4、利用人工智能与量子技术助力犯罪分析与代码转换

利用人工智能与量子技术助力犯罪分析与代码转换

1. 印度犯罪率现状与人工智能犯罪分析项目背景

印度犯罪率呈快速增长态势。据《今日印度》报道，2013 年犯罪率超 540，2014 年升至 581，2015 年接近 582，2016 年降至 379.3，2017 年又增至 388.6。国家犯罪记录局（NCRB）数据显示，2018 年共登记 507.4 万起犯罪。传统犯罪分析中，警方往往难以及时获取犯罪信息，即便及时发现，也难以快速分析。在此背景下，人工智能犯罪分析项目应运而生，旨在实现自动化犯罪检测与危险情况识别。

2. 相关工作回顾

• 数据挖掘分析犯罪趋势 ：部分系统运用数据挖掘技术确定犯罪高发区域及特定地区犯罪发生概率。
• 基于 CCTV 的盗窃检测 ：采用图像处理和目标检测技术进行实时分析。
• 多种数据挖掘技术预测犯罪 ：运用隐藏马尔可夫模型（HMM）、朴素贝叶斯模型等统计模型以及 K - 均值、K - 模式聚类等聚类技术。
• 数据驱动分析预测犯罪热点 ：基于破窗理论和空间分析，利用机器学习算法。
• 犯罪预测软件应用 ：包括“预测性绘图”和“个人风险评估”软件，前者确定犯罪热点区域加强监控，后者预测个人犯罪或受害可能性。
• 人工智能犯罪预防系统 ：如 ShotSpotter 检测枪声位置，Hikvision 智能摄像头进行面部识