鄭亞東 張華瑞 劉暢 覃源 程科

摘 要：傳統的治安巡防系統通過在巡更點設定巡更記錄本方式進行管理，存在代簽、補簽等問題。基于北斗導航定位，設計一種突破傳統模式的治安巡防管理系統，由移動智能終端和巡防客戶端組成，融入電子地圖糾偏處理技術和路徑規(guī)劃算法。仿真實驗表明，該路徑規(guī)劃算法能合理規(guī)劃巡防人員巡防路線，提高巡防人員工作效率。系統應用于南京市浦口區(qū)江浦街道社區(qū)治安管理，打破了傳統“應對”式城市治理模式，有利于破解巡防難、管控難、矛盾點壓降難等現代城市治理中存在的問題。

關鍵詞：北斗定位; 治安巡防; 數據庫糾偏算法; 路徑規(guī)劃算法

DOI：10. 11907/rjdk. 182784 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2019）008-0083-05

Design and Implementation of Public Security Patrol

Management System on BDS Positioning

ZHENG Ya-dong1， ZHANG Hua-rui2， LIU Chang2， QIN Yuan2， CHENG Ke1

（1. School of Computer Science， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212003， China;

2. CRTG-3 Co. Ltd.， Shenzhen 518051， China）

Abstract：Traditional security patrol system is managed by setting patrol record book at patrol point， which has some problems such as signature and renewal. Based on Beidou navigation and positioning， a security patrol management system is designed， which breaks through the traditional mode. It consists of mobile intelligent terminal and patrol client， and integrates the technology of electronic map rectification and path planning algorithm. The simulation results show that the path planning algorithm adopted in this paper can reasonably plan the patrol route of patrol personnel and improve the efficiency of patrol personnel. This system has been successfully applied to the public security management of Jiangpu Street Community in Pukou District of Nanjing City. It will break the traditional "coping" mode of urban governance and solve the problems existing in modern urban governance， such as patrol， control and pressure drop of contradiction points.

Key Words：BDS positioning; security patrol; database rectification algorithm; path planning algorithm

基金項目：江蘇省科技支撐計劃項目（BE2014692）;鎮(zhèn)江市重點研發(fā)計劃項目（SH2015018， GY2017003）

作者簡介：鄭亞東（1994-），男，江蘇科技大學計算機學院碩士研究生，研究方向為智能算法、，數據挖掘;程科（1972-），男，博士，江蘇科技大學計算機學院碩士生導師，研究方向為智能算法、智能信息處理。

0 引言

傳統的感應式巡防[1]管理系統只能接收巡防點的執(zhí)勤信息，無法獲取巡防人員行動軌跡。

隨著城市化進程的不斷推進，社會人口的流動性不斷增強，人口結構不斷變化。社區(qū)需要為居民提供科學、高效的管理與服務，而社區(qū)管理存在工作量大、責任不明確、工作效率低等問題，為此學者們提出了網格化[2]管理理念。

治安巡防系統研究較多，如早期出現的有線式電子巡防系統[3]、基于RFID的巡防系統[4]、離線式巡更[5]系統等，近年基于移動端的巡防系統受到市場歡迎。本文利用“北斗+[6]”的定位技術，以及網格[7]地理位置，實現基于位置服務的智慧管理，做到網格數據化、治理智能化，讓巡查任務、巡查要點精細化、專業(yè)化，網格工作落到實處。

定位點坐標存在偏移問題，系統需要進行電子地圖糾偏，根據經緯度特征值完成偏移量計算處理，加入數據庫糾偏算法[8]。為提高巡防人員工作效率，系統采用布谷鳥搜索算法[9]。傳統的自適應步長布谷鳥優(yōu)化算法[10]無法解決后期收斂速度慢的問題，因此采用基于動態(tài)調整參數優(yōu)化布谷鳥算法[11]實現巡防點的路徑規(guī)劃，做到智慧巡防。

1 北斗定位系統

北斗衛(wèi)星定位系統是我國自主研發(fā)的導航系統。北斗定位原理是在任意時刻在地面上任一點能夠同時觀測到4顆及以上數量的衛(wèi)星。使用者發(fā)出定位信號后，每顆衛(wèi)星到信號源的距離通過電磁波測距。衛(wèi)星位置可知，利用三位坐標中的距離公式可以求得信號源的具體位置。實際情況中，信號源的時間和系統時間不會完全同步，帶入誤差到方程中即可得知信號源的具體空間位置，公式如下：

[ρui=（X-Xi）2+（Y-Yi）2+（Z-Zi）2+cT] （1）

式（1）中，（[X]，[Y]，[Z]）代表發(fā)出信號的三維坐標，i值取1，2，3，[（Xi，Yi，Zi）]表示第i顆北斗衛(wèi)星的位置，[cT]值代表光速與誤差時間的乘積。由于有4個未知數，所以需要4個北斗衛(wèi)星的空間位置才能求出方程的解，北斗衛(wèi)星定位系統原理如圖1所示。

圖1 北斗衛(wèi)星工作原理

2 地圖糾偏

系統通過北斗定位獲得巡更點和巡更人員位置信息，并將這些位置信息顯示在管理平臺頁面上。在地圖頁面開發(fā)中，系統利用百度地圖提供的接口，利用JavaScript和AJAX技術將位置信息展示在地圖上。從移動端傳回的經緯度數據標記到地圖后，其在地圖上顯示的位置并不是信號源實際所在位置，甚至偏離位置很遠。實際開發(fā)中出于安全目的，電子地圖和定位設備數據經過加密處理，不能簡單地通過地圖獲取實際位置。因此，為了得到相對準確的巡更點位置，需要加入糾偏算法。

糾偏算法有兩種：①使用百度地圖自帶的糾偏接口;②代碼級數據庫編程實現[12]。由于百度自帶接口方法對電腦設備、網絡要求較高，還會產生費用，因此本文采用第二種方法。該方法是將真實坐標加上偏移量，而偏移量不是線性的，但在同一區(qū)域內偏移量差不多，系統涉及到的只是某個社區(qū)，面積不大。先將區(qū)域劃分成多個小塊，再通過數據庫存儲的每個小塊對應偏移量。這種方法從技術上很容易實現，而且操作復雜度不高，運行速度快。

本系統以MySql作為數據庫，存儲、更新、查詢包括特征值及對應偏移量的數據。劃分特征區(qū)域并將其對應的經緯度偏移量存儲在數據庫里。劃分特征區(qū)域[2]方法很多，地球的子午線總長度大約40 008km，平均緯度1s 大約30.8m，1°大約111km。通過測試，選擇0.01°（36s）作為劃分的特征區(qū)域。另外經緯度如（111.123546，55.459145）°小數點后有6位小數，在JAVA中對float數值的運算相對整數要慢，將浮點數值轉為整數即乘100萬倍，特征區(qū)域對應的特征值也轉成整數，只需建立一個輕量級數據庫就可完成算法，實現步驟如下：①查詢移動端獲取巡防人員上傳的定位數據即經、緯度（lon、lat）;②根據經緯度查詢其所在的特征區(qū)域（x，y）;③根據特征區(qū)域查詢該區(qū)域的偏移量（lonOff、latOff）;④將最初的經緯度與查詢出來的經緯度偏移量相加就是需要的坐標（lon+lonOff，lat+latOff），將該坐標帶入程序中，地圖中顯示的位置就是實際所在位置。

數據庫參數以江蘇科技大學所在經緯度為例，如表1所示。

表1 經緯度特征值偏移量

3 巡防點路徑規(guī)劃

3.1 問題描述

巡防路徑規(guī)劃是巡防工作重要環(huán)節(jié)，傳統的憑借經驗規(guī)劃巡防路線的方法使得工作效率低下，通過建立數學模型方法規(guī)劃路徑更為科學合理。路徑規(guī)劃問題可以理解為經典的旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP[13]）應用，解決TSP問題常見的思路是通過啟發(fā)式算法如遺傳算法[14]、蟻群算法[15]、螢火蟲算法[16]、布谷鳥算法[17-18]等解決，其中布谷鳥算法具有參數少、收斂速度快、全局優(yōu)化能力強的優(yōu)點，對連續(xù)函數優(yōu)化問題性能良好，避免陷入局部最優(yōu)解，通過迭代可獲得全局最優(yōu)解，因此本系統采用此算法。

巡防路徑規(guī)劃問題可描述為：①巡防人員根據工作安排需要巡防多個巡防點，知道巡防點位置;②根據巡防員位置和巡防點位置，計算巡防人員與巡更點之間以及各個巡更點之間的距離;③每個巡防點只巡防一次，制定巡防路線使得巡防里程最短。

3.2 巡防路徑規(guī)劃數學模型

3.3 算法實現

傳統的布谷鳥搜索算法（CS）存在后期收斂速度慢、求解精度不高的問題，因此系統采用動態(tài)調參方法。為簡化描述引入以下規(guī)則：①每一只布谷鳥每次只下一只蛋，將蛋隨機放在寄生巢中;②在放入蛋的寄生巢中選擇最優(yōu)質的寄生巢放到下一代;③存在概率為Pa[∈]（0，1）的寄生巢里的蛋被發(fā)現并被消滅。

根據以上規(guī)則，布谷鳥通過飛行尋找鳥巢并不斷改變位置，更新位置公式如下：

[Xi（t+1）=Xi（t）+T⊕Levy（λ）]? ? （2）

式（2）中，T表示步長，通常情況T取值為1，Levy表示飛行利用直線與90°轉彎相結合，用于優(yōu)化搜索。[⊕]表示乘法算子，目的是使Levy飛行范圍更大。

系統CS算法偽代碼如下：

begin

目標函數[f（X），x=（x1，？，xd）T]，d表示維度

產生原始種群，n個寄生巢，[xi（i=1，2，？，n）]

while（t<最大迭代次數或終止條件）

布谷鳥隨機levy飛行的值，評估它的質量

選擇一個寄生巢j

if [f（xi）>f（xj）]

用新的結果代替j

end

基于pa放棄一部分較差的寄生巢，建立新的寄生巢

留下最佳結果或具有優(yōu)質解決方案的結果

對結果進行排序并且找到最好的

end while

顯示最后結果

end

動態(tài)調參算法如下：

begin

for i取1至n/s間值

創(chuàng)建函數cs [0，？，s-1 ]

[for j=（i-1）×s to i×s-1]

[csj=cj]

end for

[csq]和[csp]為隨機的2個點

r取0至1之間的值

if? [r>ω]交換 [csq] 和 [csp] end if

end for

if [k2]

[csq] 和[csp]為隨機的2個點

r取0至1之間的值

if [r>ω] 交換 [csq] 和 [csp] end if

end if

end

3.4 仿真結果與分析

本文基于自適應步長的布谷鳥搜索算法求解路徑規(guī)劃問題，通過Matlab進行仿真實驗，系統平臺是Window7，Matlab軟件版本為2014a，算法涉及到的參數如表2所示。

表2 參數設置

實驗采用TSPLIB測試集[19-20]中的多個函數，函數為復雜的非線性函數，適合檢驗算法的全局搜索性，獨立運行30次，DCS表示離散布谷鳥算法，ACS表示動態(tài)調參布谷鳥算法，表3為實驗結果。

表3 實驗結果

由表3可以看出，改進的ACS算法優(yōu)于DCS算法，使布谷鳥算法具有自適應性，適于解決TSP問題，路徑規(guī)劃問題得到很好的解決。

4 系統總體設計

治安巡防系統的主要目的是輔助社區(qū)治安管理工作和派遣、監(jiān)督巡防人員，將系統分為用于社區(qū)管理人員使用的治安巡防管理系統和用于巡防人員使用的巡防APP。系統涉及多種技術，包括北斗定位技術、GPRS技術、網絡技術、存儲技術以及軟件開發(fā)相關技術，系統拓撲結構如圖2所示。

圖2 系統結構

4.1 巡防人員APP

APP主要實現位置上報、巡更打卡、任務清單、信息采集、歷史數據、問題上報、我的軌跡等任務。巡防人員手機號為賬號，當巡防人員記錄完巡更內容之后點擊“提交”按鈕，該巡更點的巡防內容便實時通過3G/4G網絡傳送到數據庫服務器。完成一個巡更點的巡更工作后，巡防客戶端會提示進入下一個巡更點進行巡更。巡更過程中通過聯勤設備實時上報位置信息并在地圖上顯示。所有的位置數據進入數據匯聚平臺，通過交換進入專網，再對接到治安管理系統中作為系統的一個模塊。通信流程如圖3所示，APP首頁如圖4所示。

圖3 通信流程? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖4 APP首頁

4.2 巡防管理平臺

治安巡防管理平臺主要通過電子地圖動態(tài)展示各街道的所有社區(qū)地界、社區(qū)下屬網格地界以及網格要素，能全面顯示網格要素的相關信息。巡防監(jiān)控調度模塊主要實現巡防計劃制定、巡防計劃執(zhí)行以及巡防結果上報功能，同時對上報問題進行處理。管理人員可將網格要素設置為巡更點，分配給巡更人員同時設置巡更次數。巡防人員在執(zhí)行巡防計劃時，遇到問題通過APP以文字+圖片方式直接上報到平臺，平臺對上報的問題進行分類處理。系統功能結構如圖5所示，平臺首頁如圖6所示。

圖5 系統功能結構

圖6 平臺首頁

5 結語

本文設計了基于北斗定位的治安巡防系統，主要目的是實現社區(qū)治安管理和對巡防人員進行有效的監(jiān)督考核。數據庫糾偏算法適用于中小型系統解決電子地圖偏離問題。動態(tài)調整參數布谷鳥算法能解決算法后期收斂速度慢、尋優(yōu)能力差的問題。測試使用表明系統運行平穩(wěn)，巡防人員工作效率大大提高，社會治安得到更好地保障。但是本系統存在偶爾數據丟失問題，后期需要改進。

參考文獻：

[1] GUILLEMETTE M G，FONTAINE? I，CARON? C. Hybrid RFID-GPS real-time location system for human resources： development， impacts and perspectives[C]. Hawaii International Conference on System Sciences， Proceedings of the 41st Annual，2008.

[2] 柴彥威，郭文伯. 中國城市社區(qū)管理與服務的智慧化路徑[J]. 地理科學進展，2015，34（4）：466-472.

[3] 夏治安. 遠程巡防系統設計與定位技術研究[D]. 西安：西安工業(yè)大學，2018.

[4] 劉翔. 基于北斗定位系統的電子巡更系統設計[D]. 深圳：深圳大學，2017.

[5] LU X T，ZHANG Z J，SUN Y Q. Design of intelligent patrolling system based on wireless networks[J]. Computer Engineer-ing and Technology，2010（2）：503-506.

[6] 劉堯. 基于北斗衛(wèi)星定位信息接收與處理系統的實現[D]. 大連：大連海事大學，2012.

[7] 李彥，章文，李貴才. 基于網格的城市精細化管理[J]. 開發(fā)研究，2018（1）：139-143.

[8] 傅歡歡.? 基于北斗導航系統和RFID的貨物跟蹤技術研究[D]. 北京：北京交通大學，2016.

[9] 張曉鳳，王秀英. 布谷鳥搜索算法綜述[J]. 計算機工程與應用，2018，54（18）：8-16.

[10] 賈涵，連曉峰. 發(fā)現概率參數自適應調節(jié)的布谷鳥改進算法[J]. 計算機工程與應用，2018，54（22）：16-22.

[11] 羅東，王曉東，段博文. 基于函數動態(tài)遞減因子的布谷鳥算法[J]. 西安工程大學學報，2018，32（4）：479-483，494.

[12] 潘盛輝，張碩望. 移動終端百度地圖偏移修正方法的研究[J]. 信息通信，2014（10）：40-41.

[13] MICHAEL TRICK，DAVID L，APPLEGATE，et al. The traveling salesman problem： a computational study[M]. Princeton：Princeton University Press，2007.

[14] HOLLAND JH. Adaptation in natural and artificial systems[M]. Ann Arbour： The University of Michigan Press，1975.

[15] 高尚，楊靜宇. 群智能算法及應用[M]. 北京：中國水利出版社，2006.

[16] LING AI WONG，HUSSAIN SHAREEF，AZAH MOHAMED，et al. Novel quantum-inspired firefly algorithm for optimal power quality monitor placement[J].? Frontiers in Energy，2014，8（2）：69-75.

[17] OUAARAB A，AHIOD B，YANG X S. Discrete cuckoo search algorithm for the travelling salesman problem[J].? Neural Computing and Applications， 2014， 24（7-8）：1659-1669.

[18] OUAARAB A，AHIOD B，YANG X S. Random-key cuckoo search for the travelling salesman problem[J]. Soft Computing，2015，19（4）：1099-1106.

[19] GERHARD R. Tsplib - a traveling salesman problem li-brary[J].? ORSA Journal on Computing.? 1991， 3（4）： 376-384.

[20] TOLGA BEKTA？. Formulations and benders decomposition algorithms for multidepot salesmen problems with load balancing[J].? European Journal of Operational Research，2011，216（1）：1245-1251.

（責任編輯：杜能鋼）