基于机器学习和空间优化的城市监控摄像头最优布局策略研究

《IEEE Access》：Determining Optimal Surveillance Camera Installation Locations for Crime Prevention

本研究针对城市监控摄像头部署存在重叠覆盖和盲区的问题，通过机器学习（XGBoost、LightGBM、CatBoost、FNN）和最大覆盖位置问题（MCLP）模型，利用韩国光州市十年独家数据，系统分析摄像头最优安装位置。结果表明，FNN模型预测未来犯罪热点，平均每台摄像头监控8.84起犯罪；MCLP模型基于现有犯罪数据优化即时监控，平均每台摄像头覆盖11.20起犯罪。两种方法经济效率显著，每起犯罪监控成本分别降低73.54%和79.11%，为城市安全规划提供数据驱动决策支持。

　　

在城市犯罪防控领域，监控摄像头的战略部署被视为提升公共安全的重要手段。然而，传统的摄像头安装往往缺乏系统性规划，导致监控范围重叠和盲区并存的问题日益突出。这种无序布局不仅造成资源浪费，更削弱了犯罪预防的实际效果。韩国统计厅数据显示，1990年至2010年间，韩国五大犯罪类别（杀人、抢劫、性侵、盗窃、暴力）呈现持续上升趋势，引发公众广泛担忧。作为应对措施，韩国政府自2011年起大力推进全国监控摄像头网络建设，使犯罪案件从2011年的617,910起降至2020年的467,547起，证明监控系统确实具有遏制犯罪的潜力。

但摄像头快速扩张也带来了隐私权争议和人权担忧，更重要的是缺乏标准化安装标准导致实际应用效果受限。以往研究大多单独采用机器学习预测分析或空间优化技术，缺乏对比性研究，且多基于公开数据集或模拟数据，导致理论成果与实际应用存在差距。

针对这些挑战，来自韩国全南大学数据科学研究生院的研究团队开展了一项创新性研究，系统比较机器学习预测模型与空间优化模型在监控摄像头布局中的效能差异。该研究近期发表于《IEEE Access》期刊，题为"Determining Optimal Surveillance Camera Installation Locations for Crime Prevention"。

研究团队与光州市政府合作，获取了该市超过十年的独家监控摄像头安装数据和犯罪记录，构建了包含26个变量的区域专用数据集。研究采用四种机器学习方法（极端梯度提升XGBoost、轻量梯度提升机LightGBM、类别提升CatBoost和前馈神经网络FNN）预测犯罪发生概率，同时应用最大覆盖位置问题（MCLP）模型进行空间优化分析。

关键技术方法包括：基于光州市100×100米网格的空间数据分析；构建弱监控指数（WSI）、监控摄像头请求指数（SCRI）、流动人口指数（TPI）和女性人口指数（FPI）四个关键变量；使用五等分法处理犯罪数据不平衡问题；通过十折交叉验证和随机搜索进行超参数优化；采用加权F1分数评估模型性能。

摄像头安装位置的空间特征分析

研究首先分析了光州市五个行政区（东、西、南、北、光山）的监控摄像头分布情况。数据显示，全市共安装8,940台摄像头，但分布极不均衡：东部区每万人摄像头密度最高（90.89台/万人），而北部区密度最低（54.38台/万人）；西部区面积密度最高（37.75台/km2），光山区最低（10.53台/km2）。犯罪率在监控较弱的北部区和光山区较高，但监控密集的西部区犯罪率也居高不下，表明单纯增加摄像头数量并不能有效提升监控效果。

数据预处理与关键变量构建

研究团队进行了全面的数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和分布特征分析。通过Kolmogorov-Smirnov（KS）检验确认变量非正态分布后，采用Spearman相关分析筛选出7个与犯罪发生显著相关的变量（相关系数>0.5）。此外，构建了四个关键指数增强预测能力：弱监控指数（WSI）识别监控盲区；监控摄像头请求指数（SCRI）反映居民安全需求；流动人口指数（TPI）评估人口流动带来的犯罪风险；女性人口指数（FPI）关注女性安全脆弱性。这些指数的加入使模型F1分数平均提升4%-8%。

机器学习与深度学习犯罪预测模型

研究比较了三种梯度提升模型（XGBoost、LightGBM、CatBoost）和FNN模型在犯罪预测中的表现。通过五等分法将连续犯罪数量变量转换为五个风险等级，解决数据不平衡问题。超参数调优采用十折交叉验证和随机搜索策略。性能评估显示，FNN模型表现最优，加权平均F1分数达0.96，第五等分（最高风险区域）F1分数为0.95。

FNN模型训练准确率接近95%，验证准确率略低但保持稳定趋势。训练损失随迭代逐渐下降并趋于稳定，验证损失在10轮后无显著变化。早停法（EarlyStopping）在45轮终止训练，避免过拟合同时提高效率。

深度学习模型选择的摄像头安装位置

FNN模型预测出371个摄像头候选安装位置，这些位置综合考虑了现有摄像头分布、犯罪热点区域以及动态城市因素（如流动人口和监控盲区）。

最大覆盖位置问题模型的应用

MCLP模型基于现有犯罪数据和摄像头位置，以最大化犯罪监控覆盖为目标，同样选出371个候选位置。模型假设每个摄像头监控半径为50米，通过数学规划确定最优布局。

深度学习模型与最大覆盖位置问题的比较评估

定量评估显示，现有8,940台摄像头平均每台监控2.34起犯罪，而FNN模型方案将效率提升至8.84起/摄像头，MCLP模型更是达到11.20起/摄像头。经济性分析表明，基于光州市2022年44亿韩元预算（安装1,123台新摄像头），FNN模型使每起犯罪监控成本降至443,235韩元（降低73.54%），MCLP模型降至349,844韩元（降低79.11%）。

定性比较揭示了两类方法的互补特性：FNN模型擅长预测未来犯罪趋势，整合了流动人口、监控盲区等动态因素，适用于长期战略规划；MCLP模型则专注于当前犯罪数据的空间优化，能快速解决监控盲区问题，资源需求较低且决策透明度高。

研究结论强调，机器学习方法与空间优化模型在犯罪防控中各有优势。FNN等预测模型适用于需要前瞻性布局的场景，能够识别潜在犯罪热点；而MCLP模型更适合解决即时监控需求，在有限预算下最大化覆盖效果。两种方法的经济效益均显著优于传统部署方式。

该研究的实际意义在于为城市安全规划提供了明确的数据驱动决策指南：当政策目标侧重未来犯罪预防时，应优先采用机器学习预测模型；当需求聚焦当前犯罪热点覆盖时，MCLP模型更具优势。这种基于实证的比较框架有助于城市管理者根据具体安全优先级和资源条件做出科学决策。

尽管该研究基于光州市数据，但其方法论具有普遍适用性。机器学习模型可通过本地化数据重新训练适应不同城市特征，MCLP模型也可调整参数适应各种城市规模。未来研究方向包括针对特定犯罪类型的定制化模型、实时动态预测系统开发以及多模型融合框架的探索。