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龙图腾网获悉道枢(上海)数字技术有限公司申请的专利基于密度聚类和k-means聚类的警情多发区域智能划分方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116432063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310051560.9，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于密度聚类和k-means聚类的警情多发区域智能划分方法是由王明光;孙孝坤;钟浩;刘陈;徐佳申;蒋维;刘红志;高友光;崔影明设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密度聚类和k-means聚类的警情多发区域智能划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于密度聚类和k‑means聚类的警情多发区域智能划分方法，该方法包括步骤：获取某市的警情数据；将原始的警情数据预处理，得到统一规范后的数据；对预处理后的数据用密度算法聚类，得到所有类别及每一类别对应的数据；用k‑means算法对所有类别的警情数据量聚类；然后再对每一类警情数据量的所有警情用密度算法聚类，得到所有类别及每一类别对应的数据；对每一类别数据提取边界点，得到对应的边界轮廓，即得到警情多发区域。本发明利能够准确地识别出警情多发区域，并且能够有效地平衡市区和郊区的警情多发区域分布不均衡的情况，对后续的出警布防、统一调度指挥提供了切实有效的数据支撑。

本发明授权基于密度聚类和k-means聚类的警情多发区域智能划分方法在权利要求书中公布了：1.基于密度聚类和k-means聚类的警情多发区域智能划分方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取某市的警情数据； S2、将原始的警情数据预处理，得到同一规范后的数据，该步骤具体为： S21、数据清洗，删除无效的报警数据，得到包括警情事件、精度、维度、报警单编号在内的信息； S22、根据时间序列，按照包括日期和小时、天气、节假日在内的多维度划分数据； S3、对预处理后的数据用密度算法聚类，得到所有类别及每一类别对应的数据，具体是用dbscan密度聚类算法根据设定的邻域距离和核心点邻域最小样本数目，对预处理后的警情数据聚类，得到所有初次密度聚类类别及每一类别对应的警情数据； S4、用k-means算法对所有类别的警情数据量聚类，具体是用k-means聚类算法根据设定的类别数量，对所有初次密度聚类类别的警情数量聚类，得到所有k-mean聚类类别及每一类别对应的警情数据； S5、然后再对每一类警情数据量的所有警情用密度算法聚类，得到所有类别及每一类别对应的数据，具体是对每一k-mean聚类类别的警情数据，再用dbscan密度聚类算法根据设定的邻域距离和核心点邻域最小样本数目聚类，得到所有再次密度聚类类别及每一类别对应的警情数据； S6、对每一类别数据提取边界点，得到对应的边界轮廓，即得到警情多发区域，具体是用滚球法对每一再次密度聚类类别数据提取边界点，得到对应的边界轮廓，即得到最终警情多发区域。

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