置管理资源不足造成不能及时有效地对人员进行管理；而在人员稀疏的区域之间路径上可以减小布控力度，防止产生过度配置管理资源造成浪费的问题。由此可知，各区域的人口动态变化以及区域之间的人口变化关联性能够在一定程度上反映出哪些区域需要加强管理资源的布控。
5、然而，目前对管理资源的布控方式并不是动态可变的，无法根据区域人口的动态变化来进行即时性的资源布控，因此，亟需一种能够建立城市区域间的人口变化关联并以此为基础对管理资源进行合理布控和调配的方法。
6、信息滞后，缺乏技术手段，管理被动滞后。由于常规手段难以覆盖，发现方式被动，再加上信息共享不及时，导致管理上存在盲区，呈现监管不及时、执法取证难等特点，管理上较为被动。
7、第四，职权交叉，多头管理。随着城市区域面积不断扩大，管理和执法工作量呈指数级上升，人员繁多，规模庞大，运行成本越加高，执法人员可能既是管理者又是执行人，这给城市管理带来了极大挑战。
8、第五，监管、评价不能实现闭环。现存城市管理考核缺乏权威性，针对市民投诉、媒体曝光等案件处理缺乏必要的回复告知机制，抽查监督管理被动。
技术实现思路
1、本发明提出一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，能够优化和生成城市巡逻路线的系统提高巡逻效率。
2、本发明的技术方案是这样实现的：一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，系统包括数据收集模块、数据存储模块、数据分析模块、实时监测模块和控制模块，系统工作流程方法包括以下步骤：
3、步骤a.数据收集：
4、收集包括地理信息数据、人流量数据、历史巡逻数据、实时交通信息、治安事件统计数据；
5、步骤b.数据处理与分析：
6、对收集到的数据进行清洗、整合，去除无效和错误数据，
7、利用数据挖掘和机器学习技术，分析治安事件统计数据的分布规律、发生模式，结合实时交通信息，分析不同时间段和区域的交通状况对巡逻的影响；
8、步骤c.巡逻路线优化：
9、基于分析结果，制定合理的巡逻路线、巡逻频次、人员分配和排班；
10、步骤d.实时调度与监控：
11、通过gps技术实时追踪巡逻人员的位置和状态，
12、根据实时交通和报警情况，动态调整巡逻路线和人员分配，
13、监控巡逻执行情况，确保巡逻质量和安全；
14、步骤e.反馈与改进：
15、收集巡逻人员的反馈意见，对系统进行持续优化，
16、结合新的数据和技术发展，不断升级和完善系统功能。
17、作为优选，所述步骤a中：
18、地理信息数据包括：城市地图、街道、建筑物、公共设施的基础地理信息；
19、历史巡逻数据包括：过去的巡逻记录，包括巡逻时间、路线、人员分配；
20、实时交通信息包括：交通流量、事故、拥堵情况的实时数据；
21、治安事件统计数据包括：各种犯罪类型的发生率、发生地点、时间统计信息。
22、作为优选，所述地理信息数据包含经纬度地理信息，以数据框dataframe的形式存储；
23、所述人流量数据包含不同区域的人流量信息，以csv文件的形式存储；
24、所述历史巡逻数据包含过去巡逻的时间、路线信息，以csv文件的形式存储；
25、所述实时交通信息包含当前道路拥堵情况的实时信息，以api接口的形式获取；
26、所述治安事件统计数据包含不同区域实地采集到的信息，以csv文件的形式存储。
27、作为优选，所述步骤b的数据处理与分析包括：
28、数据预处理：对数据清洗、格式化、缺失值处理、异常值检测；
29、数据探索与可视化：使用统计图表初步探索数据的分布和关系；
30、治安事件统计数据空间分析：使用gis即地理信息系统，分析犯罪事件的空间分布；
31、治安事件统计数据时间分析：分析犯罪事件的时间分布，寻找可能的模式或趋势；
32、交通流量分析：使用实时交通数据，分析不同时间和区域的交通流量和速度；
33、交通状况对犯罪的影响：分析交通状况与犯罪事件之间的关系。
34、作为优选，所述步骤c的巡逻路线优化包括：避开拥堵区域和时间，提高巡逻效率；针对高犯罪风险区域，增加巡逻频次和人力投入；考虑巡逻人员的疲劳和休息时间，合理分配巡逻任务；迭代优化：根据评估结果，不断调整和优化巡逻路线和频次。
35、作为优选，所述步骤c中的巡逻路线优化包括：
36、空间距离计算包括：采用欧几里得距离公式计算两点之间直线距离，采用哈弗辛公式用于计算地球上两点之间的大圆距离；
37、时间窗口和调度优化包括：线性规划、整数规划、车辆路径问题算法，解决如何安排车辆以最小化时间、距离、成本来完成一系列送货或巡逻任务；
38、预测模型包括以下内容：
39、线性回归：用于预测一个变量基于一个或多个自变量的线性关系；
40、逻辑回归：用于分类问题，预测因变量属于某个类别的概率；
41、随机森林：一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的输出来提高预测准确性；
42、支持向量机：用于分类和回归问题，通过在高维空间中找到一个超平面来划分不同类别的样本；
43、路径规划算法：使用旅行商问题、车辆路径问题算法，结合实时交通信息和治安事件统计数据，定制巡逻路线；
44、频次优化：基于犯罪发生频率、交通状况因素，调整巡逻频次；
45、模型评估与优化的评估指标包括：巡逻效率、犯罪率降低程度。
46、作为优选，所述步骤c的巡逻路线采用欧几里得距离计算两点之间直线距离，欧几里得距离的计算公式如下：
47、distance＝sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)
48、两组经纬度坐标(x1,y1)和(x2,y2)，它们代表巡逻路线上两个点的位置，这个公式用于计算任意两个点之间的直线距离。
49、作为优选，车辆路径问题算法采用c-w节约算法，公式如下：
50、s(i,j)＝coi+cio+coj+cjo-(coi+cij+cjo)＝coi+coj+cij
51、把各点单独与巡逻点相连，构成若干条仅含一个巡逻点的线路，总成本为两倍从原点到各点的距离成本；然后计算将点i和点j连接在一条线路上成本节约值；
52、s(i,j):表示将目的点i和目的点j合并到同一辆车进行服务所能节省的行驶距离；
53、coi:表示从当前车辆的起点到目的点i的距离；
54、cio:表示从目的点i返回当前车辆的起点的距离；
55、coj:表示从当前车辆的起点到目的点j的距离；
56、cjo:表示从目的点j返回当前车辆的起点的距离；
57、cij:表示从目的点i到目的点j的直接距离。
58、作为优选：所述线性回归公式如下：
59、y＝β0+β1x1+βx+…+βpxp
60、其中y是因变量：巡逻路线设置；x1,x2,...,xn是自变量：影响巡逻路线设置的特征，β0,β1,β2,...,βn是模型的参数。
61、作为优选，所述步骤d中：
62、实时追踪巡逻人员位置和状态：gps定位技术可以精确追踪巡逻人员的地理位置，包括经纬度、移动速度和方向，通过集成到移动设备的软件，实时监控巡逻人员的状态，包括是否在线、电量剩余、行进速度；
63、结合实时交通和报警情况调整巡逻策略：通过接入交通信息系统，了解当前道路交通状况，避免巡逻人员进入拥堵区域；实时接收报警信息，根据警情动态调整巡逻路线和人员分配，快速响应紧急情况；
64、动态调整巡逻路线和人员分配：根据实时追踪数据和交通信息，智能分析最佳巡逻路线，根据巡逻区域的安全状况、人员需求等因素，合理分配巡逻人员；
65、监控巡逻执行情况以确保质量和安全：通过集成视频监控、音频通信功能，实时监控巡逻人员的执行情况，是否按规定路线巡逻、是否及时处理警情；监控中心可以对巡逻人员进行远程指导和调度。
66、与现有技术相比，本发明的优点在于：基于大数据计算生成的城市巡逻路线系统是一个利用先进的数据分析技术，结合城市地理信息、人流量数据、历史巡逻数据、实时交通信息、犯罪统计等多维度数据，来优化和生成城市巡逻路线的系统；这样的系统可以显著提高巡逻效率，增强城市的安全性。
1.一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于：系统包括数据收集模块、数据存储模块、数据分析模块、实时监测模块和控制模块，系统工作流程方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于，所述步骤a中：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于：所述地理信息数据包含经纬度地理信息，以数据框dataframe的形式存储；
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于，所述步骤b的数据处理与分析包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于，所述步骤c的巡逻路线优化包括：避开拥堵区域和时间，提高巡逻效率；针对高犯罪风险区域，增加巡逻频次和人力投入；考虑巡逻人员的疲劳和休息时间，合理分配巡逻任务；迭代优化：根据评估结果，不断调整和优化巡逻路线和频次。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于，所述步骤c中的巡逻路线优化包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于：所述步骤c的巡逻路线采用欧几里得距离计算两点之间直线距离，欧几里得距离的计算公式如下：
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于：车辆路径问题算法采用c-w节约算法，公式如下：
9.根据权利要求6所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于：所述线性回归公式如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据计算生成的城市巡逻路线规划系统及方法，其特征在于，所述步骤d中：
