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Doctoral thesis . 2023
Data sources: RiuNet
https://doi.org/10.4995/thesis...
Doctoral thesis . 2023 . Peer-reviewed
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Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS)

Authors: Salcedo González, Mayra Liliana;

Arquitectura de un sistema de geo-visualización espacio-temporal de actividad delictiva, basada en el análisis masivo de datos, aplicada a sistemas de información de comando y control (C2IS)

Abstract

[ES] La presente tesis doctoral propone la arquitectura de un sistema de Geo-visualización Espaciotemporal de actividad delictiva y criminal, para ser aplicada a Sistemas de Comando y Control (C2S) específicamente dentro de sus Sistemas de Información de Comando y Control (C2IS). El sistema de Geo-visualización Espaciotemporal se basa en el análisis masivo de datos reales de actividad delictiva, proporcionado por la Policía Nacional Colombiana (PONAL) y está compuesto por dos aplicaciones diferentes: la primera permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente de forma dinámica, las concentraciones, tendencias y patrones de movilidad de esta actividad dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas que se precise, lo cual permite al usuario realizar análisis e interpretaciones y tomar decisiones estratégicas de acción más acertadas; la segunda aplicación permite al usuario geo-visualizar espaciotemporalmente las predicciones de la actividad delictiva en periodos continuos y cortos a modo de tiempo real, esto también dentro de la extensión de área geográfica y el rango de fechas y horas de elección del usuario. Para estas predicciones se usaron técnicas clásicas y técnicas de Machine Learning (incluido el Deep Learning), adecuadas para el pronóstico en multiparalelo de varios pasos de series temporales multivariantes con datos escasos. Las dos aplicaciones del sistema, cuyo desarrollo se muestra en esta tesis, están realizadas con métodos novedosos que permitieron lograr estos objetivos de efectividad a la hora de detectar el volumen y los patrones y tendencias en el desplazamiento de dicha actividad, mejorando así la conciencia situacional, la proyección futura y la agilidad y eficiencia en los procesos de toma de decisiones, particularmente en la gestión de los recursos destinados a la disuasión, prevención y control del delito, lo cual contribuye a los objetivos de ciudad segura y por consiguiente de ciudad inteligente, dentro de arquitecturas de Sistemas de Comando y Control (C2S) como en el caso de los Centros de Comando y Control de Seguridad Ciudadana de la PONAL.

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Keywords

Dynamic geo-visualisation of data, Datos dispersos, Movilidad de actividad delictiva, Convolutional Neural Network-1D (CNN-1D ), INGENIERÍA TELEMÁTICA, Sparse data, Command and control systems (C2S), Multilayer perceptron (MLP), Series temporales multivariantes, Pronóstico multipaso y multiparalelo, Command and control information systems (C2IS), Ciudad inteligente, Vector autoregressive (VAR), Geo-visualización dinámica de datos, Temporal data space, Predictive geo-visualisation, Espacio temporal de datos, Geo-visualización predictiva, Conciencia situacional, Sistemas de información de mando y control (C2IS), Mobility of criminal activity, Real-time systems, Multivariate time series, Toma de decisiones, Series temporales multivariantes dispersas, Forecasting of criminal activity, Smart city, Pronóstico de actividad delictiva, Mejora de la eficiencia, Sistemas de tiempo real, Ciudad segura, Future projection, Sistemas de mando y control (C2S), Situational awareness, Proyección futura, Efficiency improvement, Multi-step and multi-parallel forecasting, Decision-making

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