郑亚东 张华瑞 刘畅 覃源 程科

摘 要：传统的治安巡防系统通过在巡更点设定巡更记录本方式进行管理，存在代签、补签等问题。基于北斗导航定位，设计一种突破传统模式的治安巡防管理系统，由移动智能终端和巡防客户端组成，融入电子地图纠偏处理技术和路径规划算法。仿真实验表明，该路径规划算法能合理规划巡防人员巡防路线，提高巡防人员工作效率。系统应用于南京市浦口区江浦街道社区治安管理，打破了传统“应对”式城市治理模式，有利于破解巡防难、管控难、矛盾点压降难等现代城市治理中存在的问题。

关键词：北斗定位; 治安巡防; 数据库纠偏算法; 路径规划算法

DOI：10. 11907/rjdk. 182784 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号：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：江苏省科技支撑计划项目（BE2014692）;镇江市重点研发计划项目（SH2015018， GY2017003）

作者简介：郑亚东（1994-），男，江苏科技大学计算机学院硕士研究生，研究方向为智能算法、，数据挖掘;程科（1972-），男，博士，江苏科技大学计算机学院硕士生导师，研究方向为智能算法、智能信息处理。

0 引言

传统的感应式巡防[1]管理系统只能接收巡防点的执勤信息，无法获取巡防人员行动轨迹。

随着城市化进程的不断推进，社会人口的流动性不断增强，人口结构不断变化。社区需要为居民提供科学、高效的管理与服务，而社区管理存在工作量大、责任不明确、工作效率低等问题，为此学者们提出了网格化[2]管理理念。

治安巡防系统研究较多，如早期出现的有线式电子巡防系统[3]、基于RFID的巡防系统[4]、离线式巡更[5]系统等，近年基于移动端的巡防系统受到市场欢迎。本文利用“北斗+[6]”的定位技术，以及网格[7]地理位置，实现基于位置服务的智慧管理，做到网格数据化、治理智能化，让巡查任务、巡查要点精细化、专业化，网格工作落到实处。

定位点坐标存在偏移问题，系统需要进行电子地图纠偏，根据经纬度特征值完成偏移量计算处理，加入数据库纠偏算法[8]。为提高巡防人员工作效率，系统采用布谷鸟搜索算法[9]。传统的自适应步长布谷鸟优化算法[10]无法解决后期收敛速度慢的问题，因此采用基于动态调整参数优化布谷鸟算法[11]实现巡防点的路径规划，做到智慧巡防。

1 北斗定位系统

北斗卫星定位系统是我国自主研发的导航系统。北斗定位原理是在任意时刻在地面上任一点能够同时观测到4颗及以上数量的卫星。使用者发出定位信号后，每颗卫星到信号源的距离通过电磁波测距。卫星位置可知，利用三位坐标中的距离公式可以求得信号源的具体位置。实际情况中，信号源的时间和系统时间不会完全同步，带入误差到方程中即可得知信号源的具体空间位置，公式如下：

[ρui=（X-Xi）2+（Y-Yi）2+（Z-Zi）2+cT] （1）

式（1）中，（[X]，[Y]，[Z]）代表发出信号的三维坐标，i值取1，2，3，[（Xi，Yi，Zi）]表示第i颗北斗卫星的位置，[cT]值代表光速与误差时间的乘积。由于有4个未知数，所以需要4个北斗卫星的空间位置才能求出方程的解，北斗卫星定位系统原理如图1所示。

图1 北斗卫星工作原理

2 地图纠偏

系统通过北斗定位获得巡更点和巡更人员位置信息，并将这些位置信息显示在管理平台页面上。在地图页面开发中，系统利用百度地图提供的接口，利用JavaScript和AJAX技术将位置信息展示在地图上。从移动端传回的经纬度数据标记到地图后，其在地图上显示的位置并不是信号源实际所在位置，甚至偏离位置很远。实际开发中出于安全目的，电子地图和定位设备数据经过加密处理，不能简单地通过地图获取实际位置。因此，为了得到相对准确的巡更点位置，需要加入纠偏算法。

纠偏算法有两种：①使用百度地图自带的纠偏接口;②代码级数据库编程实现[12]。由于百度自帶接口方法对电脑设备、网络要求较高，还会产生费用，因此本文采用第二种方法。该方法是将真实坐标加上偏移量，而偏移量不是线性的，但在同一区域内偏移量差不多，系统涉及到的只是某个社区，面积不大。先将区域划分成多个小块，再通过数据库存储的每个小块对应偏移量。这种方法从技术上很容易实现，而且操作复杂度不高，运行速度快。

本系统以MySql作为数据库，存储、更新、查询包括特征值及对应偏移量的数据。划分特征区域并将其对应的经纬度偏移量存储在数据库里。划分特征区域[2]方法很多，地球的子午线总长度大约40 008km，平均纬度1s 大约30.8m，1°大约111km。通过测试，选择0.01°（36s）作为划分的特征区域。另外经纬度如（111.123546，55.459145）°小数点后有6位小数，在JAVA中对float数值的运算相对整数要慢，将浮点数值转为整数即乘100万倍，特征区域对应的特征值也转成整数，只需建立一个轻量级数据库就可完成算法，实现步骤如下：①查询移动端获取巡防人员上传的定位数据即经、纬度（lon、lat）;②根据经纬度查询其所在的特征区域（x，y）;③根据特征区域查询该区域的偏移量（lonOff、latOff）;④将最初的经纬度与查询出来的经纬度偏移量相加就是需要的坐标（lon+lonOff，lat+latOff），将该坐标带入程序中，地图中显示的位置就是实际所在位置。

数据库参数以江苏科技大学所在经纬度为例，如表1所示。

表1 经纬度特征值偏移量

3 巡防点路径规划

3.1 问题描述

巡防路径规划是巡防工作重要环节，传统的凭借经验规划巡防路线的方法使得工作效率低下，通过建立数学模型方法规划路径更为科学合理。路径规划问题可以理解为经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP[13]）应用，解决TSP问题常见的思路是通过启发式算法如遗传算法[14]、蚁群算法[15]、萤火虫算法[16]、布谷鸟算法[17-18]等解决，其中布谷鸟算法具有参数少、收敛速度快、全局优化能力强的优点，对连续函数优化问题性能良好，避免陷入局部最优解，通过迭代可获得全局最优解，因此本系统采用此算法。

巡防路径规划问题可描述为：①巡防人员根据工作安排需要巡防多个巡防点，知道巡防点位置;②根据巡防员位置和巡防点位置，计算巡防人员与巡更点之间以及各个巡更点之间的距离;③每个巡防点只巡防一次，制定巡防路线使得巡防里程最短。

3.2 巡防路径规划数学模型

3.3 算法实现

传统的布谷鸟搜索算法（CS）存在后期收敛速度慢、求解精度不高的问题，因此系统采用动态调参方法。为简化描述引入以下规则：①每一只布谷鸟每次只下一只蛋，将蛋随机放在寄生巢中;②在放入蛋的寄生巢中选择最优质的寄生巢放到下一代;③存在概率为Pa[∈]（0，1）的寄生巢里的蛋被发现并被消灭。

根据以上规则，布谷鸟通过飞行寻找鸟巢并不断改变位置，更新位置公式如下：

[Xi（t+1）=Xi（t）+T⊕Levy（λ）]    （2）

式（2）中，T表示步长，通常情况T取值为1，Levy表示飞行利用直线与90°转弯相结合，用于优化搜索。[⊕]表示乘法算子，目的是使Levy飞行范围更大。

系统CS算法伪代码如下：

begin

目标函数[f（X），x=（x1，？，xd）T]，d表示维度

产生原始种群，n个寄生巢，[xi（i=1，2，？，n）]

while（t<最大迭代次数或终止条件）

布谷鸟随机levy飞行的值，评估它的质量

选择一个寄生巢j

if [f（xi）>f（xj）]

用新的结果代替j

end

基于pa放弃一部分较差的寄生巢，建立新的寄生巢

留下最佳结果或具有优质解决方案的结果

对结果进行排序并且找到最好的

end while

显示最后结果

end

动态调参算法如下：

begin

for i取1至n/s间值

创建函数cs [0，？，s-1 ]

[for j=（i-1）×s to i×s-1]

[csj=cj]

end for

[csq]和[csp]为随机的2个点

r取0至1之间的值

if  [r>ω]交换 [csq] 和 [csp] end if

end for

if [k2]

[csq] 和[csp]为随机的2个点

r取0至1之间的值

if [r>ω] 交换 [csq] 和 [csp] end if

end if

end

3.4 仿真结果与分析

本文基于自适应步长的布谷鸟搜索算法求解路径规划问题，通过Matlab进行仿真实验，系统平台是Window7，Matlab软件版本为2014a，算法涉及到的参数如表2所示。

表2 参数设置

实验采用TSPLIB测试集[19-20]中的多个函数，函数为复杂的非线性函数，适合检验算法的全局搜索性，独立运行30次，DCS表示离散布谷鸟算法，ACS表示动态调参布谷鸟算法，表3为实验结果。

表3 实验结果

由表3可以看出，改进的ACS算法优于DCS算法，使布谷鸟算法具有自适应性，适于解决TSP问题，路径规划问题得到很好的解决。

4 系统总体设计

治安巡防系统的主要目的是辅助社区治安管理工作和派遣、监督巡防人员，将系统分为用于社区管理人员使用的治安巡防管理系统和用于巡防人员使用的巡防APP。系统涉及多种技术，包括北斗定位技术、GPRS技术、网络技术、存储技术以及软件开发相关技术，系统拓扑结构如图2所示。

图2 系统结构

4.1 巡防人员APP

APP主要实现位置上报、巡更打卡、任务清单、信息采集、历史数据、问题上报、我的轨迹等任务。巡防人员手机号为账号，当巡防人员记录完巡更内容之后点击“提交”按钮，该巡更点的巡防内容便实时通过3G/4G网络传送到数据库服务器。完成一个巡更点的巡更工作后，巡防客户端会提示进入下一个巡更点进行巡更。巡更过程中通过联勤设备实时上报位置信息并在地图上显示。所有的位置数据进入数据汇聚平台，通过交换进入专网，再对接到治安管理系统中作为系统的一个模块。通信流程如图3所示，APP首页如图4所示。

图3 通信流程                               图4 APP首页

4.2 巡防管理平台

治安巡防管理平台主要通过电子地图动态展示各街道的所有社区地界、社区下属网格地界以及网格要素，能全面显示网格要素的相关信息。巡防监控调度模块主要实现巡防计划制定、巡防计划执行以及巡防结果上报功能，同时对上报问题进行处理。管理人员可将网格要素设置为巡更点，分配给巡更人员同时设置巡更次数。巡防人员在执行巡防计划时，遇到问题通过APP以文字+图片方式直接上报到平台，平台对上报的问题进行分类处理。系统功能结构如图5所示，平台首页如图6所示。

图5 系统功能结构

图6 平台首页

5 結语

本文设计了基于北斗定位的治安巡防系统，主要目的是实现社区治安管理和对巡防人员进行有效的监督考核。数据库纠偏算法适用于中小型系统解决电子地图偏离问题。动态调整参数布谷鸟算法能解决算法后期收敛速度慢、寻优能力差的问题。测试使用表明系统运行平稳，巡防人员工作效率大大提高，社会治安得到更好地保障。但是本系统存在偶尔数据丢失问题，后期需要改进。

参考文献：

[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] 柴彦威，郭文伯. 中国城市社区管理与服务的智慧化路径[J]. 地理科学进展，2015，34（4）：466-472.

[3] 夏治安. 远程巡防系统设计与定位技术研究[D]. 西安：西安工业大学，2018.

[4] 刘翔. 基于北斗定位系统的电子巡更系统设计[D]. 深圳：深圳大学，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] 刘尧. 基于北斗卫星定位信息接收与处理系统的实现[D]. 大连：大连海事大学，2012.

[7] 李彦，章文，李贵才. 基于网格的城市精细化管理[J]. 开发研究，2018（1）：139-143.

[8] 傅欢欢.  基于北斗导航系统和RFID的货物跟踪技术研究[D]. 北京：北京交通大学，2016.

[9] 张晓凤，王秀英. 布谷鸟搜索算法综述[J]. 计算机工程与应用，2018，54（18）：8-16.

[10] 贾涵，连晓峰. 发现概率参数自适应调节的布谷鸟改进算法[J]. 计算机工程与应用，2018，54（22）：16-22.

[11] 罗东，王晓东，段博文. 基于函数动态递减因子的布谷鸟算法[J]. 西安工程大学学报，2018，32（4）：479-483，494.

[12] 潘盛辉，张硕望. 移动终端百度地图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，杨静宇. 群智能算法及应用[M]. 北京：中国水利出版社，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.

（責任编辑：杜能钢）