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龙图腾网获悉宁波泰戈金安全设备有限公司申请的专利基于物联网技术的智慧化警务系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118587065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410566122.0，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于物联网技术的智慧化警务系统及方法是由赖卫飞;杨剑;戴礼博设计研发完成，并于2024-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网技术的智慧化警务系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧警务技术领域，尤其涉及基于物联网技术的智慧化警务系统及方法。本发明为了解决现有技术中当前的警务工作中存在信息获取不及时、数据利用不充分、警务资源调配不合理等问题。通过基于物联网技术的智慧化警务系统中的警务数据采集模块、警务数据传输模块、警务数据处理模块、警务数据应用模块和警务数据安全模块以及模块中各个单元的相互关联，发现隐藏的犯罪模式和治安规律，并通过相似案例推荐、犯罪预测等智能分析功能，为案件的研判提供有力辅助，帮助警方快速锁定嫌疑人或线索，极大地提高了警务工作的效率和精准化水平。

本发明授权基于物联网技术的智慧化警务系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于物联网技术的智慧化警务系统，其特征在于，包括有警务数据采集模块、警务数据传输模块、警务数据处理模块、警务数据应用模块和警务数据安全模块；所述警务数据采集模块，用于自动采集各种警务相关的数据信息；所述警务数据传输模块，采用5G技术，并使用边缘计算技术，构建覆盖所述警务数据采集模块的物联网，实现警务相关数据的传输并对所述警务相关数据进行数据预处理；所述警务数据处理模块，用于对采集到的警务相关数据进行存储、挖掘以及分析，提取关键警务信息，并进行可视化展示；所述警务数据应用模块，用于为不同警种提供个性化的智慧警务应用，以提高警务工作效率；所述警务数据安全模块，用于确保所述基于物联网技术的智慧化警务系统的网络安全、数据安全以及应用安全；所述警务数据处理模块包括警务预处理单元、警务数据存储单元、警务关联分析单元、警务研判预警单元和警务可视化单元；所述警务预处理单元用于对获取到的最新警务相关数据进行预处理操作，使所述最新警务相关数据满足后续分析判断需求，并将预处理后的所述最新警务相关数据存储至所述警务数据存储单元；所述警务数据存储单元用于对所述警务数据采集单元收集到的海量警务相关数据进行分类存储、管理和备份；所述警务关联分析单元用于对收集到的海量警务相关数据进行关联分析和深度挖掘，发现隐藏的犯罪模式和治安规律；所述警务研判预警单元，用于分析海量警务相关数据中的重点人员、异常事件，对所述重点人员和异常事件进行智能研判和实时预警；所述警务可视化单元，用于通过可视化方式展示海量警务相关数据的分析结果；所述警务关联分析单元对于收集到的海量警务相关数据进行关联分析和深度挖掘，发现隐藏的犯罪模式和治安规律的具体步骤为：S101：获取警务数据存储单元中存储的海量警务相关数据，所述海量警务相关数据中包括有以案件信息、警情记录和人员信息为主的结构化数据以及以案件描述文本和现场勘察照片为主的非结构化数据；并提取所述海量警务相关数据中案件的关键信息，将所述非结构化数据结构化，以及提取图像视频数据中的特征值，使不同来源的数据格式统一化；S102：根据预定义的关联规则，将不同来源和不同类型的数据进行关联，形成全局犯罪数据关联网络，所述关联规则包括人物、物品、地点以及团伙；S103：基于所述全局犯罪数据关联网络，进行统计分析，所述统计分析包括统计不同类型关联的分布规律、统计所述全局犯罪数据关联网络中不同节点的中心性以及统计关联强度；S104：根据已知常见犯罪模式，在所述全局犯罪数据关联网络中检测存在异常的关联；同时根据全局犯罪数据关联网络对人员、时间和地点进行关联推理和预测；S105：将关联推理和预测的结果进行整合，形成结构化、可视化的分析报告；并将所述分析报告存储至所述警务数据存储单元；所述警务研判预警单元对重点人员和异常事件进行智能研判和实时预警的具体步骤为：S201：获取警务数据存储单元中存储的海量警务相关数据以及所述警务关联分析单元的输出结果，所述警务关联分析单元的输出结果包括有多维关联规则、异常事件以及重点人员信息；S202：基于部署的异常行为检测模型，实时检测重点人员的行为数据，并结合所述警务关联分析单元提供的异常事件信息，对涉及到的所述重点人员进行重点监控分析；在检测到所述重点人员存在偏离正常模式的异常行为时，根据所述重点人员的异常行为的风险等级，生成异常行为警报；S203：根据所述多维关联规则，分析所述重点人员的异常行为与人物、物品、地点以及团伙这些要素信息的关联，获取所述异常行为背后的深层次关系和规律，预测会引发异常事件的高风险行为；S204：将所述重点人员的异常行为警报与要素信息关联分析结果相关联，判断是否存在已发生或将要发生的异常事件，对识别出的异常事件进行风险评估，根据风险评估等级，触发相应的预警机制；S205：根据对所述重点人员的异常行为和异常事件的分析及预测结果，生成预警信息，并通过警情应用单元及时推送给相关民警，指导所述相关民警采取针对性的防控措施；所述异常行为检测模型的具体计算公式为： 其中，Floss为异常行为检测模型的目标函数值；为异常行为检测模型的复杂度，其中的w表示异常行为模型对不同特征的权重，其中不同特征包括个人位置以及行为模型；∑jC1∑IθIj为异常行为检测模型在训练数据上的分类错误损失，其中Cj为第j个时空区间的重要程度，θij为第i个人员在第j个时空区间的异常程度；为约束项，为已知的异常行为模式，为异常事件的特征，γ1用于控制的相对重要性，γ2用于控制的相对重要性。

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