路灯电缆防盗检测和定位新方法

提出了一种路灯电缆防盗新方法。将一个可调电抗器和一个定值电阻串联接入路灯变压器的中性点与三相输出母线之间,经可调电抗器注入一个变频恒流信号,寻找单相路灯电路的谐振频率。根据谐振频率的大小计算线路上连接的路灯数量,判断线路是否完整,并通过计算找出电缆被盗点。该方法无需在线路末端增加设备,不受变压器型号和线路长度的影响,解决了路灯系统关灯期间断线报警的问题。仿真和实验结果验证了该方法的可行性。

基于高斯核密度估计法的路灯窃电检测方法

散落在道路周围的路灯易被窃电,而路灯窃电检测与普通用户窃电检测有显著差异。路灯负荷一般由专用变压器供电,是一种仅有供电计量、没有下级用户计量的特殊负荷,因此很难识别因窃电造成高损耗的路灯专变。在深入分析路灯专变负荷特性的基础上,提出了一种基于高斯核密度估计法的路灯窃电检测方法。首先,分析路灯负荷的用电特性。然后,计算了路灯负荷的不同计量时间间隔用电量数据的累积波动量,通过直方图阈值法初步设置阈值将用电负荷分类后,再利用高斯核密度估计法求取最优阈值。最后,以长沙某地区路灯专变负荷对所提方法进行验证,结果表明所提方法能有效地检测出窃电用户。

路灯电缆防盗设备的功能测试

针对目前路灯电缆防盗报警设备没有统一标准和测试手段的现状,首先分析了路灯防盗设备的几种工作原理,提出了一种测试方法,验证防盗报警设备对路灯电缆的适应性,为用户选择产品提供参考。

路灯监控与电缆防盗在杭州城市照明中的应用

简述了城市照明路灯监控和防盗系统的发展历程、组成和功能,以杭州城市照明的实际应用为例,介绍了所采用的路灯监控和防盗系统的技术特点。

路灯电缆防盗系统的研究

针对路灯电缆经常被盗的现状,文中主要介绍了一种基于STC12LE5410AD单片机和西门子TC35i型GSM模块的路灯电缆防盗系统的设计方案。该系统由前端和末端组成,文中着重论述了报警器末端的硬件设计和软件设计。检测路灯电缆线路,当警情发生时,报警器末端将报警信息经过单片机处理,使用AT指令将信息通过GSM网络发送到指定用户手机上。该报警器在实际运用中得到检验,工作情况良好,有较好的应用前景。

路灯节能与电缆防盗成套技术分析

道路照明系统为市政建设的重要内容,基于节约型社会发展理念,在面对道路照明系统建设与管理时,需要在原有基础上进行更新,以求更好的应对照明范围不断扩大的现状。就道路照明建设与管理效果来看,涉及到的内容非常多,并且管理费用高,尤其是部分地区存在电缆被盗情况,严重影响了道路照明系统的正常运行。因此,基于节能环保理念,需要加强对路灯节能以及电缆防盗技术的研究,争取其可以维持在最佳运行状态。

不同街景影像微环境提取方法对街面财产犯罪解释的差异分析

作为城市的骨架,街道网络是人们日常活动的重要载体,其也在很大程度上影响着犯罪事件的分布。因此,街道微环境是研究街面犯罪空间格局及其影响机制的重要切入点。已有研究中基于街景影像的街道微环境度量,多采用语义分割单一技术提取各类环境要素在影像中的像素占比,但该方法不适宜提取行人等离散要素。近期有学者结合使用语义分割和目标检测2种技术来提取影像中复杂的环境要素,但2种方法提取的微环境要素对街面犯罪的解释还未有比较研究。为探究这一问题,本文将百度街景影像作为街道层级建成环境数据,采用上述2种做法分别提取并获得街道微观环境特征变量:第1种做法仅使用语义分割技术将所有要素以像素比例度量;第2种做法用语义分割技术将人行道、建筑、墙面、栅栏、树木和草地以像素比例度量,而用目标检测技术将街面行人和路灯以个数度量。在控制了土地利用混合度、集中劣势、街道长度和密度、犯罪吸引器和发生器后,构建零膨胀负二项回归模型以分析街道微环境特征与街面财产犯罪(如街面盗窃、扒窃)间的关系。模型中分别加入通过两种方式提取的街道微环境特征变量,并比较其对街面财产犯罪影响的差异。研究结果表明:(1)与采用语义分割单一技术提取的街道微环境特征相比,加入了结合使用语义分割和目标检测两种技术提取的街道微环境特征之后,模型表现更好,对街面财产犯罪的解释力提升了7%;尤其是对于街面行人而言,采用目标检测方法对街面行人进行计数,比采用语义分割方法提取行人的像素占比更能有效反映路段上的行人规模,其与街面财产犯罪的关联性更强,其回归系数从0.09提升到0.32,其回归系数绝对值排序从第十位提升至第三位;(2)基于街景影像提取的街道微环境特征能有效解释街面财产犯罪的发生,其中作案目标、活动支持2个维度的街道微环境特征对街面财产犯罪都产生显著影响。具体地说,街面行人规模与街面财产犯罪,如街面盗窃、扒窃,存在显著的正相关关系,而人行道、建筑、树木、草坪在影像中的平均像素占比和绿视率等均与街面财产犯罪存在显著的负相关关系。本文的研究结果对犯罪地理和环境犯罪学文献做了有益的补充,尤其在通过环境设计来预防犯罪方面。

基于贝叶斯逻辑回归模型研究百度街景图像微观建成环境因素对街面犯罪的影响

街面犯罪对公众的生活安全构成一定的威胁。以往对于公共盗窃和寻衅滋事等街面犯罪的研究往往停留在社区甚至更宏观的层面,难以向微观尺度深入,它们忽略了通过环境设计预防犯罪(Crime Prevention Through Environmental Design,CPTED)理论中所主张的地址级的建成环境的精确特征。地址级的微观建成环境被广泛认为对各类犯罪的发生有着直接或间接的影响,然而对微观建成环境的度量一直是一个挑战。先前的大多数研究都是通过调查样本来表征建成环境,会受到两方面的限制:(1)建成环境特征描述不完整的限制;(2)数据在空间覆盖方面具有稀疏性的限制。百度街景图像作为一个新的数据来源,可以被用来提取地址级的微型环境的建成特征,从而使犯罪研究可以聚焦在更微观的尺度中。本研究使用深度学习全卷积图像分割算法从百度街景图像中提取地理位置的环境变量,共选取树木、通车道路、人行道等8种变量来表现研究区微观建成环境的差异。在控制了与街面犯罪有关的其他因素后,采用贝叶斯逻辑回归模型来评估微观建成环境影响因素对公共盗窃和寻衅滋事案件的影响。结果表明加入了微观建成环境物理特征之后的模型表现更好。对比寻衅滋事案件,树木多的隐蔽地方更容易发生公共盗窃案件,通车道路、人行道多的地方更不易发公共盗窃案件,这也说明了更隐秘的地方公共盗窃案多发。总的来说,全卷积深度学习图像分割算法可以有效地提取街景衍生变量,这些变量为微观空间尺度的犯罪分析增加了新的维度。本研究不仅对于犯罪地理文献具有贡献,而且为基于CPTED原则的犯罪预防提供了新的视角。

城市微环境与盗窃犯罪关系研究进展

城市微观社会环境和微观建成环境(即“城市微环境”)失序是影响盗窃犯罪时空格局和形成机理的两大关键因素,直接影响犯罪的机会、成本和手段,掌握微环境与盗窃的关系是CPTED、犯罪地理学的核心内容。本文聚焦国内外城市微环境与盗窃关系的研究进展,系统梳理了影响盗窃时空分异的城市微环境特征,总结了微环境的测度方式。总体上有4类问题待解决:①当前利用手机大数据求算的环境人口指标主要为人口数量和流动性,少有从人口属性、社交规律等方面深层刻画微观社会环境。②缺乏对微观建成、社会环境的系统性整合,易导致伪相关或不相关。③西方犯罪学理论的“本土化”实证研究不够充分,理论内涵和概念存在本土操作化困难,中国实证研究产生的“本土”知识对西方理论有补充性和挑战性,但还需“国际概念化”。④街景已被用于微观建成环境的虚拟测量,但随机选取测量地点的做法因未顾及微观社会环境的非均衡性而缺乏针对性。未来有4方面研究趋势:①与公安部门紧密合作,结合敏感数据,刻画微观尺度人口属性、社交规律等特征,拓展“风险人口”的概念外延,准确反映微观社会环境,开展理论和政策导向的实证研究。②耦合微观社会和建成环境,从社会、环境、行为等多维理论层面辨析两种微观环境的互嵌依据和耦合路径,诉诸“大”数据刻画“微”环境,探索微环境对盗窃的条件交互机制和尺度依赖性。③把握犯罪学理论内涵,兼顾中国城市社会情境,开发理论核心概念“本土”操作化新可能。④持续发展基于街景的远程化、虚拟化、自动化、智能化建成环境观测手段,注重针对性采样和系统性整合研究。

警察盘查时空模式对街面盗窃的因果效应——以ZG市CBD为例

警察盘查对犯罪时空分布有着重要的影响,但现有研究对警察盘查与犯罪之间的内生性问题讨论不足,亦未对大城市中央商务区警察盘查的时空模式及犯罪防控效益进行深入探讨。因此,论文以位于中国南方大城市ZG市HT区中央商务区派出所为例,利用精细化的警察盘查与街面盗窃时空大数据,对盘查与街面盗窃的时空模式特征进行分析,并运用份额移动法构建工具变量精确衡量警察盘查对街面盗窃的因果效应。研究发现:①中央商务区内警察盘查呈现出较为明显的热点集聚趋势,其时空模式主要表现为持续热点、连续增强热点、历史热点、新增热点与分散热点,不同热点类型中警察盘查与街面盗窃的时空互动关系存在差异;②内生性问题会影响警察盘查对犯罪的因果效应评估,考虑工具变量后,发现中央商务区警察盘查对街面盗窃的发生起到显著的威慑作用,上周的警察盘查量每增加一个标准单位,本周的街面盗窃案件量将下降约0.243起。论文聚焦警察日常活动与犯罪行为时空关系的定量研究,相关结论可为精细化规划警察盘查时间、提升盘查效率、合理配置警力资源提供科学依据。