Розробка інформаційно-аналітичної системи для планування патрулювання територій у QGIS: кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» за спеціальністю 126 «Інформаційні системи та технології»

Abstract

У даній роботі здійснено розробку інформаційно-аналітичної системи для планування патрулювання територій із використанням геоінформаційних технологій. У ході виконання роботи проведено аналіз сучасних підходів до організації патрульної діяльності та застосування геоінформаційних систем у діяльності правоохоронних органів. Розглянуто існуючі програмні рішення у сфері аналізу криміногенної ситуації, зокрема комерційні та відкриті платформи, та визначено їх переваги і недоліки. У роботі обґрунтовано доцільність використання просторово-часового підходу до аналізу подій, який дозволяє враховувати не лише географічне розташування інцидентів, а й їхню часову актуальність. Запропоновано методику визначення зон підвищеного ризику на основі просторового узагальнення даних та вагового врахування подій залежно від часу їх виникнення. Практична частина роботи полягає у розробці програмного модуля в середовищі QGIS із використанням мови програмування Python та бібліотеки PyQGIS. Реалізований модуль автоматизує процес обробки просторових даних, включаючи фільтрацію подій, розрахунок показників інтенсивності, визначення зон ризику, їх кластеризацію та побудову маршрутів патрулювання. Особливістю розробленого рішення є інтеграція всіх етапів аналізу в єдиний технологічний процес без необхідності використання сторонніх комерційних систем. This paper presents the development of an information and analytical system for territory patrol planning using geographic information technologies. The study includes an analysis of modern approaches to organizing patrol activities and the application of geographic information systems (GIS) in law enforcement. Existing software solutions in the field of crime analysis, including both commercial and open-source platforms, are examined, and their advantages and limitations are identified. The research substantiates the feasibility of applying a spatial-temporal approach to event analysis, which allows taking into account not only the geographical location of incidents but also their temporal relevance. A methodology for identifying high-risk zones based on spatial data aggregation and weighted evaluation of events depending on their occurrence time is proposed. The practical part of the work involves the development of a software module in the QGIS environment using the Python programming language and the PyQGIS library. The implemented module automates the processing of spatial data, including event filtering, calculation of intensity indicators, identification of risk zones, clustering, and generation of patrol routes. A key feature of the proposed solution is the integration of all analysis stages into a single automated workflow without the need for external commercial systems.