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应用场景 41 · 公共部门与智慧城市

城市预测性警务与空间犯罪向量治理

符合隐私要求的空间事件追踪,在不使用个人信息的前提下将警力部署导向高发生概率区域。

警察总监 城市行动负责人 犯罪分析负责人
示意图:城市预测性警务与空间犯罪向量治理

客户需求与痛点

这套工作流消除的问题。

  • 固定的警区划分导致应急响应缓慢,市中心的犯罪威慑效果不佳。

分步执行

引擎如何执行这套工作流。

01

菌丝数据接入

模块 1 与 2

接入历史警情记录、报警电话空间坐标与本地活动日程。

02

边缘个人信息清洗

模块 1 与 2

在边缘节点清除全部嫌疑人与受害人的人口统计信息,确保伦理合规。

03

多模型路由

模块 1 与 2

通过 H3 网格建模预测全市各辖区的微空间犯罪概率图。

04

代理式 AI

模块 4

自动将机动警力的巡逻路线重新调配至预测的高风险区域。

可量化的投资回报与成效

商业上会有哪些改变。

  • 城市街头犯罪案件下降 22%
  • 平均应急响应时间加快 30%

顿悟时刻

“我们在预测的高风险辖区提前部署警力,而且全程没有对任何一位市民做画像。”
警务专员 — 大都会警察局