Policiamento inteligente: aplicação de ontologia, análise preditiva e redes neurais convolucionais no apoio ao planejamento operacional e roteirização

Abstract

Este trabalho implementa um protótipo de um sistema de policiamento inteligente utilizando tecnologias como Redes Neurais Convolucionais, Ontologia e Análise Preditiva. O foco é otimizar o planejamento operacional, fornecendo ferramentas para o roteamento eficiente de recursos dentro da Polícia Militar, garantindo uma melhor cobertura e resposta aos incidentes. O sistema de análise preditiva identificará padrões e tendências, enquanto experimentos com dados do mundo real avaliarão a eficácia das abordagens tecnológicas propostas. Modelos estabelecidos de ciência de dados, incluindo redes neurais convolucionais treinadas, serão aplicados e testados dentro de estruturas de treinamento. As autoridades públicas necessitam de ferramentas práticas para combater o crime, incluindo aquelas que auxiliem na prevenção de novas ocorrências criminosas, otimização da alocação de recursos, estudo de comportamentos e padrões criminosos, e visualização de áreas geográficas de alta criminalidade. O objetivo principal é aprimorar a eficiência das Unidades Policiais na prevenção e combate ao crime, por meio de processos de tomada de decisão e alocação de recursos mais eficazes. Os resultados esperados incluem o desenvolvimento de um modelo integrado de policiamento inteligente, contribuindo para a redução das taxas de criminalidade e para melhores práticas de gestão na segurança pública. Sendo assim, este estudo busca fornecer uma abordagem precisa e eficiente para apoiar as decisões sobre o roteamento de patrulhas, aumentando a eficácia das respostas e melhorando a segurança pública de maneira geral.

This work implements a prototype of an intelligent policing system using technologies such as Convolutional Neural Networks, Ontology, and Predictive Analysis. The focus is to optimize operational planning by providing tools for the efficient routing of resources within the Military Police, ensuring better coverage and response to incidents. The predictive analysis system will identify patterns and trends, while experiments using real-world data will evaluate the effectiveness of the proposed technological approaches. Established data science models, including trained convolutional neural networks, will be applied and tested within training frameworks. Public authorities require practical tools to combat crime, including those that assist in preventing new criminal occurrences, optimizing resource allocation, studying criminal behaviors and patterns, and visualizing high-crime geographic areas. The main objective is to enhance the efficiency of Police Units in crime prevention and response through more effective decision-making and resource allocation processes. Expected outcomes include the development of an integrated intelligent policing model, contributing to lower crime rates and improved public safety management practices. Thus, this study aims to provide a precise and efficient approach to support decisions on patrol routing, increasing response effectiveness and improving overall public safety.