1. 问题的提出

党的二十大报告深刻阐述了完善社会治理体系的必要性，明确提出要强化网格化管理、精细化服务以及信息化支撑下的基层治理平台建设，力求将矛盾纠纷扼杀于萌芽，化解于基层。这一战略部署，是党中央在新时代背景下，为推进国家安全体系和能力现代化所作出的重大决策与安排。当前，我国于“十四五”规划蓝图中明确将“一网统管”理念深植于城市建设与管理之中，标志着传统网格化治理模式正经历从单一城市管理向跨部门、多维度综合治理的深刻转型。在这一转型过程中，公安机关作为城市管理的中坚力量，其作用愈发凸显。然而，随着网格化治理模式的不断扩展，视频监控系统的建设与应用面临了严峻挑战，具体表现为建设进度参差不齐、运营效率有待提升，以及资源分配不均导致的显著浪费等问题。为破解这一困境，亟需我们创新思路，勇于实践，将视频监控技术与网格化城市治理模式深度融合。然而，值得注意的是，尽管视频监控技术在网格化治理中展现出巨大潜力，但在实际应用过程中仍面临诸多挑战与短板，限制了其效能的充分发挥。本文通过收集C市J区网格化区域内的视频监控点位的数据，通过利用K-means算法将警情数与监控点位数进行对比分析，阐述视频监控在网格化治理模式中点位治理和治安风险防范。与此同时，本文还总结了视频监控在实际应用中的具体方法，并且，通过实证研究和经验总结发现了视频监控在网格化治理模式中的一些优点和不足，并提出解决措施。为优化网格区域中视频监控点位治理和防范治安风险，本文主要通过以下三个方面进行叙述：一是说明本次研究的国内背景和现实意义，对国内视频监控点位城市布局研究进行介绍。二是从网格化治理的现状出发，以实际视频监控点位分布为落脚点，阐述当前视频监控点位治理和防范风险的实际应用中存在的问题。三是以K-means算法为基础，以C市J区网格区域内警情数与监控点位数为研究对象，分析了基于K-means算法的公安视频风险评估与点位治理方法，并结合C市J区现实状况提出几点建议和治理方案。

2. 国内研究现状

陈奇[1]等通过对监控设备选址和区域覆盖问题研究，提高监控覆盖质量和资源使用率，优化监控点位布局和场景覆盖。陈奇通过建立摄像机二维、三维感知模型，设计构造体现感知点位布局优劣的量化指标，分别设计出基于交叉点贡献度的置换迭代算法求解模型、基于区域覆盖的改进人工蜂群优化算法、基于粒子群和梯度的混合算法，并且运用到某城市道路网络中，提出新的优化算法，提高监控区域的覆盖率，解决监控点位布置不合理导致的效能低下问题，但其数学模型构建不完善，未多设计几组不同优化算法的对比试验，导致与实际情况有出入。邓超[2]通过分析国内外高速公路的隧道监控系统先进技术，从计算机控制系统、交通控制系统、照明控制系统、视频监控系统四个方面建立一套完整的高速公路隧道监控系统的评价体系，并通过应用层次分析法得出评价结果，但其却未设计出效果理想的高速公路隧道监控系统，且该评价体系只能用于单一的高速公路隧道场景，并未对点位治理产生帮助。钟正[3]在3DGIS环境下，通过特尔斐法归纳出监控系统选址五个影响因子：建筑布局、景观效果、安全等级、区域出入口范围和可持续发展，提出监控点选址的基本原则和评价体系，利用摄像机成像模型建立了摄像机空间布局模型，解决了空间布局中摄像头难以取得最优效果的难题。他们建立的监控摄像头空间布局优化方案解决了监控系统中“摄像头盲目分布”的难题，并在实际应用中验证了该方法的实践性和有效性，但他的影响因子的归纳仍存在漏缺，如天气因素等，实验存在一定瑕疵。左海龙[4]基于GIS空间分析技术，遵循精简原则、经济效益原则、兼容共享原则设计出空间分析模型和空间选址分析算法，然后设计出了视频监控点位选址系统，生成不同的空间规划方案。该系统目的是满足“目标锁定”的特定需求和实现视频监控工程中资源配置效益最大化，更多的是从监控点位成本角度出发而非点位治理。许延鑫[5]通过对城市道路分布结构与渔网结构的分析，对比归纳出两者的相似点，设计出了以“空间”为单位的城市布点布局模型即“渔网模型”，实行围网，织网，结网，密网，补网，为后续研究更多基于城市形态布局布点模型的设计提供了思路。樊亚文[6]通过设计点、线、面、立体、机动等模型对城市视频监控布点，定义了城市监控系统评价指标，优化城市监控系统建设和科学发展。其将惯用的监控点密度指标后更花纹基于监控面积的覆盖度和基于监控目标的覆盖度，使城市视频监控系统防控体系目标明确，作用明显。

通过对上述文献的综述，目前国内对视频监控布局研究主要依靠建立数学模型和评价体系，在公安业务领域内的视频监控布局研究方向单一。

3. 公安视频监控点位治理概述

3.1. 视频监控点位治理价值

3.1.1. 符合城市规划理念和基本国情

在彼得·卡尔索普的奠基之作《区域城市：终结蔓延的规划》中，作为新都市主义运动的旗手，他深刻洞察到城市分割与无序蔓延的痼疾，并提出将城市视为由多个区域单元紧密协作构成的整体系统，旨在通过减少空间冗余、促进区域间高效协同，构建出一个既具现代化特征又富含人性关怀的城市规划布局框架。这一理念为城市可持续发展指明了新方向[7]。党的十八届三中全会，站在国家治理体系和治理能力现代化的高度，明确提出要创新社会治理体制，优化社会治理方式，特别强调了以网格化管理为基础，社会化服务为导向，构建全面覆盖、反应灵敏、高效便捷的基层综合服务管理平台。在此背景下，“一网统管”作为一种创新的社会治理新模式应运而生，它不仅代表了城市化管理的新高度，更是社会治理精细化、智能化的集中体现。

3.1.2. 提升社会治理效能

随着科技的日新月异，我国日益重视公共视频监控安全体系的构筑与发展。2015年5月，一个具有里程碑意义的时刻降临，国家发展改革委携手中央综治办、公安部等九大部委，共同颁布了《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》，这一纲领性文件犹如灯塔，为我们照亮了前行的道路。随后，“天网工程”、“雪亮工程”及“平安城市”等一系列宏大的安防体系应运而生，它们不仅夯实了公共安全视频监控的基础设施建设，还显著提升了国家的整体安全防御能力。在此基础上，将视频监控点位治理融入网格化管理模式，不仅强化了“一网统管”的战略协同与高效调度，更借助现代科技的力量，激发了多元主体共同参与社会治理的活力，构建起一个共建共治共享的新格局。这一模式不仅提升了基层网格化治理的精细化与智能化水平，还有效预防和减少了治安风险隐患的发生，深刻践行了“以人民为中心”的发展思想，确保人民群众的安全感与幸福感不断攀升。通过这一系列的创新与实践，我国正稳步迈向更加安全、和谐、智慧的未来。

3.1.3. 维护治安重点场所秩序

在公安机关的日常运作中，对关键场所实施定期的检查是一项至关重要的职责。通常，公安机关会采取“突击式、拉网式、滚动式、地毯式”等多样化的检查方法，对辖区内的重点场所进行全面而细致地清查。这样的做法旨在及时发现并消除潜在的风险隐患，严厉打击各类违法犯罪行为，并有效管理特殊行业。公安部对重点场所的三级分类，为视频监控系统的部署提供了重要的指导依据。在不同级别的场所中，公安机关会根据其风险等级，有针对性地安装视频监控设备。通过公开的监控和隐秘的监管相结合，公安机关能够有效地管理和控制场所及行业的治安风险。对于重点单位，视频监控的安装采取的是高密度、广覆盖的策略。在人口密集的居民区和商业区，视频监控的安装必须做到无懈可击，确保在关键通道处能够及时获取重要信息。此外，对于公安机关特别关注的行业，监控设备的安装必须做到全面无遗漏，以确保在治安和刑事案件发生后，能够迅速获取相关线索，从而提高案件的侦破效率[8]。

3.2. 视频监控点位治理现实困境

3.2.1. 点位覆盖不均衡

一是区域差异显著。不同区域(如商业区、居民区、工业区等)的视频监控覆盖密度差异大。一些关键区域(如交通枢纽、政府机关、大型活动场所)可能监控密度高，而一些偏远地区或次要道路则监控覆盖不足。经济水平较高的地区通常能投入更多资源建设视频监控系统，而经济欠发达地区则相对资源匮乏，导致监控覆盖不足。二是监控盲区多。部分区域由于监控点位设置不科学，存在监控盲区，无法有效监控区域内的人员流动和异常情况。地形地貌的限制，复杂的地形(如山区、水域等)以及高大建筑物的遮挡，导致监控盲区。部分已安装的监控设备因老化或故障未能及时维修，形成监控盲区[9]。

3.2.2. 整体协调和一体化管理不统一

城市视频监控安防体系的建设，堪称一项错综复杂的庞大任务。在精心策划与布局监控点位时，需汇聚多方力量，包括治安警、交警、企业及个人在内的众多安装主体，各自依据自身战略与需求独立推进。这种分散行动模式虽具灵活性，却也导致了不容忽视的问题：设备重复架设与监控盲区的存在，如同拼图中的缺失块，削弱了整体的防护网效果。如公安部门负责城市必要出入口的视频监控安装，交警部门负责城市交通路线的视频监控安装，企业、个人等的视频监控设备安装独立进行。尤为关键的是，缺乏统一规划与协同管理的现状，使得监控设备的品牌、技术标准难以统一，进而影响了设备间的兼容性与互操作能力。这不仅导致监控系统运行时易出现波动，设备间信息传递的障碍更如鸿沟般难以逾越，将各个信息系统孤立成一座座信息孤岛。在这片孤岛上，宝贵的信息资源难以顺畅流动、深度融合与共享，严重制约了监控数据的高效收集与处理，对业务应用的支持也显得力不从心[10]。

3.2.3. 系统标准和后期运维不规范

视频监控体系的建设是一项精细复杂的系统工程，其初步完成阶段常面临诸多挑战，包括但不限于点位命名缺乏统一性、经纬度数据存在细微偏差、时间同步问题显著等，这些问题如同暗礁，悄然间阻碍了公安机关及相关部门在紧急响应中迅速捕获案件关键信息，无形中延长了对不法分子的追踪与缉捕时间。步入后期运行维护阶段，监控体系又遭遇新的困境。由于资金分配紧张与维护成本持续攀升之间的矛盾，部分监控设备因长期缺乏必要的维护与保养而逐渐显露故障端倪。同时，维护团队的专业培训不足，使得其技能水平难以跟上技术发展的步伐，维修保养的滞后进一步加剧了监控设备停运的风险，最终导致视频监控防范体系内宝贵资源的闲置与浪费，削弱了整体安防效能[11]。

4. 基于K-means的C市J区视频监控风险评估与布局

为解决上述视频监控布局的相关问题，本文以C市J区为研究区域，利用K-means算法，将监控点位数与警情数进行聚类分析，对区域进行风险等级程度评估，为视频监控点位布局提供决策支持，提高公安机关打击违法犯罪快速反应处置能力。

4.1. K-means算法介绍

K-means算法是一种无监督的聚类算法，它旨在将数据集中的点划分为多个簇，使得每个点都属于离它最近的均值(即簇中心)对应的簇。其核心思想是：给定M个样本，按照样本内点与点之间的距离大小，将样本集划分为K个簇心(K ≤ M)，并让簇内的点尽量密集，簇间的点尽量分开，通过迭代的方式将数据点分配到不同的簇中，直到满足一定的终止条件，这个算法的基本思想是“物以类聚”[12]，其算法步骤是：

(1) 首先确定有M个样本，每一个样本即一个类/簇。

(2) 从M个簇(cluster)中随机生成K个簇心(cluster center)作为聚类中心的初始值。

(3) 计算每个对象到这K个簇心的距离，把各个数据点关联到与它们最近的簇中心所对应的簇去。

(4) 对于每个簇，计算簇中所有点的均值，并将该均值作为新的簇中心。

(5) 不断迭代分配数据点和更新簇中心的过程，直到满足终止条件(例如簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数)。

(6) 最终，数据集中的每个点都被分配到某个簇，算法输出簇的划分。

Figure 1. K-means algorithm flow

图1. K-means算法流程

初始聚类中心的簇心选择是随机的，经过反复迭代后，最终簇心会趋于稳定；簇心稳定后，所有样本点的划分也会趋于稳定，从而达到比较理想的聚类效果，如图1所示。

4.2. 基于K-means算法的点位布局实现

4.2.1. 研究区域概述

本部分选取研究区域为C市J区，根据J区人民政府官方网站政务公开，J区现面积62平方公里，常住人口90.29万，根据《中国广电C市J区分公司简报第4期》表述，截至2023年，J区铺设公安视频监控8769路。本文以500米 × 500米的区域为单个研究区域，将该市划分为241个研究区域。

4.2.2. 研究思路

视频监控作为公安机关发挥职能的重要手段之一，高质高效的监控点位布局对其辖区内治安防控水平提升有着无可替代的地位。由于各地经济水平发展不一，公安视频监控建设资金投入也有所差距，如何用最小的成本取得较为理想的治理效果成为公安机关如今面临的一大难题，并且目前公安队伍无论基层还是机关都严重警力不足，科技强警工作目前都处于相对被动状态，为了更好地守护人民群众生命财产安全，开展治安风险评估，不仅能够为公安视频监控点位布局与治理提供决策支持，并且也能提升公安机关社会治安综合治理能力和打击违法犯罪反应能力。在如今的“一网统管”的网格化治理模式下，公安部门为了保障视频监控高效率运行，应该将有限的视频监控资源进行合理地规划布局。视频监控应该建立科学的点位布局和安装规范，对监控点位与区域内警情进行比对分析和评估分类，对网格区域内的视频监控点位进行规划布置。K-means能将样本集合划分为不同的区域，是一种基于划分的动态聚类算法。本文运用K-means算法对J区进行公安视频监控点位布局，通过对局部区域进行评估分类和风险等级划分，将之运用到整体监控点位布局上，根据不同的分类结果进行适当的点位布局[13]。

4.2.3. 点位风险评估的Python实现

(1) 代码实现步骤

步骤一：数据预处理。使用pandas读取Excel文件中的数据，跳过表头，并只选取第一列之后的所有数据；对数据进行最大最小标准化处理，以便将数据缩放到一个特定的范围(通常是0到1)内。

步骤二：聚类分析。使用KMeans算法对数据进行聚类，指定聚类的数量为4；通过fit方法训练KMeans模型，并使用labels_属性获取聚类标签。

步骤三：降维与可视化。使用t-SNE (t-分布随机邻域嵌入)算法将高维数据降维到二维空间，以便进行可视化；对降维后的数据进行处理，确保所有点的坐标都是非负的；使用matplotlib库绘制散点图，不同的聚类使用不同的颜色表示，并在图中添加图例、标题和坐标轴标签。

步骤四：图表设置。设置图表的大小；设置坐标轴的显示范围；设置坐标轴的标签，分别为“点位数”和“警情数”。

步骤五：显示图表。使用plt.show()显示最终的聚类结果图。

(2) K-means算法实现流程

算法实现代码关键步骤如图2所示。

该代码主要通过构造聚类器，针对初始化时选择的聚类中心，计算所有样本到每个中心的距离，默认欧式距离，将每个样本聚集到与其最近的新类中，构成聚类结果。具体流程如图3所示。

经过考虑，将cluster设置为4，即将研究区域分为4类，即：高风险区域，较高区域，中风险区域，低风险区域。高风险区域，相对于整体研究区域而言，点位数与警情数差异巨大，为此公安机关应加强对该区域内监控点位和社会治安的治理；低风险区域，相对于整体的研究区域而言，该区域内监控点位布置相对合理，点位数和警情数能相对匹配，公安机关在治理点位和防范治安风险过程中可以适当减少该类区域的监控布置投入。

Figure 2. Implementation code of K-means algorithm

图2. K-means算法实现代码

Figure 3. Implementation process of K-means algorithm code

图3. K-means算法代码实现流程

(3) 可视化实现流程

可视化代码部分关键步骤如图4。

Figure 4. Visual operation code

图4. 可视化操作代码

Figure 5. Schematic diagram of algorithm analysis results

图5. 算法分析结果示意图

本代码将低风险区域设置为蓝色，中风险区域为绿色，高风险区域为红色，高危风险区域为橙色。将J区现有点位位置代入算法中，分析结果如图5所示。可视化代码部分关键步骤的伪代码如上。

从图中可以看出，点集被分为四类，红色区域内的点集代表发案数较多，但是监控点位的数量较少，说明该区域内监控点位的布置不合理，社会风险预防能力较低，需要公安部门加强该区域内监控点位的布局治理，增设更多的监控点位。绿色区域代表警情数与点位数量基本匹配，可以将该区域作为非重点点位治理区域。蓝色区域代表监控点位数和警情数完全匹配，公安部门对该区域的治理可以基本维持现状，作为治理的最后区域。橙色区域代表警情数少，但是监控点位的数量较多，这说明这些区域的监控点位布置存在不合理之处，社会治安风险防范能力过高，容易造成视频监控设备资源的浪费，该类型区域建议公安部门可以适当减少监控点位的布置投入。总体来说该市大部分区域点位布置得合理，但仍然有不足的地方，公安部门可参照区域分类进行治理。

5. 针对C市J区的视频监控点位治理建议

通过实验结果，利用聚类算法实现对C市J区网格化内现有监控点位数与警情数的评估分类，对监控点位网格化划分实行区域划分，对其进行点位治理，以下提出几点治理建议。

5.1. 点位规划

监控点位规划是视频监控点位布局管理的基础，需要考虑以下因素，一是城市地域特点。不同的城市地域拓扑结构、人口密度和交通状况会影响视频监控点位的规划。二是安全需求。根据实际安全需求确定监控点位的布置，例如重点区域、犯罪率较高区域等。三是环境条件。实际情况中监控设备所处的环境不受人为和自然因素等影响，设置监控点位时要充分考虑到设备在该环境下的拍摄效果、数据传输等，保证设备正常运行。同时应遵循以下原则，一是合法合规原则。监控点位的设置应符合法律法规，监控设备的设置必须是必要的，且只能用于特定、合法的目的，如治安监控或犯罪预防，同时在安装点位时应获得相关监管机构的许可，在监控范围内的个人或者商户应当被告知监控的存在，确保合法合规。二是有效监控原则。监控点位的设置应提前明确定位，根据实际需求选择适当的监控设备和技术，确保设备的稳定性和可靠性，以实现有效监控和录像功能，同时对监控设备展开定期维护和检查，确保监控设备有效正常运行。三是安全防护原则。监控点位应设置在关键区域和重要场所，能够有效监控和覆盖监控区域的重要部分，对采集到的数据采取必要的安全措施，防止监控数据被未经授权的人获取或篡改。四是数据保护原则。随着个人隐私保护权益意识的重视，在设置监控点位时，应尽量避免监控到他人的私人空间和隐私信息，对获取的数据必须采取必要的安全措施，以确保数据的安全和保密。同时监控数据的保存时间不得长时间滞留，要在规定的时间内进行销毁或者覆盖。

5.2. 点位布局

5.2.1. 基于K-means算法的布局

根据前一部分算法分析结果，点集被分为四类，红色区域内的点集代表发案数较多，但是监控点位的数量较少，说明该区域内监控点位的布置不合理，社会风险预防能力较低，需要公安部门加强该区域内监控点位的布局治理，增设更多的监控点位。绿色区域代表警情数与点位数量基本匹配，可以将该区域作为非重点点位治理区域。蓝色区域代表监控点位数和警情数完全匹配，公安部门对该区域的治理可以基本维持现状，作为治理的最后区域。橙色区域代表警情数少，但是监控点位的数量较多，这说明这些区域的监控点位布置存在不合理之处，社会治安风险防范能力过高，容易造成视频监控设备资源的浪费，该类型区域建议公安部门可以适当减少监控点位的布置投入。同时，合理的视频监控点位布局能够提高监控系统的有效性和覆盖范围，需要注意几个方面，一是安全区域覆盖：监控点位的布置应确保监控点位布局能够覆盖城市内的重要区域，如商业区、政府机关、交通枢纽等，以确保对城市的核心区域的风险防范。二是盲点避免：视频监控设备布置应避免监控点位之间存在盲点，确保整个城市环境都能被监控到。三是灵活性考虑：视频监控点位布局时要考虑未来可能的城市发展和变化，保持监控点位布局的灵活性和应变性。

5.2.2. “围、连、密、补”网格状布局

结合以上关注方面，为保障视频监控点位在实际的公安工作中发挥有效作用，同时确保视频监控防控体系高效运行，对C市J区的公安视频监控点位治理提出“围、连、密、补”的网格状规划思想。

围网：以城市重点区域构建封闭网，形成有效的围网分割，实时掌控区域内的机动车、非机动车、行人出入情况，保障公安部门进行有效的治安监控和视频侦查工作。C市J区封闭网如图6所示。

Figure 6. Schematic diagram of closed network

图6. 封闭网示意图

连网：针对已经建成的封闭网进行内网连接划分，结合封闭网内主要道路对区域内重点区域分类划分，形成多个相互关联的封闭网，对封闭网内的目标实施捕捉。C市J区连网划分如图7所示。

Figure 7. Schematic diagram of connection network

图7. 连网示意图

密网：对封闭网内的二级封闭网进行合理规划，保证目标在经过封闭网边界重叠区域视频监控捕捉图像的完整和清晰，对封闭网内进行密网：各派出所根据上级视频监控领导部门下发的封闭网规划进行筛查，同时对已经建设完成的监控点位进行复查，补建视频监控点位，依辖区内该封闭网治安实际状况选择不同型号和功能的摄像机进行密网。

补网：结合现有监控点位的实际拍摄关联技术模块，为监控系统之间的互联互操作、多源数据汇聚提供强有力的支撑，同时补充社会治安力量对监控盲区进行治安巡防，发挥社会资源在治安防控体系中的作用。技术模块人像比对示例如图8所示。

Figure 8. Schematic diagram of portrait comparison module example

图8. 人像比对模块样例示意图

5.3. 视频监控设备支持

不同监控点位应当能够互相配合，拥有完善的软件硬件基础，形成一个完整的监控系统，保障城市安全。将视频监控纳入到“一网统管”下的网格化综合管理模式，搭建数字信息平台，推动城市智能化升级，包括以下几个方面。

5.3.1. 设备选型

选择适合城市环境和安全需求的监控设备，考虑到室外、夜间监控、图像清晰度等因素，采购合适的监控探头一般通过三个阶段，第一，设备的基础属性，如：杆体编号、设备名称、经纬度、场所类型、室内外、设备别名、像素、时间差等维度；第二，设备采集的图片或者视频，如：采集图片的数据量、采集图片的质量、设备取流成功的数量等维度；第三，图片或者视频结构化出来的字段，如：模型值缺失率，年龄范围缺失率，脸部清晰度缺失率等。

5.3.2. 软件要求

监控设备软件的基本模块和主要功能[14]如表1所示。

Table 1. Software governance module

表1. 软件治理模块

续表

5.3.3. 硬件要求

监控设备硬件的配置标准如表2所示。

Table 2. Hardware standard configuration

表2. 硬件标准配置

5.4. 视频监控前端评价系统

为了能对视频监控前端建设现状有个更全面、更精准、更直观的了解，充分发挥数据治理后数据应用能力，可申请建设“视频监控前端建设评价系统”，用于实现对视频监控前端资源建设方案及已建设成效进行评价，在对前端设备能力和各类资源布建场景进行建模的基础上，建立视频监控前端资源建设评价模型，利用各前端设备布建位置及参数，结合实际安全需求，对前端资源建设方案或已建资源的效能给出评价报告[15]。其核心功能包括以下三部分，一是基础信息管理功能。评价系统可以与数据资源平台打通，同步治理后的监控点信息，主要包括：点位名称、经纬度坐标、设备型号、场景信息、场景与点位的关联关系等；根据已建前端的具体型号维护前端设备能力数据，对各项能力指标进行量化和录入，数据用于在场景中的评价计算；按需划定安保等级，实现安保等级信息的管理；支持导入和按需配置场所分类，可针对不同的场景，根据不同安全等级创建评价模型和信息，场所分类、场景评价模型数据均支持扩展。二是评价项目管理功能。支持对评价项目的创建、编辑、配置、复制和删除，其中根据评价需求和评价范围勾选区域，创建评价项目是最核心的功能，创建内容包括：项目名称、项目描述、描绘项目所在区域；支持通过拖入场景图标构建场景实例，实例内容包括：场景命名、填写场景数据、选择安保等级、关联场景中的设备；完成场景实例化后，单个场景评价得分会显示在场景图标旁，再填写所有场景的权重配比，即可完成评价项目的整体评分并生成评价报告；评价报告中包含项目总体得分、得分雷达图、场景布建问题及总体建议等。三是评价报告管理功能。支持对历史项目评价报告进行管理，包括：评价项目报告查看、报告导出和报告查询，通过对评价报告的输出实现监控点位前端总体情况实现掌握了解。

5.5. 保障措施

一是责任划分，统筹调度。设区的市及以上公安局成立以常务副局长为组长，具有相应职责和经验的高级官员为副组长，图像办、科信办、技防办和治安支队、情报支队、警务保障处等部门警种和分县局主要领导为成员的视频图像信息综合应用中心领导小组，受市委领导。领导小组下设办公室，负责具体的组织和实施工作，办公室的选址和主任人选需要根据实际情况确定，可能设在图像办或指挥中心等相关部门。各区、县分局也应成立相应的机构，统筹规划本辖区内视频图像信息综合应用中心建设工作和具体实施方案，明确任务建设重点、严格把关建设质量、认真组织方案监督，确保从市级到区县级的连贯性和一致性，确保视频图像信息综合应用中心建设有序推进，落到实处。二是落实经费、人员保障。一方面市局和各区、县分局警务保障部门要积极争取政府的财政支持，以确保视频监控点位建设所需的经费得到保障，从而为视频监控系统的建设和维护提供稳定的资金来源；另一方面市局和区、县分局政工部门要积极争取配备专职责任民警和辅警队伍员额，并对相关人员组织统一标准的培训，确保各级视频图像信息综合应用中心人员配备齐全、素质过硬。三是制度规范，标准统一。制定视频监控点位治理相关的法律法规、标准规范性文件，明确视频监控的合法性、必要性和合规性要求，同时建立严格的权限管理机制，限制监控数据的访问和操作权限，防止数据被滥用或泄露，在法律层面上树立红线意识。具体实施时应结合实际情况和相关法律法规进行制定和落实，确保视频监控规范统一。

6. 结论

在本文中，我们针对C市J区公安视频监控点位的风险评估与治理问题，提出了基于K-means聚类算法的分析方法，并通过Python实现了具体的算法应用。这一研究不仅是对“十四五”规划中“一网统管”理念在公安视频监控领域应用的一次深入探索，也是对传统网格化治理模式向跨部门、多维度综合治理转型的积极响应。通过K-means聚类分析，我们成功地将C市J区的视频监控点位与警情数进行了有效关联，并基于聚类结果对区域进行了风险等级划分。这一过程不仅揭示了当前视频监控点位布局中存在的问题，如点位覆盖不均衡、整体协调和一体化管理不统一、系统标准和后期运维不规范等，还为我们提供了科学、合理的点位治理建议。具体而言，我们的研究为公安部门在视频监控点位布局上提供了重要的决策支持。通过精准的点位布局，可以显著提高城市视频监控防控体系的科学性和有效性，实现网格区域内城市地区的分类管理，提升社会治安综合治理能力和打击违法犯罪的快速反应能力。同时，这一研究也为未来视频监控技术在城市治理中的广泛应用奠定了坚实的基础。然而，我们也应清醒地认识到，视频监控点位治理是一个复杂而长期的过程，需要公安部门、政府、企业和社会各界的共同努力。在未来的工作中，我们将继续深化对视频监控技术的研究和应用，探索更加高效、智能的治理模式，为构建更加安全、和谐、智慧的城市环境贡献力量。

基金项目

四川警察学院研究生创新项目“基于‘人工智能+’的警力资源管理数智现况与路径研究”(编号：23YCX032)。

参考文献