LBS大数据在拥挤踩踏事件中的情报分析应用

作     者：张冬冬 Zhang Dongdong

作者机构：中国刑事警察学院沈阳110854 

出 版 物：《情报杂志》 (Journal of Intelligence)

年 卷 期：2020年第39卷第7期

页      面：166-172页

核心收录：

学科分类：030603[法学-治安学] 03[法学] 08[工学] 0838[工学-公安技术] 0306[法学-公安学] 

基　　金：辽宁省社会科学规划基金项目“LBS大数据在沈阳市公共安全管理平台中的应用机制研究”(编号:L17BTQ001)研究成果之一 公安部技术研究计划基科费项目“Hadoop架色下基于KNN文本分类算法的公安情报分析关键技术研究”(编号:2016JSYJC57)研究成果之一 中国刑事警察学院中央高校基本科研业务费重大项目培育计划项目“Hadoop架构下基于KNN文本分类算法的公安情报分析关键技术研究”(编号:D2015012)研究成果之一 

主　　题：大数据 LBS大数据 电子围栏 情报分析 情报体系 研判模型 拥挤踩踏 

摘      要：[目的/意义]在城市大型聚集活动突发事件中,拥挤踩踏所占的风险比例最高,危害性也最大。研究如何利用LBS大数据,分析挖掘活动区域内的人流、车流、客流、网络舆情、应急处置等情报信息,已成为大型聚集活动中拥挤踩踏情报分析工作的研究热点。[方法/过程]以多维LBS数据为基础,以城市公共安全管理平台建设为依托,以情报分析研判为视角,从拥挤踩踏事件发展的事前、事中、事后三个阶段分别论述LBS大数据在拥挤踩踏中的情报应用场景。[结果/结论]从事前感知与预警、事中决策与预测、事后溯源与评估三个阶段剖析了LBS大数据的潜在情报价值,可以为拥挤踩踏事件的感知、识别、预警、决策、处置、评估、溯源提供一体化解决方案。