基于物聯網技術的罪犯網格化管控系統的開發及應用

王傳敏

摘 要：加強罪犯在監獄各活動區域內的定位管理，是強化監管安全的一個重要手段。基于新興的物聯網技術所建立的罪犯網格化管控系統是監獄信息化應用的再深化。該軟件系統通過對罪犯所佩戴的電子身份識別標簽信息的讀取，對該區域的安防信息進行巡查、監督和處置，以實現單元區域之間數據共享、信息共用、資源整合、動態跟蹤、全面覆蓋。

關鍵詞：物聯網；監管安全；電子身份識別卡

于監獄而言，罪犯定位信息管理是監管安全工作中的一大難點。傳統的人防要求，需要民警高度的責任心，同時也對監獄管理者提出了諸多難題。物聯網技術正蓬勃興起，借助物聯網的有關技術，開發相關管理軟件，網格化析分管理區域，可以實現準確、即時、有效的定位管理。該系統的開發對于創新監獄管理機制，提高監獄監管安全管控力度，實現“科技強監”、“科技強警”目標，有著積極的現實意義。

1 項目名稱、研發背景及其意義

1.1 項目名稱：基于物聯網技術的罪犯網格化管控系統

所謂“基于物聯網技術的罪犯網格化管控系統”，就是應用現代日益成熟的物聯網技術，將監獄特定管理區域依照一定的標準劃分成為單元網格，通過對單元網格內罪犯主動（被動）[1]攜帶的電子身份識別標簽信息的讀取，對該區域的安防信息進行巡查、監督和處置，以實現單元區域之間數據共享、信息共用、資源整合、動態跟蹤、全面覆蓋的軟件系統。

1.2 項目研發背景

安全是監獄履行刑罰執行職能的首要前提，加強現場管控力度是實現監獄安全的最基本手段之一。近年來，隨著信息化建設步伐的加快，各地監獄都相繼建立起安全防范系統，與信息系統進行了關聯應用，在一定程度上實現了安防信息化，但對獄內罪犯進行有效的定位和管理的水平還亟待提升。隨著物聯網技術的日益成熟，當前對罪犯進行定位管理、越界管理、行為識別管理，以及將各個安防系統進行有機整合等已經成為可能。

1.3 項目的實施意義

一是有助于提升“四防一體化水平”。該系統借助物聯網技術，通過對罪犯的網格化管理，有效提高人員分布情況的自動化和智能化查詢、管控水平，減少一線民警的簡單重復、機械性勞動，降低民警的工作強度，提高警務效能，有效杜絕脫管失控的隱患和漏洞，將管理方式從被動處置問題向主動發現問題轉變，并借助系統及時解決問題，從而促進監獄管理水平進一步提高，最終實現人防、物防、技防和聯防“四防一體化”。

二是優化警力資源管理。無疑，借助該系統所構建的管理平臺，可以有效減少一部分循環、重復的民警管理崗位設置，比如巡查、督察、零星罪犯的帶進帶出等，使警力得以投入到更需要的崗位，從而實現對警力資源的有效配置。

三是提升監獄信息化系統的應用水平。當前，各地監獄已基本完成了信息化的基本建設，但各信息系統的信息集成和共享的水平還有待于提高，借助現有的網絡、信息數據庫等基礎系統，積極開發適用、小型、經濟的軟件系統，豐富系統功能，提升應用水平，有助于體現信息化的效益、秩序原則。

1.4 該項目解決的實際問題

當前針對在押犯的管理，普遍存在如下難題和問題：

一是難以準確、實時、動態地掌握罪犯位置和人數。獄內罪犯的流動區域涵蓋監舍、教學場所、勞動車間、醫院、會見室等多處，根據直接管理的要求，每個區域都需要民警準確掌握其數量、方位以及是否有非法進出特定區域、非法靠近關鍵設施等行為。當前該項管理工作主要靠民警人工清點，且無法提供歷史軌跡情況。

二是對陌生罪犯身份進行即時識別。監獄督察組成員遇有單獨活動的罪犯，僅靠罪犯口述及番號牌比對，無法準確驗證真偽。對于本監區人員，民警實現全部、準確掌握，也有難度。

三是對臨時離群的罪犯的監控難度大、成本高。尤其是在個別罪犯臨時離開集中管理場所，如接見、就診等，都需要民警單獨帶押，人數變化無法及時準確統計并實現最大范圍的周知。

2 項目的基本功能

系統可以實現罪犯的定位管理，借助自動點名、報警管理、軌跡回放和查詢統計等輔助功能，改善監獄管理方式，提高民警工作效率，提升安全系數。

2.1 自動點名功能

系統定時自動對指定區域內罪犯進行掃描，讀取該罪犯所佩帶的電子標簽身份信息，自動上傳至系統后臺，與后臺數據進行比對，從而實現自動點名及罪犯的區域定位，從而幫助民警即時掌握其管理區域內的人員流動情況。

2.2 巡更功能

系統根據監獄實際區域分布，劃定單元范圍，經民警手持點名機，實現補點名和確保人、卡和座位三者合一。點名時，手持點名機按照路線對3-5米范圍內持卡罪犯進行點名掃描，待手持點名機放回終端時，系統對罪犯姓名等基本信息進行自動檢索，建立巡更記錄，并及時顯示漏檢、漏巡方位。手持點名機還具備及時提醒民警點名和即時報警、顯示人數功能。

2.3 人員定位信息發布功能

系統自動實時、動態顯示各指定區域內的罪犯及動態信息。

2.4 報警功能

如出現異動情況，如人數無授權異常流動、人數比對不符等情況，系統自動逐級上傳報警信息，民警根據分級授權，進行相應處理。

3 項目的系統架構

3.1 物聯網的技術架構

物聯網是一種內容復雜、形式多樣的系統技術。根據信息生成、傳輸、處理和應用的原則，從技術架構上物聯網可分為三層：感知識別層、網絡層、應用層。其技術架構如圖所示：

⑴感知識別層。感知識別是物聯網的核心，是聯系物理世界和信息世界的紐帶。感知識別層既包括射頻識別（RFID）、無線傳感器、攝像頭等信息自動生成設備，也包括各種智能電子產品用來人工生成信息。RFID是能夠讓物品“開口說話”的技術：RFID標簽中存儲著規范而具有互用性的信息，通過無線數據通信網絡把它們自動采集到中央信息系統，實現識別和管理。另外，作為一種新興技術，無線傳感器網絡主要通過各種類型的傳感器對物質性質、環境狀態、行為模式等信息開展大規模、長期、實時的獲取。

⑵網絡層。物聯網的網絡平臺建立在現有的移動通信網、因特網和其他專網的基礎上，通過各種接入設備與網聯網感知層相連接。物聯網接入技術包括有線（雙絞線、光纖和同軸電纜等）和無線（2G、3G、衛星通信以及藍牙、Wi-Fi、ZigBee、WiMax等）接入兩大類型。

⑶應用層。應用層主要包含應用支撐平臺子層和應用服務子層。其中應用支撐用于支撐跨行業應用、跨系統之間的信息協同、共享、互通功能，包括公共中間件、信息開放與信息交換平臺、云計算平臺和數據存儲、數據處理和智能分析智能決策等服務支撐平臺。應用服務子層包括精確農業、智能交通、智能家居和公共安全等行業應用。應用層利用經過分析處理的感知數據為用戶提供豐富的特定服務，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。

3.2 物聯網技術在監獄罪犯網格化管理中的應用

物聯網各層之間既相互獨立又聯系緊密。在應用層以下，同一層次上的不同技術互為補充，適用于不同環境，構成該層次技術的全套應對措施。而不同層次提供各種技術的配置和組合。總而言之，技術的選擇應以應用為導向，根據具體的需求和環境，選擇合適的感知技術、聯網技術和信息處理技術。因此，根據監獄場所的特殊行業要求以及罪犯特殊群體的管理特點，可依托物聯網技術建構“監獄罪犯網格化智能管控系統”。該系統的總體架構如下圖所示。具體架構相應如下：

⑴感知識別層技術的采用。參照物聯網的技術架構，針對監獄工作的實際狀況和具體應用需求，結合各種識別與定位技術的研究分析，可選用基于RFID（Radio Frequency Identification）射頻識別技術以實現自動身份識別、位置跟蹤、預警和自動報警、應急指揮，規范獄內罪犯的行為，使用安全可靠的信息采集方式來監控、追蹤、識別罪犯，將信息系統中的個人信息和現實中的個人真正關聯起來，實現實時追蹤和報警。

⑵網絡層技術的選用。各種不同類型的網絡適用于不同的環境，合理提供便捷的網絡接入，是實現物物互聯的重要基礎設施。根據當前監獄網絡安全需要，一般不采用無線接入技術。

⑶應用層技術的選用。RFID子系統負責采集佩戴在罪犯身上的射頻卡或電子腕帶中的數據，獲取并保存人員的實時位置，將實時報警信息傳遞給報警管理服務；人員網格化智能管理應用子系統提供對人員位置信息的應用服務與管理，包括人員出入受控區域的監控、自動點名、人員定位、人員動態監控、行動軌跡回放、報警管理服務等。此系統還可以支持繼續升級，例如，將來可借助該技術，建立罪犯行為分析系統，通過對罪犯長期行為進行對比分析、關聯分析、分類和預測等數據挖掘方法，了解到高危人員的一些違規、危險行為，或者反映特定心理特征的行為，并對這些行為進行監測，及時提出預警，以達到預防和及時處置重大事故發生的目的。

4 項目的關鍵技術

4.1 射頻識別技術（RFID技術）

該技術是一種非接觸的自動識別技術，其利用了射頻信號或空間耦合（電感或電磁耦合）傳輸特性的基本原理，通過無線射頻方式實現非接觸雙向數據通信，識別并獲取目標的相關數據，實時、準確、快速采集與處理目標物品的信息。該技術具有非視覺范圍讀寫、壽命長、信息量大和抗干擾能力強等優點，在交通運輸控制管理、商業自動化、防偽、工業自動化和門禁管理等眾多領域有廣泛應用。該技術涉及到能耗管理技術、射頻定位技術、RFID中間件、系統防碰撞和安全防護等相關技術。

4.2 基于J2EE架構的面向服務的體系結構SOA技術

Java EE是開發可伸縮的、具有負載平衡能力的多層分布式跨平臺應用的理想平臺。J2EE技術為平臺的可移植性、獨立性、安全性提供了保障，并且提供了并發的機制，具有較高的性能。基于J2EE平臺，可有效提升系統的可靠性、可復用性和可移植性。Java EE體系內的EJB、Java Servlet、JSP、JDBC、JNDI、JTS/JTA、JMS等技術，為構建基于B/A/S（瀏覽器/應用服務器/數據庫服務器）純三層架構的應用系統提供了穩定的平臺。面向服務的體系結構（SOA）是互相通信（例如從一個服務向另一個服務傳遞數據或協調一個或多個服務之間的活動）的服務的集合，是一個靈活的體系結構，是在計算環境下設計、開發、應用、管理分散的邏輯（服務）單元的一種規范。該系統將分布在網絡中的軟件資源看作是各種服務，旨在提供面向技術的解決方案，而不必考慮其后臺實現的具體技術、具體運行平臺、具體物理位置甚至其內部的通訊協議，從而表現出更好的業務靈活性。J2EE是一套全然不同于傳統應用開發的技術架構，包含許多組件，可簡化且規范應用系統的開發與部署，進而提高可移植性、安全與再用價值。J2EE核心是一組技術規范與指南，其中所包含的各類組件、服務架構及技術層次，均有共通的標準及規格，讓各種依循J2EE架構的不同平臺之間，存在良好的兼容性，解決了以往用戶后端使用的信息產品所存在的無法兼容的弊端。

4.3 服務總線技術

服務總線（Enterprise Service Bus，ESB）是用于將異構應用集成在一起創建業務流程的新的基礎設施，它通過將消息、XML、Web服務、數據路由技術來等完成多個應用節點連接，并協調應用間的互動，是一種靈活的、可擴展的分布式計算模型。采用服務總線技術，所有的應用都被作為服務來對待，它們之間通過消息進行交互，應用者不需要知道基礎的通信協議或者物理位置，從而更能適應需求的變化。ESB支持多種標準接口，有更好的伸縮性，而不像Web服務那樣僅僅利用SOAP/HTTP協議傳遞服務請求和應答的信息。一方面，它可以用于部門內部應用的集成，如通過JMS、JCA組合已有的J2EE應用，以及通過某些專有的適配器連接專有應用（如SAP），由于無需跨越防火墻，這種集成方式具有較高的效率；另一方面，它也可以用于部門對部門的應用集成，通過包括SOAP在內的各種接口方式連接異構應用，可以跨越部門之間的防火墻，而無需為此編寫額外代碼，實現多個應用系統之間應用的無縫集成。ESB是從逐步出現的企業通信、互聯、轉換、面向服務的應用構建、可移植性和安全性等標準中演化而來的，其目標是創建一個真正基于標準的企業級應用骨干網，用來部署業務過程處理系統、協同系統和分布式業務解決方案。ESB是一個實現了通信、互連、轉換、可移植性和安全性標準接口的企業基礎軟件平臺。ESB由中間件技術實現并支持SOA的一組基礎架構功能，支持異構環境中的服務、消息以及基于事件的交互，并且具有適當的服務級別和可管理性。

4.4 Web Service技術

Web Service不是一種框架，而是一種技術。Web Service是由企業發布的完成其特定商務需求的在線應用服務，其它公司或應用軟件能夠通過Internet來訪問并使用這項在線服務，它是一種構建應用程序的普通模型，可以在任何支持網絡通信的操作系統中實施運行。它是一種新的web應用程序分支，是自包含、自描述、模塊化的應用。Web Service是一個應用組件，它邏輯型地為其他應用程序提供數據與服務。各應用程序通過網絡協議和規定的一些標準數據格式（HTTP、XML、SOAP）來訪問Web Service，通過Web Service內部執行得到所需結果。Web Service可以執行從簡單的請求到復雜商務處理的任何功能。一旦部署以后，其它Web Service應用程序可以發現并調用它部署的服務。官方的解釋就是：Web Service主要是為了使原來各孤立的站點之間的信息能夠相互通信、共享而提出的一種接口。Web Service可以執行從簡單請求到復雜業務處理的任何功能。Web Services要使用兩種技術：XML和SOAP。XML提供在Web上傳送結構化數據的方式，Web Service以一種可靠的自動方式操作數據，XML可以使Web Services十分方便地處理數據，可以使內容與表示方式進行分離；SOAP使用XML消息調用遠程方法，這樣Web Service可以通過HTTP協議的post和get方法與遠程機器交互。

4.5 電子地圖技術

電子地圖是20世紀80年代初利用計算機輔助地圖制圖技術而形成的地圖新品種，又稱為數字地圖，是地圖制作和應用的一個系統，是一種數字化了的地圖。其顯示的信息量遠遠大于普通地圖。它可以非常方便地對普通地圖的內容進行任意形式的要素組合、拼接，形成新的地圖；可以與衛星影像、航空照片等其他信息源結合，生成新的圖種；可以利用數字地圖記錄的信息，派生新數據。電子地圖技術科學、準確、直觀，大大提高地圖應用效率。

4.6 數據挖掘技術

數據挖掘（Data Mining，DM）是20世紀80年代末期新崛起的一門學科，是目前國際上數據庫和信息決策領域最前沿的研究方向之一。數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘技術伴隨著數據倉庫技術的發展而逐步完善；以數據庫、人工智能、數理統計、可視化四大支柱技術為基礎；數據挖掘主要涉及三個方面：挖掘對象、挖掘任務、挖掘方法，挖掘對象包括若干種數據庫或數據源，例如關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據庫、多媒體數據庫、歷史數據庫，以及萬維網（WEB）等，挖掘方法可以粗分為：統計方法、機器學習方法、神經網絡方法和數據庫方法，數據任務是指從數據集合中自動抽取隱藏在數據中有用信息，其表現形式為：規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘的過程也叫知識發現（KDD Knowledge Discovery in Database）的過程，它是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等領域。

5 項目的應用前景

一是該項目可集成于監獄安防平臺，通過對罪犯的定位管理，強化對其動態控制，突出區域管控，提高監管安全系數，提高民警工作效率，實現“科技強警”目標。

二是該項目可應用于對勞務外協人員及車輛的定位管理。

三是該系統可吸收、集成視頻監控、門禁控制、生物識別、智能分析、數據挖掘等新型技術，建立以人員管理為核心的監獄綜合管理業務模型。

[注釋]

[1]主動攜帶的一般指隨身的射頻卡，依賴于攜帶者自覺意識；被動攜帶一般指電子腕帶，如攜帶者欲毀棄時，腕帶會自動向系統報警。前者成本較低廉，但如罪犯企圖逃避監管，隨時可拋棄，后者可有效遏制罪犯脫逃企圖，但目前成本相對較高。