张厚禄，唐云祁，王 兴

(中国人民公安大学侦查学院， 北京 100038)

0 引言

移动互联网时代，微型移动终端成为了人们最为重要的生产生活工具。这些移动终端设备在极大便利人们生产生活的同时产生了海量轨迹数据。轨迹数据是某一时段内行为人在物理空间中的活动轨迹通过移动终端设备的记录感知成为其在电磁空间中的反映。因此，轨迹数据对于行为人在物理空间中的行为具有一定的指示性，可通过海量轨迹数据挖掘行为人在物理空间中的行为信息。异常轨迹检测是基于轨迹数据挖掘行为人在物理空间中的异常行为，研究这类问题一方面可以针对某一类特定案件中作案人的行为轨迹特点，设计轨迹预警模型，实现对该类案件的预警预测；另一方面，可以针对某一案件中作案人使用的危险化学品(如汽油等)等信息，设计涉案物品采购异常轨迹检测模型，挖掘嫌疑群体，提供侦查范围。

公共安全领域中的异常轨迹指的是可能给社会安全带来危害的非常规活动，包括案前踩点、购买危险化学品等。不同案件中，异常轨迹的具体内涵可能不同。如在以汽油为助燃剂的爆恐案件中，作案人往往需要预先准备大量汽油等助燃剂。这些危险化学品由工厂、实验室或其他场所管控流通，因此作案人需要在作案前多次前往这些地点采购这些危险化学品。此时作案人的轨迹便为异常轨迹。本文针对该类案件案发前作案人异常轨迹，设计自动检测算法，实现从海量轨迹数据中筛选侦查目标。……