實(shí)習(xí)生安全管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

傅 彬

(紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000)

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實(shí)習(xí)生安全管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

傅 彬

(紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000)

針對目前大學(xué)生實(shí)習(xí)過程中，由于實(shí)習(xí)生相對分散，存在較多的人生和財產(chǎn)安全隱患，提出了利用GPS、移動基站和GPRS網(wǎng)絡(luò)，通過手機(jī)的運(yùn)動軌跡，準(zhǔn)確定位并記錄學(xué)生行蹤，并能在危機(jī)時刻示警的實(shí)習(xí)生安全管理系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較好的定位和示警效果，在不增加成本的前提下增強(qiáng)了對實(shí)習(xí)生的安全管理，可以有效的減少大學(xué)生實(shí)習(xí)生初入社會可能遇到的安全問題，為大學(xué)生的人身財產(chǎn)安全提供新型的保障。

智能手機(jī)； 示警； 定位； 安全管理

0 引 言

學(xué)生實(shí)習(xí)管理工作是學(xué)校管理工作的重要組成部分，由于實(shí)習(xí)生相對分散，給學(xué)校的實(shí)習(xí)生管理帶來的很大的難度，也存在著較多的安全隱患。一旦出現(xiàn)危機(jī)又不為人所知，結(jié)果將不堪設(shè)想。針對實(shí)習(xí)生安全管理的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于Android智能手機(jī)，綜合利用GPS、移動基站和GPRS網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)一種具備能夠記錄學(xué)生行蹤，并能在危機(jī)時刻示警的手機(jī)程序。

根據(jù)工業(yè)和信息化部的統(tǒng)計(jì)，2013年國內(nèi)手機(jī)用戶數(shù)量已超過12億，智能手機(jī)使用普及率不斷提高?；谥悄苁謾C(jī)的應(yīng)用服務(wù)范圍也越來越廣[2]。大學(xué)生群體屬于對數(shù)碼電子產(chǎn)品比較敏感和前衛(wèi)的群體，智能手機(jī)在大學(xué)生當(dāng)中的普及率比社會的普及率要高，手機(jī)更成為了大學(xué)生形影不離的“伙伴”[3]。手機(jī)的物理運(yùn)動軌跡與大學(xué)生的物理運(yùn)動軌跡基本保持一致，通過定位手機(jī)得到實(shí)習(xí)生的位置及運(yùn)動軌跡，使用一種改進(jìn)的基于加權(quán)頻繁模式的數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測算法，找出頻繁模式的相關(guān)屬性定位離群點(diǎn)的異常屬性，該算法得到適當(dāng)訓(xùn)練后，具有良好判斷準(zhǔn)確性[4]。

1 相關(guān)研究背景

1.1 實(shí)習(xí)生安全措施

解決實(shí)習(xí)生安全的措施有很多，但是大多數(shù)是從立法和教育的理念上展開的。例如，文獻(xiàn)[4]提出，要從法律的層面上，對高效實(shí)習(xí)生實(shí)習(xí)權(quán)確認(rèn)和保障，對高效實(shí)習(xí)生勞動權(quán)確認(rèn)和保障，對高校實(shí)習(xí)生社會保障權(quán)的確認(rèn)和保障；同時提出要從學(xué)生、單位、學(xué)校和社會層面，建立起預(yù)防和處理實(shí)習(xí)生發(fā)生意外傷害的極值，以最大限度的降低這種災(zāi)害發(fā)生的可能性[5]。查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國外針對此類研究相對較少，其中提到，利用智能手機(jī)作為社會突發(fā)情況處理時候的工具，該文章指出，即使是在喧鬧的城市里頭，如果你不主動發(fā)出示警，那么周圍的人也很難知道你遭遇了什么突發(fā)情況，而手機(jī)可以輔助當(dāng)事人向周圍或者社區(qū)警察發(fā)出警報，從而獲得相應(yīng)的幫助[6]。

本文提出了一種基于技術(shù)上的實(shí)習(xí)生安全系統(tǒng)，輔助以國內(nèi)常用的法律教育等手段，切實(shí)保護(hù)實(shí)習(xí)生的生命財產(chǎn)安全以及各項(xiàng)權(quán)益。系統(tǒng)基于Android智能手機(jī)，綜合利用GPS、移動基站和GPRS網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)一種具備能夠記錄學(xué)生行蹤，并能在危機(jī)時刻示警的手機(jī)程序。此外，將收集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器，并在服務(wù)器上通過一些數(shù)據(jù)挖掘的算法，準(zhǔn)確定位實(shí)習(xí)生的位置，并用數(shù)據(jù)可視化的方式展示到Web網(wǎng)站上，一旦有緊急事情發(fā)生，學(xué)校便可以根據(jù)手機(jī)位置，迅速找到學(xué)生所在地點(diǎn)，并采取進(jìn)一步措施。此外，當(dāng)程序得到大規(guī)模應(yīng)用時，便可以收集數(shù)據(jù)，并能從這些數(shù)據(jù)中分析得出更多的信息。

1.2 定位技術(shù)

隨著通信技術(shù)的不斷變更，GPS系統(tǒng)成為了手機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)配置，絕大多數(shù)的智能手機(jī)，不僅具備通信功能，還可以當(dāng)成一個GPS定位系統(tǒng)[7]。GPS系統(tǒng)以高精度、全天候、高效率、多功能、操作簡便、應(yīng)用廣泛等特點(diǎn)著稱，它能夠連續(xù)為各類用戶提供三維坐標(biāo)和精確的時間信息，觀測定位時間較短。而且在GPS測量點(diǎn)之間不要求相互通視，受天氣影響不大，被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。但GPS有個致命的弱點(diǎn)，就是當(dāng)手機(jī)位于室內(nèi)時，就會出現(xiàn)信息不足的問題。

GPRS是一種基于GSM系統(tǒng)無線分組交換技術(shù)[8]，利用GPRS定位是通過計(jì)算手機(jī)信號登錄的通訊信號基站的位置來定位手機(jī)位置，其定位速度快，不受環(huán)境及終端影響。但這種方式定位精度相對較低。

本文將GPS和GPRS定位進(jìn)行了有效結(jié)合，在絕大多數(shù)情況下，只通過GPS就可以采集相對精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，但在個別極端情況，提供了使用GPRS定位的緊急備用方案。

1.3 離群點(diǎn)檢測

近年來，基于數(shù)據(jù)挖掘概念的離群點(diǎn)檢測研究取得了一定的發(fā)展，較有代表性的有Knorr等提出了基于距離的離群點(diǎn)檢測算法[9]，該方法通過數(shù)據(jù)對象最近的鄰居K的距離來判斷是否是離群點(diǎn)，距離異常更接近Hawking的異常本質(zhì)定義，但它存在時間復(fù)雜度高，對高維失效，不能挖掘局部離群點(diǎn)等缺點(diǎn)。

Breunig等提出了基于密度的離群點(diǎn)檢測算法[10]，該方法對不同密度區(qū)域中的數(shù)據(jù)也能很好地處理，解決了局部離群點(diǎn)的離群程度的度量和挖掘問題，但仍存在時間復(fù)雜度高，對于高維數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)不如順序掃描，參數(shù)選擇困難等問題。

He等提出了基于頻繁模式的離群點(diǎn)檢測算法[11]，該方法將頻繁模式作為通常模式，一個數(shù)據(jù)中包含頻繁模式越少，成為離群點(diǎn)的可能性越大，解決了高維數(shù)據(jù)離群點(diǎn)檢測問題，降低了時間復(fù)雜度，但由于需要多次掃描數(shù)據(jù)集，因此不適合數(shù)據(jù)流環(huán)境。

本文在頻繁模式的離群因子概念的基礎(chǔ)上，提出了數(shù)據(jù)流離群度量——加權(quán)頻繁模式離群因子，并針對數(shù)據(jù)流特點(diǎn)，快速而有效地檢測離群點(diǎn)。

2 離群點(diǎn)檢測算法

離群點(diǎn)檢測就是從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)存在于小部分異常數(shù)據(jù)中的新穎的、與常規(guī)數(shù)據(jù)模式顯著不同的新的數(shù)據(jù)模式[12]。在研究了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，擬設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的基于加權(quán)頻繁模式的數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測算法，在保證精度和時間復(fù)雜度同時，找出頻繁模式的相關(guān)屬性定位離群點(diǎn)的異常屬性，然后給出該實(shí)習(xí)生當(dāng)前的安全等級，并將該安全等級返回給移動終端[13]。同時，該算法還應(yīng)具有一定的學(xué)習(xí)能力和容錯性。學(xué)習(xí)能力是指當(dāng)離群狀態(tài)被用戶確認(rèn)為是正常狀態(tài)時，將該狀態(tài)通過一定的加權(quán)添加到正常點(diǎn)數(shù)據(jù)庫中；容錯能力是指能夠自動處理明顯不合理的數(shù)據(jù)，不會頻繁的發(fā)送確認(rèn)信息。該算法在得到適當(dāng)?shù)挠?xùn)練之后，應(yīng)具備良好的判斷準(zhǔn)確性。

2.1 相關(guān)定義

設(shè)數(shù)據(jù)流對象集C={C1，C2，…，Ci，…，Cn}(1≤i≤n)，其中，Ci為數(shù)據(jù)流中第i個數(shù)據(jù)，X={X1,X2,…,Xn}是數(shù)據(jù)所有項(xiàng)的集合。

定義1(模式P的支持度)。模式P的支持度

其中：P·Count代表數(shù)據(jù)流中滿足模式P的數(shù)據(jù)個數(shù)；∥C∥代表數(shù)據(jù)集中含的數(shù)據(jù)總數(shù)。

定義2(頻繁模式)。P為任意模式，如果滿足

Sup(P)≥minsup，則P是頻繁的，稱為頻繁模式，其中minsup為用戶自定義最小支持度閾值。

定義3(頻繁模式離群因子)。

定義4(加權(quán)頻繁模式離群因子)。

2.2 算法描述

文獻(xiàn)[18-19]中都提出了基于頻繁模式的離群點(diǎn)檢測算法，但這類算法主要針對傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)集，需要至少兩次的掃描來挖掘數(shù)據(jù)中的頻繁模式和根據(jù)這個頻繁模式來計(jì)算出每個數(shù)據(jù)的離群度。這樣的執(zhí)行效率較低，時間復(fù)雜度仍有進(jìn)一步降低的空間，空間復(fù)雜度較大，無法適應(yīng)高維數(shù)據(jù)流的應(yīng)用要求。文獻(xiàn)[16-17]中都提出了在設(shè)定支持度閾值和誤差因子的情況下，得到頻繁模式的估計(jì)值，保證支持度大于閾值的所以頻繁模式均被輸出，小于閾值-誤差因子的所有模式均不輸出，但是這兩種算法沒有對出現(xiàn)假正的頻繁模式數(shù)量的保證。

為了克服上述缺陷，本文提出了一種FODFP-Stream算法，它能在算法動態(tài)發(fā)現(xiàn)與維護(hù)頻繁模式的同時，也能維護(hù)候選離群集及離群因子，能夠保證出現(xiàn)假正的概率，降低計(jì)算離群因子的代價，實(shí)時反映高維數(shù)據(jù)流的離群集及離群因子的動態(tài)變化，適應(yīng)數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測的頻繁模式發(fā)現(xiàn)與維護(hù)。

數(shù)組C表示所有手機(jī)定位數(shù)據(jù)；CandOutlier表示候選離群點(diǎn)數(shù)據(jù)集；CandSet和Lattic分別表示高維候選頻繁模式集和頻繁模式集，其包含的元組結(jié)構(gòu)為(item_id,supp,time,length)，其中：item_id為模式編號；supp為模式的支持度；time為刷新時間；length為模式的長度。算法實(shí)現(xiàn)時，采用HashTree對元組進(jìn)行存儲、查找和更新等操作，具體算法描述如下：

算法：FODFP-Stream

輸出：離群點(diǎn)集合Outlier。

(1) 將讀入數(shù)據(jù)存入數(shù)組C，依次讀入每條記錄Xi。

(2) 將Xi中的所有模式存入高維候選頻繁模式集CandSet中。

否則從CandSet和Lattic中刪除Pi的所有超集。

否則就從Lattic中刪除該模式Pi。

3 系統(tǒng)測試

本系統(tǒng)由移動終端和服務(wù)器端組成，其中移動終端為安裝了本系統(tǒng)客戶端程序的智能手機(jī)，服務(wù)器端由Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫組成，Web服務(wù)器采用Apache服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫采用MySQL。移動終端通過GPS和GPRS進(jìn)行定位，采用GPRS、WiFi傳輸數(shù)據(jù)。

程序默認(rèn)隨機(jī)啟動，進(jìn)行自檢操作，包括檢查硬件和網(wǎng)絡(luò)狀況，如果手機(jī)未打開，則提示用戶打開。這個過程在程序運(yùn)行過程中也會不定時的運(yùn)行，以確保手機(jī)硬件和網(wǎng)絡(luò)狀況良好。接著，系統(tǒng)會同時打開采集模塊和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模塊。首次啟動客戶端程序后需要進(jìn)行用戶登錄或注冊新用戶。啟動客戶端程序后，該程序?qū)⒃诤笈_中運(yùn)行，讀取GPS或GPRS定位數(shù)據(jù)，如圖1所示。經(jīng)過簡單的預(yù)處理，如果有能被簡單的專家系統(tǒng)所識別的異常存在則示警，否則繼續(xù)數(shù)據(jù)采集并定時發(fā)送給服務(wù)器。系統(tǒng)擁有調(diào)用手機(jī)自帶攝像頭進(jìn)行拍照簽到功能。用戶在緊急狀態(tài)下通過自定義一種手機(jī)行為(例如某個特定動作晃動手機(jī)，這么設(shè)計(jì)的目的在于個別緊急狀況下，用戶無法點(diǎn)亮屏幕或者進(jìn)行語音通話)，觸發(fā)自救功能，并通知服務(wù)器，如圖2所示。同時在服務(wù)器端可以查看到實(shí)習(xí)生的運(yùn)動軌跡，如圖3所示。

圖1 讀取GPS定位數(shù)據(jù)

圖2 示警信息

4 性能測試

啟動客戶端程序，將智能手機(jī)放在手上、口袋中，分別收集了正常和異常狀況的數(shù)據(jù)集，其中正常狀況的收集方法為：模擬實(shí)習(xí)生多天的上下班情況進(jìn)行收集；異常狀況的收集方法為：模擬實(shí)習(xí)生遇到危險時的情況進(jìn)行收集。正常狀況采集到的數(shù)據(jù)有60個樣本，異常狀況采集到的數(shù)據(jù)有10個樣本。從能耗情況、定位誤差及示警時延和誤報率對系統(tǒng)進(jìn)行性能測試。

(1) 能耗情況。能耗情況主要通過待機(jī)時長和內(nèi)存占用率來反映，結(jié)果見表1。

圖3 實(shí)習(xí)生運(yùn)動軌跡

表1 能耗情況測試

(2) 定位誤差及示警時延。示警時延主要由移動終端定位、啟動攝像頭、發(fā)送短信、撥打電話和數(shù)據(jù)傳輸5部分組成。其中啟動攝像頭、發(fā)送短信、撥打電話的時間是有智能手機(jī)自身決定的，這里主要對移動終端定位和數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行了在GPS和GPRS下的定位測試以及分別通過GRPS和WiFi的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行測試，結(jié)果見表2。

表2 定位誤差及示警時延測試

(3) 誤報率。誤報主要包括發(fā)生意外時沒有正常報警和正常情況下錯誤報警2種情況，測試結(jié)果見表3。

表3 誤報率測試

5 結(jié) 語

該項(xiàng)目得以成功部署應(yīng)用后，可以有效地減少大學(xué)生實(shí)習(xí)生初入社會可能遇到的安全問題，為大學(xué)生的人身財產(chǎn)安全提供新型的保障。系統(tǒng)還能及時處理緊急事件，在關(guān)鍵時刻減少生命財產(chǎn)損失，最終形成大學(xué)生實(shí)習(xí)生安全的數(shù)據(jù)庫，為各類決策提供參考信息。

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Design and Development of the Safety Management System for Trainee

FUBin

(Shaoxing Vocational and Technical Institute， Shaoxing 312000， China)

In the internship process, the students are relatively dispersed, there exists hidden harm of life and property safety This paper proposed a safety management system by using GPS, mobile base station and GPRS network. Through the motion trajectory of mobile phone, it can accurately position and record the location of every intern student, and alarm in times of crisis appearing. The experimental results show that, the system has good positioning and warning effect. It does not increase cost, but strengthens the security management of trainee, and can effectively reduce the safety problem of college interns entering society may encounter, and provide new security for the personal property of college students safety.

smart phone; alarm; position; safety management

2014-10-11

浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201431515);紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研課題(201301)

傅 彬(1980-)，男，浙江紹興人，碩士，高級技師，研究方向?yàn)闊o線傳感網(wǎng)絡(luò)、信息安全。

Tel.：13732490399；E-mail：734198787@qq.com

X 931.0

A

1006-7167(2015)08-0284-05