面向犯罪預防的監視目標規避行為模式識別與分析

《面向犯罪預防的監視目標規避行為模式識別與分析》是依託杭州師範大學，由謝斌擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：面向犯罪預防的監視目標規避行為模式識別與分析
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：謝斌
• 依託單位：杭州師範大學

項目摘要

對犯罪嫌疑人進行定位跟蹤、監視，獲取手機、GPS以及刷卡、乘車、住宿記錄等位置信息進行情報分析和作戰指揮，是預防和打擊犯罪的有效手段。但是，犯罪分子越來越多的運用各種隱藏、偽裝等反偵查技術手段（手機信號禁止、偽造信用卡和身份證等）來故意掩蓋他們的位置和行蹤。隱藏、偽裝等規避行為導致監視和偵察數據的缺失和偏離，使得傳統的軌跡模式挖掘和行蹤預測技術難以識別和解釋規避行為模式。.針對犯罪分子的隱藏、偽裝意圖，本項目提出一種時空感知方法對監視目標的規避行為進行建模：①通過量化目標運動的時空熵來區分規避和非規避行為；②通過推斷目標潛在路徑空間，識別規避行為數據集中缺乏觀測記錄的“監視盲區”；③基於軌跡片段和本底數據建立盲區內的目標位置和運動路徑的假設；④利用重現期來量化和識別目標行蹤時空異常，以幫助攔截和監視。這對於國家安全部門防範、制止和依法打擊危害國家安全的行為，維護社會政治穩定具有重要意義。

結題摘要

新的反恐形勢下，犯罪情報信息的蒐集、研判、預警已經成為駕馭複雜嚴峻的社會治安環境、推進社會管理創新、維護社會穩定的重要舉措。隨著基於定位功能的移動信息設備的逐漸成熟，大量使用的形形色色的感測器每時每刻都在產生精確的地理位置信息。對犯罪嫌疑人進行定位跟蹤、監視，獲取手機、GPS以及刷卡、乘車、住宿記錄等位置信息進行情報分析和作戰指揮，是預防和打擊犯罪的有效手段。本項目針對犯罪分子主觀上的隱藏、偽裝等規避行為導致監視和偵察數據的缺失和偏離，使得傳統的軌跡模式挖掘和行蹤預測技術難以識別和解釋規避行為模式的問題，提出了一種時空感知方法對監視目標的規避行為進行建模和分析。首先，對收集的GeoLife和計程車軌跡數據進行預處理和停留點識別；然後，基於構建的時間熵、空間熵、條件熵、近似熵等模型，計算了軌跡數據的時空熵，篩選出可能存在異常行為的目標群體；通過時空稜鏡模型以及道路網約束條件，識別目標群體軌跡數據中的“監視盲區”，並進一步基於軌跡不確定性和道路網路約束條件進行盲區內目標位置和運動路徑挖掘；最後，進行運動軌跡的周期性模式挖掘，識別目標行蹤時空異常，並研發時空軌跡數據可視化及分析系統。研究成果可為我國國家安全部門提供一套新的不同傳統軌跡模式挖掘方法和行蹤預測量化方法的犯罪情報分析技術手段，為監視和偵察數據集中的與“熱點”相反的“冷點”或“冰點”現象（缺乏觀測記錄）的分析和知識挖掘提供有效的解決方法。對於深化犯罪分子行為模式的認知，提升動態管控和反恐處突能力，輔助國家安全部門防範、制止和依法打擊危害國家安全的行為，維護社會政治穩定具有重要意義。