(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111510003.6 (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人 新智道枢 （上海） 科技有限公司 地址 201702 上海市青浦区高光路215弄9 9 号1幢楼五层5 01室 (72)发明人 王明光　钟浩　谭敦茂　王西标　 高有光　徐佳申　 (74)专利代理 机构 上海锻创知识产权代理有限 公司 314 48 专利代理师 韩冰 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 7/00(2006.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/22(2019.01) (54)发明名称 数字化城市公共安全的安保线路拟合方法 和系统 (57)摘要 本发明提供了一种数字化城市公共安全的 安保线路拟合方法和系统， 包括： 步骤1： 采用 Geohash算法对历史警务安保有效线路数据集进 行网格向量序列化； 步骤2： 通过Baum ‑Welch算法 进行隐马尔可夫模型训练， 得到安保线路隐马尔 可夫模型； 步骤3： 将实时手绘安保线路进行网络 向量序列化； 步骤4： 基于网格向量序列后的实时 手绘安保线路， 通过Viterbi算法拟合出最佳线 路， 并通过指挥大屏呈现出预设线路、 显示线路 运行状态及高亮标识当前引导车的位置以及周 边态势情况。 本发明采用9状态的隐马尔可夫模 型HMM， 针对警务安保线路小样本训练数据， 神经 网络模型极易出现欠拟合情况， 本方案具有更好 的鲁棒性。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114492920 A 2022.05.13 CN 114492920 A 1.一种数字化城市公共安全的安保线路拟合方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 采用Geohash算法对历史警务 安保有效线路数据集进行网格向量序列化； 步骤2： 基于网格向量序列化的历史警务安保有效线路数据 集， 通过Baum ‑Welch算法进 行隐马尔可 夫模型训练， 得到安保线路隐马尔可 夫模型； 步骤3： 将实时手绘安保线路进行网络向量序列化； 步骤4： 基于 网格向量序列后的实时手绘安保线路， 通过Viterbi算法拟合出最佳线路， 并通过指挥大屏呈现出预设线路、 显示线路运行状态及高亮标识当前引导车的位置以及周 边态势情况。 2.根据权利要求1所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合方法， 其特征在于， 所述 步骤1包括： 首先将轨迹经纬度序列按时间顺序转化为Geohash网格字符串序列， 然后将字 符串按词进行映射， 采用词袋模 型生成Geohash网格向量， 将 基于经纬度的线路轨迹转化为 基于网格向量的序列。 3.根据权利要求1所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合方法， 其特征在于， 所述 步骤2包括： 首先建立初始隐马尔可夫模型， 包括初始的转换概率和发射概率； 然后基于初 始隐马尔可夫模型做前向过程， 推导出观察系列并计算得到所有的隐含状态系列， 基于此 反向推导出第二个隐马尔可 夫模型， 依次迭代直到模型最终收敛到一个参数。 4.根据权利要求1所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合方法， 其特征在于， 所述 步骤3包括： 首先基于训练后的安保线路隐马尔可夫模型， 采用线性法填充手绘安保线路轨 迹的中间经纬度点； 然后将填充后的轨 迹序列转 化为Geohash网格向量序列。 5.根据权利要求1所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合方法， 其特征在于， 所述 步骤4包括： 基于训练后的安保线路隐马尔可夫模型， 得到转移概率和发射概率， 采用维特 比算法从Geohash网格向量序列中找出概 率最大的隐含序列， 从而拟合出一条最优线路。 6.一种数字化城市公共安全的安保线路拟合系统， 其特 征在于， 包括： 模块M1： 采用Geohash算法对历史警务 安保有效线路数据集进行网格向量序列化； 模块M2： 基于网格向量序列化的历史警务安保有效线路数据集， 通过Baum ‑Welch算法 进行隐马尔可 夫模型训练， 得到安保线路隐马尔可 夫模型； 模块M3： 将实时手绘安保线路进行网络向量序列化； 模块M4： 基于网格向量序列后的实时手绘安保线路， 通过Viterbi算法拟合出最佳线 路， 并通过指挥大屏呈现出预设线路、 显示线路运行状态及高亮标识当前引导车 的位置以 及周边态 势情况。 7.根据权利要求6所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合系统， 其特征在于， 所述 模块M1包括： 首先将 轨迹经纬度序列按时间顺序转化为Geohash网格字符串序列， 然后将 字 符串按词进行映射， 采用词袋模 型生成Geohash网格向量， 将 基于经纬度的线路轨迹转化为 基于网格向量的序列。 8.根据权利要求6所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合系统， 其特征在于， 所述 模块M2包括： 首先建立初始隐马尔可夫模型， 包括初始的转换概率和发射概率； 然后基于初 始隐马尔可夫模型做前向过程， 推导出观察系列并计算得到所有的隐含状态系列， 基于此 反向推导出第二个隐马尔可 夫模型， 依次迭代直到模型最终收敛到一个参数。 9.根据权利要求6所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合系统， 其特征在于， 所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114492920 A 2模块M3包括： 首先基于训练后的安保线路隐马尔可夫模型， 采用线性法填充手绘安保线路 轨迹的中间经纬度点； 然后将填充后的轨 迹序列转 化为Geohash网格向量序列。 10.根据权利要求6所述的数字化城市公共安全的安保线路拟合系统， 其特征在于， 所 述模块M4包括： 基于训练后的安保线路隐马尔可夫模型， 得到转移 概率和发射概率， 采用维 特比算法从Geohash网格向量序列中找出概 率最大的隐含序列， 从而拟合出一条最优线路。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114492920 A 3