犯罪預報系統的製作方法

2023-05-21 21:54:51 2

相關申請的交叉引用

本申請要求2014年12月24日提交的美國臨時專利申請62/096,631的優先權，在此通過引用包含其全部內容。

背景技術：

目前的犯罪分析系統可以向執法機構提供歷史犯罪數據，由此使得執法官員能夠基於過去犯罪活動來部署資源。然而，目前的犯罪分析系統無法確定過去犯罪和天氣狀況(或以前事件)之間的相關關係，並且無法基於諸如預報天氣狀況(或未來事件)等的實時數據來提供犯罪預報。

目前的犯罪統計向個人和企業所有者提供關於街區是相對安全還是不安全的總體觀念。然而，再次地，個人和企業所有者無權訪問基於過去犯罪統計和諸如預報天氣狀況(或未來事件)等的實時數據之間的相關關系所確定的犯罪預報。

因此，需要如下的一種犯罪預報系統和方法，其中該犯罪預報系統和方法使得執法機構能夠準確且有效地部署資源，使得個人能夠提高情境意識並選擇安全的行進路線，並且使得企業所有者能夠預期企業位置處的犯罪風險。

技術實現要素：

為了克服現有技術中的這些和其它缺點，提供如下的一種犯罪預報系統和方法，其中該犯罪預報系統和方法存儲犯罪數據和天氣數據，並且通過基於預報天氣狀況和犯罪數據之間的相關關係調整歷史犯罪率來確定犯罪預報。該犯罪預報系統和方法還可以存儲事件數據，並且通過基於未來事件和犯罪數據之間的相關關係進一步調整歷史犯罪率來確定犯罪預報。

附圖說明

參考附圖可以更好地理解典型實施例的方面。附圖中的組成成分不一定按比例繪製，而是重點在於示出典型實施例的原理。

圖1是根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統所輸出的圖形用戶界面的關注點視圖的圖；

圖2是根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統的概覽；

圖3是根據本發明的典型實施例的圖2所示的犯罪預報系統的框圖；

圖4是根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統所輸出的圖形用戶界面的街面視圖的圖；

圖5a和5b是示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統所輸出的圖形用戶界面的街區視圖的圖；

圖6是示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統所輸出的圖形用戶界面的行進路線視圖的圖；

圖7是示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統經由圖形用戶界面所輸出的犯罪警報模塊和查詢警報模塊的圖；

圖8是示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統經由圖形用戶界面所輸出的每小時犯罪指數模塊和每日犯罪指數模塊的圖；

圖9是示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統經由圖形用戶界面所輸出的模塊的圖；以及

圖10是示出根據本發明的典型實施例的用於輸出犯罪預報的處理的流程圖。

具體實施方式

現在參考示出本發明的典型實施例的各個視圖的附圖。在附圖和這裡的附圖描述中，某些術語僅僅是出於方便而使用的，而不被視為限制本發明的實施例。此外，在附圖和下文的描述中，相同的附圖標記始終表示相同的元件。

圖1示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統200所輸出的圖形用戶界面(gui)的關注點視圖100。如下所述，犯罪預報系統200可以輸出針對多個用戶識別位置110(在該示例中為丹佛市內和附近的關注點)的犯罪預報。

圖2示出犯罪預報系統200的概覽。犯罪預報系統200可以包括經由一個或多個網絡230而連接至諸如一個或多個個人系統250以及一個或多個移動計算機系統260等的多個遠程計算機系統240的一個或多個伺服器210以及一個或多個資料庫220。

一個或多個伺服器210可以包括內部存儲裝置212和處理器214。一個或多個伺服器210可以是任何合適的計算裝置，其例如包括應用伺服器和用於託管可由遠程計算機系統240訪問的網站的web伺服器。一個或多個資料庫220可以位於伺服器210的內部，在這種情況下，資料庫220可以存儲在內部存儲裝置212上；或者一個或多個資料庫220可以位於伺服器212的外部，在這種情況下，資料庫220可以存儲在諸如外部硬碟陣列或固態存儲器等的外部非暫時性計算機可讀存儲介質上。一個或多個資料庫220可以存儲在單個裝置或多個裝置上。網絡230可以包括網際網路、蜂窩網絡、廣域網(wan)、區域網(lan)等的任意組合。經由網絡230的通信可以通過有線和/或無線連接來實現。遠程計算機系統240可以是被配置為經由網絡230來發送和/或接收數據的任何合適的電子裝置。遠程計算機系統240可以例如是網絡連接計算裝置，諸如個人計算機、筆記本計算機、智慧型電話、個人數字助理(pda)、平板計算機、筆記本計算機、可攜式天氣檢測器、全球定位衛星(gps)接收器、網絡連接交通工具等。個人計算機系統250可以包括內部存儲裝置252、處理器254、輸出裝置256和輸入裝置258。一個或多個移動計算機系統260可以包括內部存儲裝置262、處理器264、輸出裝置266和輸入裝置268。內部存儲裝置212、252和/或262可以是諸如硬碟或固態存儲器等的非暫時性計算機可讀存儲介質，用於存儲在由處理器214、254或264執行時執行這裡描述的特徵的相關部分的軟體指令。處理器214、254和/或264可以包括中央處理單元(cpu)、圖形處理單元(gpu)等。處理器214、254和264可被實現為單個半導體晶片或多於一個晶片。輸出裝置256和/或266可以包括顯示器、揚聲器、外部埠等。顯示器可以是被配置為輸出可見光的任何合適的裝置，諸如液晶顯示器(lcd)、發光聚合物顯示器(lpd)、發光二極體(led)、有機發光二極體(oled)等。輸入裝置258和/或268可以包括鍵盤、滑鼠、追蹤球、靜止照相機或攝像機、觸摸板等。觸摸板可以覆蓋或集成有顯示器以形成觸敏顯示器或觸控螢幕。

犯罪預報系統200可以通過處理器214、254或264中的一個或多個處理器所執行的、存儲在內部存儲裝置212、252和/或262中的一個或多個內部存儲裝置上的軟體指令來實現。

圖3是根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統200的框圖。犯罪預報系統200可以包括犯罪統計資料庫320、地理信息系統(gis)340、用戶位置資料庫360、分析單元380和圖形用戶界面(gui)390。

犯罪統計資料庫320存儲犯罪數據322。在一些實施例中，犯罪統計資料庫320還存儲位置數據324、事件數據326和/或天氣數據328。犯罪統計資料庫320可以是任何有組織的信息集合，無論存儲在單個有形裝置還是存儲在多個有形裝置上。犯罪統計資料庫320例如可被實現為圖2所示的資料庫220其中之一。

犯罪數據322可以包括表示犯罪的位置、時間、日期、星期幾、類型(例如，襲擊、盜竊、搶劫等)的信息。犯罪數據322還可以包括對各犯罪的嚴重度的估計。犯罪位置可以採用使得可以利用gis340來觀看並分析各犯罪的位置的格式。犯罪類型還可以包括犯罪是否是財產犯罪、侵害人身罪等。對於財產犯罪，犯罪數據322還可以包括與財產有關的信息(例如，財產是否是企業、住宅、交通工具等)。對於各侵害人身罪，犯罪數據322還可以包括受害者是否認識襲擊者或者襲擊者是否是陌生人。犯罪數據322還可以包括與受害者有關的人口統計信息，諸如年齡、性別、種族、是否拉美族裔、經濟狀況等。可以經由gui390或者通過從其它源導入附加犯罪數據來更新犯罪數據322。

位置數據324可以包括諸如人口統計數據、執法邊界、社區機構(例如，警察局、消防局、學校、教堂、醫院等)的位置、企業的位置等的信息。人口資料數據可以採用用於基於住宅區的社會經濟和人口構成來將住宅區分類為67個特色分區其中之一的tapestry分區的形式。可以基於共同經歷(例如，出生於同一代、來自其它國家的移民)或人口統計特徵來對這些分區進行分組。還可以基於地理密度(例如，主要城市中心、城市邊緣、大都市、郊區邊緣、半農村、農村)來對這些分區進行分組。可以經由gui390或者通過從其它源導入附加位置數據來更新位置數據324。

事件數據326存儲諸如體育賽事、音樂會、遊行等的過去事件的位置、日期和時間。這些事件還可以包括政府轉移支出。事件數據326還可以包括未來事件的位置、日期和時間。可以經由gui390或者通過從其它源導入附加事件數據來更新事件數據326。

天氣數據328包括與當前天氣狀況、歷史(過去)天氣狀況和預報(未來)天氣狀況有關的信息。例如，可以從accuweather公司、accuweather企業解決方案公司、政府機構(諸如國家氣象局(nws)、國家颶風中心(nhc)、加拿大環境部、英國氣象局、日本氣象廳等)、其它私人公司(諸如維薩拉美國國家閃電檢測網絡、天氣決策技術公司等)、個人(諸如觀察者網絡的成員等)等接收天氣數據328。天氣信息資料庫還可以包括與從例如美國地質勘探局(usgs)接收到的自然災害(諸如地震等)有關的信息。

天氣狀況例如可以包括：24小時最高溫度、24小時最低溫度、空氣品質、冰量、雨量、降雪量、地面上的雪量、北極振蕩(ao)、平均相對溼度、氣壓趨勢、吹雪潛勢、雲幕、雲幕高度、雷暴概率、足夠的雪覆蓋地面的概率、足夠的雪弄溼場地的概率、冰雹概率、結冰概率、降水概率、降雨概率、降雪概率、雲層、雲層百分比、冷卻度、日間天空條件、日間風向、日間陣風、日間風速、露點、厄爾尼諾南方濤動(enso)、蒸散量、預期雷暴強度級、洪災潛勢、熱指數、加熱度、高溫、高潮警告、高溼球溫度、最高相對溼度、結冰時數、降水時數、降雨時數、降雪時數、溼度、湖泊水位、液體當量降水量、低溫、低溼球溫度、最高紫外線(uv)指數、多變量enso指數(mei)、馬登-朱利安振蕩(mjo)、月相、月出、月落、夜間天空條件、夜間風向、夜間陣風、夜間風速、正常低溫、常溫、一句話天氣、降水量、降水累積、降水類型、降雪概率、足夠的冰覆蓋地面的概率、足夠的冰弄溼場地的概率、降雨量、高、低(realfeel是accuweather公司的註冊服務商標)、創紀錄的低溫、創紀錄的高溫、相對溼度範圍、海平面氣壓、海面溫度、天空條件、未來24小時內的降雪累積、太陽輻射、站臺氣壓、日出、日落、溫度、降雪類型、uv指數、可見度、溼球溫度、風寒、風向、陣風、風速等。天氣狀況可以包括天氣相關警告，諸如河流洪水警報、雷暴警戒框、龍捲風警戒框、中尺度討論、多邊形警告、區域/國家警告、前景、諮詢、警戒、特殊天氣通告、閃電警告、雷暴警告、暴雨警告、大風警告、高溫警告或低溫警告、局地風暴報告、地震和/或颶風影響預報等。可以基於諸如以下等的時間幀來表示各天氣狀況：日值、每小時預報值、每日預報值、一年以前的日值、前一時間段(例如，24小時、3小時、6小時、9小時、前1天、過去7天、當月至今、當年至今、過去12個月)內的累積或變化、氣候平均值(例如，過去10年、20年、25年、30年等的平均值)、未來時間段(例如，24小時)內的預報累積等。

地理信息系統(gis)340是被設計成捕獲、存儲、操縱、分析、管理和呈現地理區域數據的軟體系統。(地理信息系統有時被稱為地理區域信息系統)。gis340可被實現為圖2所示的一個或多個伺服器210所執行的軟體指令。附加地或可選地，犯罪預報系統200可以使用諸如google地圖、ersi等的第三方gis。

用戶位置資料庫360存儲表示遠程計算機系統240(或用戶)的位置的信息。用戶或遠程計算機系統240的位置可以是靜態的(即，在用戶或遠程計算機系統240靜止的情況下)或者動態的(即，在用戶或遠程計算機系統240在運動中的情況下)。在一些實例中，用戶位置資料庫360可以存儲表示遠程計算機系統240的實時(或近實時)動態位置的信息。另外，用戶位置資料庫360可以自動地和/或重複地更新，以包括表示遠程計算機系統240的實時(或近實時)動態位置的信息。

可以利用遠程計算機系統240(例如，利用併入遠程計算機系統240內的全球定位衛星(gps)裝置)通過小區網絡三角測量、網絡識別等來確定遠程計算機系統240的(靜態或動態)位置。附加地或可選地，可以利用伺服器210例如通過小區網絡三角測量、網絡識別等來確定遠程計算機系統240的(靜態或動態)位置。用戶的靜態位置可以是由用戶例如通過經由gui390輸入諸如地址、城市、郵政編碼等的位置所輸入的。用戶的動態位置可以是由用戶例如通過輸入目的地並且使遠程計算機系統240或伺服器210確定從起點或當前位置起直到目的地為止的行進路線所輸入的。用戶位置資料庫360可以是任何有組織的信息集合，無論存儲在單個有形裝置還是存儲在多個有形裝置上。用戶位置資料庫360例如可被實現為資料庫220其中之一。

分析單元380可以通過利用一個或多個伺服器210可訪問且執行的以及/或者利用遠程計算機系統240下載並執行的軟體指令來實現。分析單元380可被配置為接收來自犯罪統計資料庫320、gis340、用戶位置資料庫360和gui390的信息。

圖形用戶界面390可以是使得用戶能夠輸入供發送至犯罪預報系統200的信息的任何界面、和/或將從犯罪預報系統200接收到的信息輸出至用戶的任何界面。圖形用戶界面390可以通過存儲在遠程計算機系統240上並且由遠程計算機系統240執行的軟體指令來實現。

分析單元380使用gis340來標繪犯罪數據322中的各個犯罪的位置和時間。分析單元380判斷犯罪數據322與位置數據324中的一個或多個變量是否相關。例如，分析單元380判斷犯罪(或特定類型的犯罪)與街區人口統計、執法邊界和/或社區機構或企業附近是否相關。如果人口統計數據包括用於對相似的住宅區進行分類和分組的tapestry分割，則分析單元380判斷相似的住宅區是否經歷了相似數量和/或類型的犯罪。

分析單元380還判斷犯罪數據322與事件數據326中的一個或多個變量是否相關。例如，分析單元380可以判斷為犯罪數據322中所包括的犯罪(或特定類型的犯罪)按1.25的係數與特定類型的事件線性相關(這意味著，在該事件類型附近，犯罪或犯罪類型的可能性增加了25％)。

分析單元380還判斷犯罪數據322與天氣數據326中的一個或多個變量是否相關。例如，分析單元380可以判斷為犯罪數據322中所包括的犯罪(或特定類型的犯罪)按0.0002的係數與暴風雪那樣的狀況線性相關，而犯罪(或特定類型的犯罪)按1.4的係數與高於95華氏度的溫度線性相關(這意味著，在暴風雪期間，犯罪是極不可能的，但在高溫下，與常溫情況相比，犯罪的可能性增加了40％)。

基於以上討論的相關關係，分析單元380確定在特定位置處或在人口統計方面的相似位置中、在一天中的特定時間、在一周內的特定日、在一年中的特定季節和/或特定社區機構或特定類型的企業附近發生犯罪的可能性。基於過去的針對個人的犯罪，分析單元380可以確定針對任何個人、針對不認識犯罪者的個人和/或針對特定人口群體中的個人發生犯罪的可能性。基於過去的財產犯罪，分析單元380可以確定在交通工具中、在財產處、在住宅處、在企業處和/或在特定類型的企業處發生犯罪的可能性。

分析單元380還可以基於過去犯罪(或特定類型的犯罪)與事件數據326中所包括的過去事件的相關關係，來確定在事件數據326中所包括的未來事件的附近發生犯罪(或特定類型的犯罪)的可能性。

分析單元380還可以基於過去犯罪(或特定類型的犯罪)與天氣數據328中所包括的過去天氣狀況的相關關係，來確定在天氣數據328中所包括的預報天氣狀況中發生犯罪(或特定類型的犯罪)的可能性。

可以隨時間而更新犯罪數據322。同樣，還可以更新位置數據324、事件數據326和/或天氣數據328。因此，分析單元380可以判斷(更新後的)犯罪數據322與(潛在更新後的)位置數據324、(潛在更新後的)事件數據326和/或(潛在更新後的)天氣數據328是否相關。

犯罪數據322可以包括來自官方來源的犯罪信息。另外，犯罪數據322可以包括源自於網際網路、社交媒體(例如，facebook、twitter等)、網際網路搜索(例如，google、bing、aliaba等)、面部識別系統等的(原始或分析後的)犯罪信息。根據(原始或分析後的)犯罪信息所推導出的犯罪的位置可以是根據上傳/發布犯罪信息的用戶的位置或者根據犯罪信息所推導出的。根據(原始或分析後的)犯罪信息所推導出的犯罪的時間可以是根據上傳/發布犯罪信息的時間或者根據該信息所推導出的。

犯罪數據322可以包括與所舉報的犯罪是否導致定罪有關的信息。然後，可以使用分析單元380來跨司法管轄區比較執法的有效性。犯罪數據322還可以包括與所舉報的犯罪是否被判斷為虛假舉報有關的信息。然後，可以使用分析單元380來分析虛假的犯罪舉報。

犯罪預報系統200輸出「犯罪預報」。如這裡所使用的，「犯罪預報」可以指代表示如以上所確定的發生犯罪的可能性的信息。該犯罪預報可以由犯罪預報系統200表示為發生犯罪的機率、發生犯罪的機率和基線(例如，在較大地理區域中發生犯罪的機率)之間的差異、基於該犯罪發生的機率或者犯罪發生的機率和基線之間的差異而選擇的標度值(例如，0～100)或者類別(例如，a～f或綠色-紅色)。

返回參考圖1，犯罪預報系統200可以針對關注點視圖100中的多個用戶識別位置110(在該示例中為丹佛市內和附近的關注點)輸出犯罪預報。gui390可以使用gis340來在地圖上標繪犯罪預報。gui390可以使得用戶能夠指定這些犯罪預報的犯罪類型(例如，使用犯罪類型框120)和/或犯罪時間段(例如，使用時間段框130)。分析單元380計算在用戶指定時間段內在各個用戶識別位置中將發生用戶指定犯罪其中之一的可能性，並且經由gui390來針對各個用戶識別位置輸出犯罪預報。

圖4示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統200所輸出的圖形用戶界面390的街面視圖400。在圖4中，向虛線框420中的各條街道加不同深淺的紅色陰影(這表示相對於基線的高犯罪預報)，並且向虛線框440中的各條街道加不同深淺的藍色陰影(這表示相對於基線的較低犯罪預報)。再次地，gui390可以使得用戶能夠指定犯罪預報的犯罪類型(例如，使用犯罪類型框480)和/或時間段。基線可以是針對較大地理區域(諸如較大的都市區域或州或國家)的犯罪預報。分析單元380相對於基線(例如，國家平均值)來計算在街面視圖400的各條街道上將發生用戶所指定的犯罪的可能性，並且根據犯罪預報來使街面視圖400的各條街面著色。

圖5a和5b示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統200所輸出的圖形用戶界面390的街區視圖500a和500b。

如圖5b所示，犯罪預報系統200可以針對多個街區510輸出犯罪預報。再次地，gui390可以使用gis340來在地圖上標繪犯罪預報。再次地，gui390可以使得用戶能夠指定這些犯罪預報的犯罪類型(例如，使用犯罪類型框480)和/或時間段(例如，使用日期框580)。分析單元380計算在用戶指定時間段內在各個街區510中將發生用戶指定犯罪其中之一的可能性，並且經由gui390來針對各個街區510輸出犯罪預報。參考圖5b，如街區512、514和516所示，犯罪預報從第一個日期(2016年12月11日)到第二個日期(2016年12月12日)可能增加。

圖6示出根據本發明的典型實施例的犯罪預報系統200所輸出的圖形用戶界面390的行進路線視圖600。在圖6中，實線610的顏色為綠色(這表示低犯罪預報)，並且向虛線620加黃色和紅色的陰影(這表示中等水平犯罪預報和高犯罪預報)。

如圖6所示，犯罪預報系統200可以針對沿著行進路線的各點輸出犯罪預報。再次地，gui390可以使得用戶能夠指定這些犯罪預報的犯罪類型和/或時間段。由於行進路線視圖600旨在幫助旅客，因此犯罪預報系統200可被預設為輸出針對與旅客有關的犯罪(諸如受害者不認識犯罪者的個人犯罪、汽車盜竊等)的犯罪預報。

圖7～10示出犯罪預報系統200經由gui390所輸出的模塊。犯罪預報系統200可以與pct申請pct/us14/55004中所述的可定製天氣分析系統合併，上述申請通過引用而全文併入於此。

圖7示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統200經由gui390所輸出的犯罪警報模塊710和查詢警報模塊720。

如犯罪警報模塊710所示，犯罪預報系統200可以在犯罪預報超過警報閾值的情況下輸出警報。犯罪預報系統200可以使得用戶能夠識別一個或多個位置、犯罪、犯罪類型、時間段和/或警報閾值。分析單元380計算在用戶指定時間段內在各個用戶識別位置中將發生犯罪(或用戶指定犯罪或屬於用戶指定犯罪類型的犯罪)的可能性，並且如果在用戶識別位置中犯罪預報超過(預先確定的或用戶指定的)警報閾值，則輸出犯罪預報(如例如犯罪警報模塊710中所示)。

在另一實施例中，如果針對遠程計算機系統240的位置的犯罪預報超過(預先確定的或用戶指定的)警報閾值，則犯罪預報系統200可以向該遠程計算機系統240輸出犯罪警報。遠程計算機系統240的位置可以由遠程計算機系統240或伺服器210來確定，並且存儲在用戶位置資料庫360中。在本實施例中，分析單元380計算在遠程計算機系統240的位置處將發生犯罪(或用戶指定犯罪或屬於用戶指定犯罪類型的犯罪)的可能性，並且如果犯罪預報超過(預先確定的或用戶指定的)警報閾值，則輸出犯罪警報。在本實施例中，犯罪預報系統200可被預設為確定針對與個人有關的犯罪(例如，受害者不認識犯罪者的個人犯罪)的犯罪預報。

在另一實施例中，犯罪預報系統200可以針對移動計算機系統260的位置將犯罪預報輸出至該移動計算機系統260。該犯罪預報可被表示為表示犯罪預報或者相對於基線的犯罪預報的標度(例如，0～100或綠色-黃色-紅色)。該基線可以是移動計算機系統260的先前位置。

如查詢警報模塊720所示，犯罪預報系統200可以使得用戶能夠基於用戶指定查詢來接收犯罪預報。用戶指定查詢可以包括一個或多個犯罪類型、多個用戶識別位置、以及用戶指定時間段。查詢警報模塊720表示：在6pm～12am內，用戶識別位置中的69個用戶識別位置的針對所有犯罪的犯罪預報(「總犯罪指數」)大於50；用戶識別位置中的50個用戶識別位置的針對搶劫的犯罪預報大於75；用戶識別位置中的29個用戶識別位置的針對汽車盜竊的犯罪預報大於30；以及用戶識別位置中的15個用戶識別位置具有針對擾亂公共秩序的犯罪預報。

圖8示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統200經由gui390所輸出的每小時犯罪指數模塊810和每日犯罪指數模塊820。

每小時犯罪指數模塊810示出針對用戶識別位置的每小時犯罪預報(在該實例中為針對盜竊和縱火的犯罪預報)的折線圖。每日犯罪指數模塊820示出針對用戶識別位置的每日犯罪預報(在該實例中為針對毒品犯罪和殺人的犯罪預報)的折線圖。

圖9示出根據本發明的典型實施例的、犯罪預報系統200經由gui390所輸出的模塊910和920。是諸如120分鐘等的短時間段內的超本地化的、以分鐘為單位的預報。(minutecast是accuweather公司的註冊服務商標)。模塊910表示在120分鐘內不存在犯罪威脅，這意味著犯罪預報低於閾值。模塊920表示在75分鐘內預報出更高的犯罪水平。時間線示出表示高犯罪預報的綠色區域922、表示更高犯罪預報的黃色區域924、以及表示甚至更高犯罪預報的紅色區域926。

圖10示出根據本發明的典型實施例的用於輸出犯罪預報的處理1000。

在步驟1002中，確定一個或多個位置。各位置可以是單個點(例如，地址、交叉點、經度和緯度等)或者更大的地理區域(例如，街區、政治分區、執法管轄區等)。這些位置可以是由用戶輸入的、基於移動計算機系統260的位置所確定的、基於行進路線所確定的，等等。如果犯罪預報系統200正輸出地圖(如例如街區視圖500a和500b中所示)，則這些位置可以基於用戶經由gui390可見的位置來確定。

在步驟1004中，確定時間段。在一些實例中，該時間段可以是由用戶所輸入的(例如，如以上參考關注點視圖100、街區視圖500a和500b以及查詢模塊720所述)。默認時間段可以是包括當前時間的時間段。例如，默認時間段可以是如以上參考街面視圖400、行進路線視圖600、犯罪警報模塊710所述的、開始於當前時間並且延伸到不久的未來的時間段。在另一示例中，默認時間段可以是如以上參考每小時犯罪預報模塊810和每日犯罪預報模塊820所述的、結束於當前時間並且延伸到最近的過去的時間段。

在一些實例中，犯罪預報系統200針對所有的犯罪輸出犯罪預報。在其它實例中，犯罪預報系統200針對有限的犯罪子集輸出犯罪預報。在這些實例中，在步驟1006中，確定一個或多個犯罪類型。犯罪類型可以是特定罪行(例如，襲擊、盜竊、搶劫等)。犯罪類型還可以按罪行的嚴重性(例如，重罪、輕罪等)或者罪行的嚴重度來定義。犯罪類型還可以通過犯罪是否是財產犯罪、侵害人身罪等來定義。對於財產犯罪，犯罪類型可以通過財產的類型(交通工具、住宅、企業、諸如零售店等的特定類型的企業等)來定義。對於各侵害人身罪，犯罪類型可以通過受害者是否認識襲擊者或者襲擊者是否是陌生人、以及/或者與受害者有關的人口統計信息(例如，年齡、性別、種族、是否拉美族裔、經濟狀況等)來定義。犯罪類型可以由用戶指定。犯罪類型可以利用犯罪預報系統200基於正在確定的犯罪預報的類型來選擇。例如，當犯罪預報系統200正在確定經由行進路線視圖600所要輸出的犯罪預報時，犯罪預報系統200可以選擇與個人旅客有關的犯罪類型(例如，受害者不認識犯罪者的個人犯罪、汽車盜竊等)。

在步驟1008中，針對步驟1002中所確定的各個位置確定歷史犯罪率。(除非用戶沒有指定犯罪類型，否則)針對步驟1006中所確定的各個犯罪類型，在與步驟1004中所確定的時間段相同的時間段(例如，一天中的同一時間、一周中的同一天、一年中的同一季節等)內，基於犯罪數據322中的針對步驟1002中所確定的位置的實例來確定歷史犯罪率。

在步驟1010中，針對步驟1002中所確定的各位置確定犯罪預報。犯罪預報可以等於步驟1008中所確定的歷史犯罪率。附加地或可選地，犯罪預報系統200可以通過基於事件數據324中所包括的即將發生的事件和/或天氣數據328中的天氣預報調整步驟1008中所確定的歷史犯罪率，來確定犯罪預報。犯罪預報系統200可以通過進行以下操作，來基於事件數據324調整犯罪預報：判斷事件數據324是否包括在步驟1004中所確定的時間段內針對步驟1002中所確定的位置的任何事件；判斷事件數據324中所包括的事件的類型是否與如上所述的犯罪數據322相關；以及基於事件數據324中所包括的事件的類型和犯罪數據322之間的相關關係(如果存在的話)來調整犯罪預報。同樣，犯罪預報系統200可以通過進行以下操作，來基於天氣數據328調整犯罪預報：判斷在步驟1004中所確定的時間段內針對步驟1002中所確定的位置的天氣預報；判斷預報天氣狀況是否與如上所述的犯罪數據322相關；以及基於天氣狀況和犯罪數據322之間的相關關係(如果存在的話)來調整犯罪預報。

在步驟1012中，針對步驟1002中所確定的各位置輸出犯罪預報。

犯罪預報系統200為執法機構提供了益處。例如，街道視圖400以及街區視圖500a和500b提供可以使得執法機構能夠準確且有效地部署資源的信息。在另一示例中，執法官員可以配備有可被配置為輸出上述的特徵中的一些特徵或所有特徵的移動計算機系統260(例如，摩託羅拉解決方案公司所製造的智能數據門戶(idp))。因此，執法官員可以具有針對移動計算機系統260附近的位置的實時犯罪預報。

犯罪預報系統200為個人提供了益處。例如，犯罪預報系統200使得個人能夠選擇安全的行進路線(例如，如行進路線視圖600所示)。在另一示例中，犯罪預報系統200使得個人能夠通過(例如，如犯罪警報模塊710以及模塊910和920所示)輸出犯罪警報來提高這些個人的情境感知。犯罪預報可以是由犯罪預報系統200針對特定用戶所定製的。例如，分析單元380可以確定針對用戶群體的個人發生犯罪的可能性。

犯罪預報系統200還為企業所有者提供了益處。例如，犯罪預報系統200使得企業所有者能夠預期企業位置處的犯罪(例如，零售盜竊、財產犯罪等)的風險(例如，如查詢模塊720所示)。在另一示例中，決定在即將發生的事件期間是否保持營業的企業所有者可以使用犯罪預報系統200來判斷在該事件期間犯罪的風險是否增加。

儘管上文描述了優選實施例，但是閱覽了本發明的本領域技術人員能夠容易理解在本發明的範圍內能夠實現其它實施例。例如，特定數量的硬體組件、軟體模塊等的公開僅僅是示例性的而非限制性的。因此，本發明應當被解釋為僅受所附權利要求書的限制。