Case study

Ein System zur Verbrechensvorhersage für die polnische Polizei.

Herausforderung

Erstellung eines IT-Systems für die polnische Polizei, das die kurzfristige Vorhersage von Ereignissen, darunter Verbrechen und Vergehen, unterstützt und den Beamten den Ort und die Zeit eines möglichen Ereignisses vorschlägt.

Profil der Organisation

Die polnische Polizei ist eine zentralisierte, bewaffnete und uniformierte Formation. Die Sicherheit der Menschen und die Aufrechterhaltung der öffentlichen Ordnung wird von fast 100.000 Polizeibeamten überwacht, die von fast 25.000 zivilen Mitarbeitern unterstützt werden. Die moderne polnische Polizei besteht aus Beamten, die in den folgenden Bereichen tätig sind: Kriminalität, Prävention und unterstützende polizeiliche Tätigkeiten im organisatorischen, logistischen und technischen Bereich. 

Die gefährlichsten Kriminellen werden von perfekt bewaffneten und ausgebildeten Anti-Terror-Einheiten der Polizei festgenommen. Polizeibeamte des Zentralen Ermittlungsbüros zerschlagen organisierte kriminelle Gruppen, kämpfen gegen kriminellen Terror und Drogengeschäfte.

Lösung

Methoden des maschinellen Lernens sind sehr effektiv bei der Vorhersage von kriminellen Ereignissen. Sie können unter anderem verwendet werden, um vorherzusagen, wo und wann solche Ereignisse auftreten könnten, sowie zeitlich-räumliche Abhängigkeiten zu finden.

Vorgaben des Vorhersagesystems: Die Lösung von MIM Solutions basiert auf den Annahmen des Systems PredPol. Das System PredPol ist das erste System, das der Vorhersage von Straftaten dient und signifikante Erfolge bei der Verhinderung von Verbrechen/Delikten erzielt hat. Es ist in 11 Großstädten in den USA und in Großbritannien tätig. Der Hauptvorteil dieses Systems ist die sehr geringe Datenmenge, die für die Vorhersage benötigt wird, und damit die Schnelligkeit und Flexibilität der Implementierung in verschiedenen Zentren. Das Grundsystem basiert ausschließlich auf Ort, Zeit und Art des Ereignisses. Das System von MIM Solutions hat eine unterstützende Funktion und soll den Beamten den Ort und die Zeit einer möglichen Straftat vorschlagen. Das System extrahiert verschiedene Verbrechensmuster aus historischen Daten (z. B. gibt es in dieser Gegend Freitag abends mehr Raubüberfälle, Wohnungseinbrüche sind an diesem Ort an Wochentagen am häufigsten usw.), die ein Einzelner vielleicht nicht bemerken würde.

Daten, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden: Das Vorhersagesystem basierte auf den Daten der Polizei: – aus dem SWD (Kommandounterstützungssystem), die den Ort, die Zeit und die Art des Vorfalls enthalten; diese Daten wurden verarbeitet, um anhand der Beschreibung genaue Koordinaten des Ortes zu erhalten.

Erstellung des Vorhersagesystems: Das Modell von MIM Solutions verwendet ein räumlich-zeitliches Regressionsmodell, das auf Algorithmen vom Typ Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) basiert. Es sagt die Wahrscheinlichkeit des nächsten Ereignisses auf der Grundlage von zuvor in dieser Umgebung beobachteten Ereignissen voraus. Es ermöglicht die einfache Integration von externen Datenquellen, wie Wetter sowie Kultur- und Sportereignisse. Dadurch ist es möglich, Vorhersagen für beliebige Zeitintervalle zu treffen, z. B. Stunde, Tag, Monat. Bei der Erstellung einer Kriminalitätsprognose für eine Region (z. B. einer Stadt, einer Gemeinde, einem Kreis) haben wir die Region in kleine quadratische Bereiche (sogenannte Standorte) unterteilt. Die voreingestellte und empfohlene Größe eines solchen Quadrats beträgt 200 mal 200 Meter.

Ein wichtiger Aspekt jedes Algorithmus für maschinelles Lernen sind die Features (Merkmale), die der Algorithmus verwendet. Wir haben sichergestellt, dass die Merkmale nur Informationen über vergangene Straftaten enthalten – die Art von Informationen, die bei der Erstellung der Prognose zur Verfügung stehen werden.

Ergebnisse am Beispiel der Stadt Białystok. Mit 20 verfügbaren Polizeistreifen sind wir in der Lage, in über 30 % der Fälle sofort eine Streife am Ort des Verstoßes zu platzieren. Mit zunehmender Zahl der Polizeibeamten steigt auch die Zahl der erfolgreichen Präventionsmaßnahmen.

Schneller Kontakt

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