深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用,第1张

深度解析大数据公安领域的应用

近一两年,大数据开始在公安等行业领域得到普及应用,除了行业自身的特殊要求外,大数据也带动了相关行业的需求发展。未来,基于大数据的行业应用会变得更加深入,更多的相关厂商也会涉及其中,大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中,大数据在公安及智能交通探索应用得比较早,相关的解决方案和技术也比较成熟,在广西等地也已经有相关的项目落地,大数据应用系统已经上线运营,取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲,在广西公安厅投入使用的大数据系统中,整个项目是以自治区的总数据为出发点,对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据,每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上,后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务,比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询,以及基于测控的分析和基站行业的服务,目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域,目前主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看,用户切实感到便捷好用,所以市场潜力很大,未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘,这些数据本身来说是通用的。但在安防领域,哪些数据是有用的,哪些是我们需要关心和提取的,这是目前在摸索的问题。也就是说,当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合,以提取更有价值的数据。

从技术上分析,有两个技术难点:

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取,这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的,比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人,身上穿的是什么样的衣服;如果是车,车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据,这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前,安防的数据很多涉及到视频数据,而视频数据本身是不能够被结构化的数据,也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的,我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据,包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块,通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万,如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲,数据产生之后,首先要确保数据本身的安全,目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前,如果你对数据不了解,就算把这些数据摆在面前,你也很难去提取有用的数据,但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言,很多有价值的数据是需要提供保护的,也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施,因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来,可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在,公安的数据一般在局域网内运行,并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次,让数据在不同的网络安全系统之间,从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动,最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的,通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网,主要以视频数据为主,辅以视频相关的业务,这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联,才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上,可以获取犯罪嫌疑人的照片,但这个人是谁,他的信息是什么,只有进入公安网以后才能获取,才能将相关信息匹配关联起来,然后通过其他数据库的关联,进一步挖掘出他在哪个网吧出现过,在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来,但这种挖掘只能在高安全性网络中进行,这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲,还是以公安客户投资建设系统为主,厂商提供产品和集成的解决方案,最终由集成商来做落地实施,最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时,未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业,用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难,那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现,给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入,用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来,或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理,包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点,这些公共服务在公安行业目前还比较难做,不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建,以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目,比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目,一般来说可能会找专业的IT厂商来做,特别是互联网公司(现在也有牵涉其中),他们更多是以技术提供商的角色参与,安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确,因为即使是技术比较领先的行业厂商,它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上,而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上,然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢,持续发展。

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公安局大数据排查到信息,如果达不到诈骗罪立案标准的,可以按治安案件处理。

公安大情报体系建设需要大数据存储技术,管理技术,挖掘技术为契机,能够建立海量的公安数据资源库,不断挖掘公安情报,实现信息化随着业务的发展而快速变化,真正实现业务与信息化的融合,形成业务与信息化互相促进的格局。

鹤壁一号。

鹤壁市公安局大数据中心属于鹤壁一号社区,社区是若干社会群体或社会组织聚集在某一个领域里所形成的一个生活上相互关联的大集体,是社会有机体最基本的内容,是宏观社会的缩影。

公安大数据是战略规划、标准制定和组织实施指导配套科技信息化项目建设工作。公安大数据可以实现数据融合共享机制,促进信息共享,实现业务协同。

近年来,随着信息技术在全国公安机关的快速发展,对数据共享和深化应用的需求前所未有。然而,随着数据的融合和数据量的爆炸式增长,传统的数据库和数据仓库技术遇到了许多瓶颈问题,特别是对于PB级非结构化数据处理、多维相关分析、数据挖掘、智能分析等需求,传统的数据存储和处理方法面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。

以建立“大数据”处理分析平台为突破口,寻求公安信息化应用新的效益增长点,已成为公安信息化应用的热点问题。本文通过两个案例来分析公安机关在“大数据”中的一些新的实际应用和新思路,以期为同行提供参考。

案例1:电子警察疑似套牌车自动识别系统

示例目标:该示例目标是从近12亿“电子警察”(卡口视频捕获系统)捕获的车牌数据中找出假车牌车辆,可称为“疑似假车牌车辆模型”。像常见的数据挖掘方法一样,大数据的处理原则是“以业务规则为核心,以数据资源为基础,以计算能力为支撑”。该示例于2011年初推出。经过半年多的研发和应用讨论,取得了一定的实际效果。

案例2:违法犯罪人员入住宾馆规律

案例目的:分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律,为公安防控工作提供指导。通过各种努力,我们在10年内收集了5亿多酒店数据,在10年内收集了65万当地被拘留者的数据。使用计算机集群,首先建立比较模型,并根据HADOOP比较组织数据。将650,000条人员数据放入5亿条住宿数据中,以找到相同的项目。在“1O 1”模式下,即10台服务器作为数据节点,1台服务器作为控制节点,“运行”时间约为50分钟。最后,我们得到了大约721,000个关于过去10年入住酒店人数的数据。

基于云计算智能搜索技术,对海量数据进行横向关联与查询,实现人、事、地、物、组织的无缝对接和立体式展现,搜索方式支持精确检索、模糊检索、组合检索、二次检索,速度达到千亿级数据查询秒级响应;分别对“人”、“车”、“案事件”分别建立单独的全息档案,其中“一人一档”包含人员基本信息、标签信息、重要标识号、时空轨迹、关系图谱等数据。;通过对不同来源的数据进行分析、时空碰撞选取不同时空位置进行碰撞比对,从中筛选、查找出嫌疑对象;查询目标人员在一定时间范围内的活动轨迹,并在电子地图上动态展示,可展示目标人员的跨域轨迹、市内轨迹、人脸轨迹;展现人员在一定时间内的关系圈,如同户籍、同住宿、同上网、汽车同行、火车同行、飞机同行等关系,直观展现出与目标人关系密切的相关人,进而挖掘出潜在嫌疑同伙;以单条件或布控库通过大数据分析,利用多种属性(如人脸抓拍、卡口过车、住宿登记、上网登记、出行记录)的数据对嫌疑对象进行布控,形成多维度布控的“电子防线”。

公安县政务服务和大数据管理局

公安县政府机构

公安县政务服务和大数据管理局,是将县人民政府政务服务管理办公室(县公共资源交易监督管理局、县优化经济环境办公室)的职责,以及县行政审批制度改革工作领导小组办公室的职责,县人民政府办公室的政务公开和电子信息管理职责,县信访局(县人民政府县长热线电话办公室)有关热线服务职责,县经济和信息化局的电子政务建设管理职责整合组建的。

中文名

公安县政务服务和大数据管理局

所属地区

公安县

所属部门

公安县政府

公安机关这样把核心业务转化成大数据能解决的问题:

1、互联网技术的发展创新加速了以海量信息和数据挖掘为特征的大数据时代步伐,人类的生产生活及社会管理的环境因此将变成一个个由数据连接与共享形成的智慧世界。

2、在世界的基础结构智慧化的大背景下,智慧公安也成为新一轮公安信息改革与发展的潮流。

3、智慧公安的构建标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合,满足大数据时代社会对公安工作明确、快速、高效、灵活、智能响应的需求,拓展公安机关便民服务的新空间。

4、云服务平台架构,基于先进的云服务体系,建立统一的警务大数据平台,整合警务指挥体系相关联的内外部数据,实现信息最大共享的基础上,构建警务指挥三大核心智慧应用方案:智慧指挥调度方案、智慧情报研判方案、智慧勤务管理方案。

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