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Towards a Deep Learning Approach for Urban Crime Forecasting

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Freddy Piraján
Andrey Fajardo
Miguel Melgarejo
Erschienen in
Applied Computer Sciences in Engineering
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents a deep learning approach for urban crime forecasting. A deep neural network architecture is designed so that it can be trained by using geo-referenced data of criminal activity and road intersections to capture relevant spatial patterns. Preliminary results suggest this model would be able to identify zones with criminal activity in square areas of \(500 \times 500\) m\(^2\) in a weekly scale.

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Titel
Towards a Deep Learning Approach for Urban Crime Forecasting
Verfasst von
Freddy Piraján
Andrey Fajardo
Miguel Melgarejo
Copyright-Jahr
2019
Buch
Applied Computer Sciences in Engineering

Print ISBN: 978-3-030-31018-9

Electronic ISBN: 978-3-030-31019-6

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-31019-6_16
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