基于J2EE技術的重點人員情報系統

徐雪飛

摘要：隨著大數據的不斷完善，整合各類數據平臺，進行情報分析，提高破案水平，成為公安當前的重要課題。該系統將就嫌疑人案底數據，天網視頻數據，住宿數據，網吧數據，交通數據，通訊數據，作為數據基礎，采用JAVA+STRUTS技術，設計一個情報研判系統，嘗試解決從海量人員中篩選主要嫌疑人的問題。

關鍵詞： java；struts；公安大數據；盜竊案；情報分析

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）03-0065-03

Abstract： With the continuous improvement of large data， Integration of various data platforms， Carry out information analysis， Improve the level of case breaking， become an important subject of public security.Based on Criminal case ， Skynet video data， Accommodation data， Internet bar data， traffic data； communication data， Using JAVA+STRUTS Technology， Design an intelligence research system， Try to solve the problem of screening major suspects from large numbers of people.

Key words： java； struts；large date of police； larceny case； information analysis

在當前破案模式中，民警通常從天網視頻監控，犯罪現場的證據，目擊者的描述信息，作案手段等方面，著手開展案件偵破，當直接證據不全，視頻監控不清楚的情況，進行破案，將有大量的人員需要排查。通過對結案案件的統計分析，前科人員再犯案的比率2006達到14.80%。犯盜竊、詐騙、搶劫等財產型案件的罪犯，重新犯罪比例為74.2%[1]。因此本系統將針對這類案件，利用公安系統已有的大數據資料，通過逐一篩選匹配的方式來鎖定嫌疑人。

1 系統功能模塊

根據公安系統已經具有的大數據資源，案件數據，嫌疑人體貌特征數據，網吧上網數據，賓館住宿數據，以及其他數據如鐵路，飛機，火車等交通數據，手機通訊，QQ，微信等通訊數據，制定嫌疑人篩選功能模塊主要如下：

1.1 作案手段匹配

前科人員作案時，采用的手段一般較固定，從作案手段來匹配，可以較快的鎖定嫌疑人群。匹配選項：案件類型，作案手段（關鍵詞），作案工具（關鍵詞），是否團伙作案，從已經結案的案件記錄表中篩選嫌疑人。

1.2 身體特征匹配

如案件線索中有視頻監控，或目擊者，但都無法直接人臉匹配識別，可通過嫌疑人的相貌大致特征，如：身高，胖瘦，相貌特征，口音等，在重點人員中進行相貌的描述篩選匹配。

1.3 通訊信息匹配

如有通訊線索，可以匹配手機通話，QQ信息，微信信息等的基站來定位嫌疑人案發時是否在案發現場。

1.4 交通信息匹配

如根據作案信息嫌疑人可能是流竄作案，可以匹配符合條件的實名登記的交通信息，判斷案發時嫌疑人是否在案發現場，如果交通信息顯示案發時嫌疑人在別地，可以從中刪除。

1.5 住宿信息匹配

如果嫌疑人是流竄作案，并且事先踩點，那么可以判斷嫌疑人應該有住宿信息，通過匹配案發周邊的住宿信息來篩選嫌疑人。

1.6 網吧信息匹配

如果嫌疑人有案發后上網消費的特點，部分青少年，可以通過網吧信息匹配符合條件的上網行為。

1.7 系統流程與效果圖

程序的交通信息查詢匹配圖如下：

整個破案的流程泳道圖如下：

2 功能模塊實現

2.1 案件篩選

根據作案手段，案發類型，案發地點的報案信息，選擇處理的案件，報案信息查詢DAO：reportMessageDAO及reportMessage2.jsp頁面處理主要代碼如下：根據案件類型，案發時間，案發地點進行匹配查詢。

根據作案手段，案發類型，案發地點的報案信息，選擇處理的案件，運行結果如下：

JSP頁面核心代碼如下：

?；查詢條件：

作案手段

案發地點

案件類型

?；關鍵詞：

?；?；

String IDcard=（String）session.getAttribute（"IDcard"）；

if（form instanceof phoneForm）{

request.setAttribute（"phoneList"， phDAO.query（IDcard））；

}

else{

System.out.println（"進入selectQuery方法調用到了這里"）；

QueryPhoneForm ifForm = （QueryPhoneForm） form；

request.setAttribute（"phoneList"， phDAO.query（ifForm，IDcard））；

return mapping.findForward（"phoneInfo"）；

}

2.4 匹配

某案件嫌疑人經偵查發現是流竄作案，根據以上匹配篩選后，將可疑人員IDcard放入session，根據案發時匹配的交通地址進行篩選，篩選代碼如下：

List traList = new ArrayList（）；

trafficForm traForm=null；

String sql="select * from traffic_position where"；

if（！IfForm.getIDcard（）.equals（""））

sql =sql+ "and IDcard ="+ IfForm.getIDcard（）；

if（！IfForm.getTraffic_way（）.equals（""））

sql=sql +"and traffic_way like "+"'"+"%"+IfForm.getTraffic_way（）+"%"+"'"；

if（！IfForm.getStartPlace（）.equals（""））

sql =sql+"and startPlace like "+"'"+"%"+IfForm.getStartPlace（）+"%"+"'"；

if（！IfForm.getStartTime（）.equals（""））

sql =sql+"and startTime like "+"'"+"%"+IfForm.getStartTime（）+"%"+"'"；

if（！IfForm.getEndPlace（）.equals（""））

sql =sql+"and endPlace like "+"'"+"%"+IfForm.getEndPlace（）+"%"+"'"；

if（！IfForm.getEndTime（）.equals（""））

sql =sql+"and endTime like "+"'"+"%"+IfForm.getEndTime（）+"%"+"'"；

if（IDcard！=null&&！IDcard.equals（"沒有選擇嫌疑人"））….

交通匹配，賓館住宿匹配，網吧信息匹配的數據庫篩選方法類似。不再繁述。

2.5 嫌疑人定位

在確定了嫌疑人后，根據IDcard：身份證號，可以點擊嫌疑人當前定位，從而可以開始部署詢問或抓捕。嫌疑人的定位是通過匹配多張數據表進行的連接查詢，查詢的SQL代碼如下：下圖是服務器運行的SQL語句。

Select caseMessage.IDcard，caseMessage.name，caseMessage.address，hotel.hotel_place，hotel.out_time，phone.GPS，PHONE.end_time，qq_position.online_IP，qq_position.chart_end_time， qq_position.baseAddress，qq_position.type，traffic_position.endPlace，traffic_position.endTime， web_place.wb_place，web_place.endTime from caseMessage left join hotel on caseMessage.IDcard=hotel.IDcard left join phone on caseMessage.IDcard=phone.IDcard left join qq_position on caseMessage.IDcard=qq_position.IDcard left join traffic_position on caseMessage.IDcard=traffic_position.IDcard left join web_place on caseMessage.IDcard=web_place.IDcard where caseMessage.IDcard in（'360122198809094595'，'360122198809094535'，'360122198809094547'，'360122198809094593'，'360122198809094597'，'360122198809094531'）

2.6 統計信息分析

統計信息是為了幫助各地方派出所查詢當前各類案件發案率，好制定相關的打擊目標。

以盜竊案為例查詢盜竊案發率，入室盜竊率，超市盜竊率，地鐵盜竊率，菜市場盜竊率，機動車盜竊率，車站盜竊運行的后臺SQL代碼：

declare @all_dq float declare @dq_rs int declare @dq_gj int declare @dq_dt int declare @dq_cs int declare @dq_csc int declare @dq_jdc int declare @dq_cz int declare @dq_qt int select @all_dq=count（*） from caseMessage where crime_time between '2009-09' and '2015-10' select @dq_rs=count（*） from caseMessage where crime_type like '%入室%' select @dq_gj=count（*） from caseMessage where crime_type like '%公交%' select @dq_cs=count（*） from caseMessage where crime_type like '%超市%' select @dq_dt=count（*） from caseMessage where crime_type like '%地鐵%' select @dq_csc=count（*） from caseMessage where crime_type like '%菜市場%' select @dq_jdc=count（*） from caseMessage where crime_type like '%機動車%' select @dq_cz=count（*） from caseMessage where crime_type like '%車站%' select @dq_qt=@all_dq-@dq_cz-@dq_jdc-@dq_csc-@dq_dt-@dq_cs-@dq_gj-@dq_rs select str（convert（float，（@dq_rs/@all_dq）*100））+'%' as 入室盜竊率，str（convert（float，（@dq_gj/@all_dq）*100））+'%' as 公交盜竊率，str（convert（float，（@dq_cs/@all_dq）*100））+'%' as 超市盜竊率，str（convert（float，（@dq_dt/@all_dq）*100））+'%' as 地鐵盜竊率，str（convert（float，（@dq_csc/@all_dq）*100））+'%' as 菜市場盜竊率，str（convert（float，（@dq_jdc/@all_dq）*100））+'%' as 機動車盜竊率，str（convert（float，（@dq_cz/@all_dq）*100））+'%' as 車站盜竊率，str（convert（float，（@dq_qt/@all_dq）*100））+'%' as 其他盜竊率，@dq_rs as 入室盜竊數，@dq_gj as 公交盜竊數，@dq_cs as 超市盜竊數，@dq_dt as 地鐵盜竊數，@dq_csc as 菜市場盜竊數，@dq_jdc as 機動車盜竊數，@dq_cz as 車站盜竊數，@dq_qt as 其他盜竊數 ，@all_dq as 總盜竊數

4 結束語

本系統依靠公安系統已經有的重點人員信息，天網數據信息，賓館住宿信息，網吧上網信息，其他大數據信息如交通信息，通訊信息等作為基礎，通過數據的碰撞，減少案件的嫌疑人排查數量，提高破案率，后期還需要針對犯罪嫌疑人作案前后的行為軌跡，不同類型案件再犯的時間間隔，犯案的原因，犯案時間選擇，進行數據挖掘分析，添加更多篩選策略與預警策略。

參考文獻：

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