LBS大数据在拥挤踩踏事件中的情报分析应用

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.

关键词：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

所属期刊栏目：39

分类号：D631.43(国家行政管理)

资助基金：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";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";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"

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：166-172