2.3. 具体实施方案

本预警系统功能主要分为异常行为分析与再犯罪行为预警。后者为本系统重点功能，其实现依赖于前者。本节以A区为例（A区已覆盖“天网”系统），在此地区的具体实现方案如下：

2.3.1 建立犯罪前行为特征样本库

通过对既定犯罪类型的犯罪前行为特征进行数据化提取，以此为基础建立特征样本库，并筛选出典型的犯罪前行为特征进行重点匹配。将各类特征分配不同权重，其中典型的普遍特征权重高。由此为依据计算特征匹配度。本文以犯抢劫罪人员为例。

（1）经过相关文献的查找与整理，总结出其存在的犯罪前行为特征有：

① 敏感区域徘徊（路线重复）；

② 监控下的躲闪行为；

③ 四处张望；

④ 较长时间摸索口袋；

（2） 特征匹配度计算方法：根据相关资料，权重的分配可利用AdaBoost

框架进行计算。Adaboost算法的实现过程采用迭代的方法，构造一个具有较强分类能力的分类器，首先在同一个训练集下训练不同的分类器(弱分类器)，然后将这些弱分类器通过迭代训练，构造成具有更强分类能力的强分类器。

在本设计中，需将犯罪前行为样本库作为训练集，提取抢劫罪的犯罪特征，进而利用AdaBoost算法将分类提取出来的特征进行权重分配。权重的具体计算过程如下：

 

获取权重后，对案例库中的案例根据权重进行匹配度计算，取计算值最低的案件的匹配度作为阈值。在系统实际应用过程中，当以相应类别的前科人员进行行为监控与相关的积累数据计算为依据的实时匹配度超过阈值时，系统将即刻发出警示，提醒警方进行下一步决策。

2.3.2 预警功能实现

（1） 功能一（F1）：针对异常行为的实时监控与识别。基于“天网”系统

与特征识别技术，对高清摄像头监控下发生的异常行为进行及时响应，帮助警方进行高效精确反应。可识别的异常行为包括：抢夺、多人聚集、多人追赶、包裹遗弃、群体逃散、敏感区域徘徊等。识别到异常行为之后系统将自动发出警告，并对监控片段进行记录整理，提取相关人员特征，方便公安人员调取与决策。功能实现流程图见图2-1：

（2） 功能二（F2）：针对有杀人、抢劫、强奸、拐卖妇女儿童及吸毒等刑

事案底前科人员进行实时监控，以预防其有计划的再次犯罪。此功能实现的流程图如下：

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