國外大數據警務應用

Ⅰ 大數據時代如何貫徹情報主導警務

大數據時代通過情報貫徹情報主導警務。情報主導國家安全我國正處於發展與改革的深水區及攻堅階段，境內外針對我國的暴力恐怖等破壞國家安全的重大事件時有發生。要想從根本上打擊、防範針對國慧哪家安全的恐怖活動，就必須重視、發揮公安情報的前森碼作用。安情報分析響應速度必須符春御合秒級定律，要求在秒級范圍內給出分析結果，時間過長將失去情報。

Ⅱ 深度解析大數據在公安領域的應用

深度解析大數據在公安領域的應用

近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。

項目應用前景看好

以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。

從技術上分析，有兩個技術難點：

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。

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Ⅲ 大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎

應該有用的吧

Ⅳ 警察應用大數據工具預防犯罪發生屬於哪個領域的應用

應該是屬於安保的大數據物聯網應用。

Ⅳ 大數據在公安領域的應用有哪些

大數據在公安領域的應用方式，可以分為以下3個方面：

1、統計查詢：這是對大數據最基本的應用方式，主要面向歷史與現狀，回答已經發生了什麼事情，如流動人口分區域統計、實有車輛歸屬地統計、各類案件的數量分布和趨勢。

2、數據挖掘：是目前大數據的核心應用方式，其重點不在於發現因果，而是發現數據之間的關聯關系。這種關系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發現其中的深層次原因，但對工作具有一定指導意義，比如季節氣候與某些類型案件的關聯關系、車輛活動范圍、活動習慣與黑車的關聯關系。

3、預測預判：是大數據應用未來的發展方向，在數據統計、分析、挖掘的基礎上，建立起合適的數據模型，從數據的關聯關系入手，推導出因果關系，能夠對一定時期內的趨勢走向做出預測，對危險信號做出預警，指導預防工作的走向。

大數據結構介紹：

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

Ⅵ 大數據時代背景下如何構建「智慧警務」

數據是科學的度量、知識的來源。隨著互聯網特別是移動互聯網的發展，一個以信息爆炸為特徵的大數據時代正在到來。這對公安機關來說既是挑戰，也是機遇。對此，必須以創新的理念和思維，把深入實施科技強警戰略，大力推進科技創新擺上更加重要的位置，努力提升公安工作的信息化、科學化和現代化水平。 ■強警論壇黎偉挺大數據時代呼喚數據大開發 如果說過去是一個技術為王的時代，那麼大數據時代就是一個內容為王的時代。技術作為獲取內容、加工內容、利用內容的工具，更先進的技術無疑可以為我們提供更優的解決方案。就警務信息化應用而言，近年來，浙江公安機關通過系統大整合，從技術層面初步解開了信息孤島和信息碎片化的死結，為實現更大范圍、更高層次的共享應用提供了現實基礎。現在的問題已經更多地集中在如何實現對海量數據的深度應用、綜合應用和高端應用，促使這些數據從量變到質變。筆者認為，這就需要對數據的大開發，通過使用數學演算法對海量數據進行分析和建模，挖掘出各類數據背後所蘊涵的內在的、必然的因果關系，進而研判出某一事件發生的概率，科學預測其發展趨勢，以此來服務打防管控等現實斗爭。結合公安機關實際來說，就是要重點做好以下四個方面的工作： 二要搞好技術架構大優化。重點是加強技術構架的頂層設計，進一步優化當前技術架構，應該著重做好基於雲技術的基礎設施梳理；基於可視化、扁平化、集成化以及一站式、點到點技術線路梳理；基於內外網交互的多種傳輸存儲和計算實現方式的梳理；基於安全考量的戰略性布局的梳理。 三要搞好海量數據預處理。所謂數據預處理，就是要對各類數據進行篩選、過濾、分類、關聯等初加工，建立起如同「超市凈菜」這樣的數據倉庫，並根據特定用戶的需求提供定製、配送服務，以改變雜亂無章的原始數據存儲狀況，提高數據的應用效益。要努力實現從技術服務商向內容供應商轉變，通過對海量數據進行預處理，建立公安機關的數據倉庫。 四要以剛性手腕建立信息化標准規范。在大數據時代，信息共享已成為大家的共識，關鍵是如何才能更好地利用。要堅持從源頭上解決好標准規范與信息共享問題，除了樹立「共享是原則，不共享是例外」的理念外，還要樹立「入庫是原則，不入庫是例外」的理念，做到項目管理要規范、代碼體系要規范、介面要規范、數據使用和系統運維也要規范。 新黃金十年呼喚構築創新大平台 10年前，浙江公安機關在沒有成功經驗可資借鑒的情況下，通過自主創新建設了浙江公安打防控信息主幹應用系統，走出了一條具有鮮明時代特徵、浙江特色、公安特點的信銷清息化發展道路。如果把此前的以打防控系統為標志的浙江公安信息化稱為信息警務黃金十年的話，那麼，現在正在徐徐開啟的以數據的大整合、大融合、大應用為標志的「智慧浙江公安」無疑是又一個黃金十年。 對於一個國家來說，能否實現現代化的關鍵是科學技術的現代化，核心是科技創新的競爭力。創新不是口號，必須落實在行動中。具體到「智慧浙江公安」建設，應抓住五個突破口冊斗猛進行著力： 一是項目牽引。綱舉就能目張，抓住重點項目建設就可帶動一般項目建設。當前要重點抓好警務雲的建設與應用，PGIS平台的深度開發應用，視頻數據整合挖掘與應用，模塊化、集成化、即插即用、可快速部署的現場通信指揮保障平台，以及智能化的終端和個性化、人性化的後台服務。 二是搭建面向全警的創新應用平台。就是要為全警打造類似Google、Facebook、維基和網路、騰訊、淘寶、土豆、優酷這樣的公安信息創新應用平台，建立起公安機關的「蘋果商店」、「安卓市場」。既要從現有應用中篩選出一批創新應用的小軟體、小工具，也要為打擊破案、執法辦案等專業領域工作研發或扶持一批業務工具，同時還要面向公安基層基礎工作以及社會管理、服務群眾等領域，開發一批便捷、低成本州橋、普及型的應用軟體，以方便全警隨時隨地下載應用。同時，要完善發明創造評審鑒定、版權保護、獎勵表彰等制度，激發和保護好廣大民警的創造激情。 三是打造信息化高地和特區。典型示範引領是推動工作的一個重要方法。打造「智慧浙江公安」，應先抓一些試點縣建設，每個市選擇基礎條件較好的一個縣作為「智慧浙江公安」的示範縣、引領縣先行先試，上級公安機關要在項目建設、資金補助、人才支撐、工作幫扶等方面採取一些配套政策，予以重點傾斜。 四是最大化利用外腦進行借力創新。分工合作是現代社會的必然，信息化發展也需要內外進行協作。要善於借力創新，通過全面梳理信息化業務，理清外包服務內容，規范和編制好外包業務目錄，探索完善外包服務模式。只要是社會和企業能夠承擔的，就要大膽放開准入。同時，要加強與高科技單位的戰略合作，培養一批技術領軍和項目技師等開發應用型專業人才，逐步走自主開發和運維之路。 高風險時代呼喚念好安全「緊箍咒」 網路無疆界，互聯網在給生產生活提供極大便利的同時，也給信息安全帶來極大隱患。一定意義上說，互聯網時代就是高風險時代。處在風險時代，一定要有風險防範意識和危機管理能力，牢記「100-1=0」，沒有安全保障這個「1」，其他再多也是沒有意義的。現在浙江公安機關擁有5000多個應用系統、3000個網站、設備和上千個T數據，已是一個名副其實的「巨系統」。這么大的系統出問題是必然的，關鍵是要避免出大問題。 守住數據不丟、網路不斷、系統不癱這條底線，必須時刻關注九大安全：一是內容安全，杜絕「一機兩用」。二是運行安全，重點關注運行平台是否可靠，運行制度是否完善，運行值守是否到位。三是邊界安全，確保內外網交互不出紕漏。四是終端安全，嚴防警務通、平板電腦等終端遺失，並確保這些終端聯入系統的安全性。五是傳輸安全，確保網路擁有足夠的帶寬和穩定性，並嚴防發生數據丟失事故。六是系統開發安全，防止源代碼流入社會，並做好知識產權保護工作。七是通信保障安全，提高系統的穩定性，並確保一旦出現危機，能夠快速反應、迅速排除。八是隊伍自身安全，堅持拒腐防變警鍾長鳴，反腐倡廉常抓不懈，與運營商等公司企業打交道時一定要潔身自好。九是大安防產業的健康發展，特別是要加強視頻監控資源管理，防止侵害群眾的隱私權。 創新時代呼喚隊伍素質能力大提升 人才是科技創新中最具能動性的因素。各級公安科技信息化部門作為公安機關信息化建設的主管部門，隊伍素質能力的高低直接決定整個公安信息化建設的成敗。 一是機構要健全、統一、規范。要按照職能明晰、稱謂統一的要求，大力加強科技信息化隊伍的正規化建設。現在還有不少縣級公安機關沒有設立科通部門，筆者認為，這是適應工作需求的，即便不要求機構都單列，可以與其他部門合署，但必須要有專門的人從事科技信息化工作。稱謂也要統一，職能也要進一步明晰，逐步理順與信息辦的關系以及科通部門內部行政與事業的關系。 二是培訓學習要加強。信息化發展步伐日新月異。對科技信息化民警來說，學習培訓比其他警種更加重要，更要抓緊。要根據信息化發展和公安實戰需求，及時調整培訓大綱，既要學習信息化新知識，也要學習掌握新的政策法律知識、新的公安業務知識，促進先進技術與公安業務互融共進、互促共長。要大力培養專家型人才，鼓勵民警參加各類崗位執業資格認證，同時還可選調一批基層骨幹民警到專班和項目辦進行跟班培訓，培育一批行家裡手。 三是活力要增強。增進人才交流，要吐故納新，及時引進優秀人才，及時更換不適應崗位需求的人員。既要立足自身培育自有人才，也要堅持眼睛向外，積極借用公司和企業的人才為我所用。要進一步完善交流協作機制，與大企業開展戰略協作，與小企業開展微觀協作，通過多層次、寬領域的交流與合作，不斷為公安信息化發展注入活力源泉。 四是團隊文化要培育積淀。文化是隊伍的靈魂，沒有文化的隊伍必然是一盤散沙。IT產業有著特殊的文化，如果說它是朝陽文化，那它就代表著潮流、代表著未來。要善於吸納IT產業中的蓬勃朝氣、創新勇氣，以及IT人所獨有的夢工廠文化元素和中華民族淡泊明志、寧靜致遠的傳統文化元素。要恪盡職守，盯住一些事進行攻堅克難，在幹事中享受成功的喜悅，實現自我的人生價值。（作者單位：浙江省公安廳）

Ⅶ 警務大腦應用平台建設方案-虛擬數據中心建設部分

警務大腦應用平台是在充分考慮安全的前提下，利用大數據、雲計算、人工智慧等應用技術，以「人工智慧賦能公安行業」的新型警務模式為目標，圍繞整合和應用兩大著力點，通過打造多警合一、高度共享的警務應用平台。

警務大腦應用平台建設包括虛擬數據中心建設部分、警務大腦支撐平台建設部分和一系列警務大腦應用系統建設。本文主要對虛擬數據中心建設部分進行描述。

1、轄區數據全域涵蓋。 警務大腦項目數據資源需要做到「數據顆粒最小化」、「重點數據定製化」、「條線數據全接入」、「 社會 面數據全獲取」,實現轄區數據全域覆蓋。

2、視圖數據深度解析。 公安視頻監控將從原先單純的視頻「看、管、存、控」向視頻偵察實戰業務應用跨越，形成一套全方位、多業務、可視化安防實戰應用體系。為各警種提供基於視頻監控系統的業務應用，實現公安各警種對治安防控、指揮調度、案件偵查、案件管理與警務督察等業務的綜合應用服務。

3、異構多源聯網共享。 利用公安警務大腦項目，通過聯網共享服務，整合所需的全部第三方平台和信息資源，以實戰應用為目的進行大數據挖掘、智能分析，並把挖掘、分析的結構化數據，與所整合的視頻資源等非結構化數據，通過聯網共享服務，為其他公安網提供綜合服務。

4、全域資源服務實戰。 公安警務大腦和其用戶主要是應用所有接入的資源，利用公安警務大腦的智能化功能產生結構化數據，讓其他平台用戶能夠共享相同的原始信息、平台智能分析的成果和彼此所分析得出的案件線索、嫌疑人軌跡等有價值的圖文數據，進行公安辦案實戰應用，實現利用視頻圖像的指揮調度功能和視頻圖像偵破案件功能。

5、規范視圖運維體系。 對於已接入、新建的設備設施，本項目可實現設備的自動化診斷，並安排人員定期巡查。

6、警務大腦許可權管理。 建立面向全區所有公安幹警開放的公安警務大腦，能在許可權上對公察櫻安警務大腦的使用用戶進行按責任、權利大小而細分的角色，使得同一用戶能夠在全網任意地方統一CA認證，統一單點登錄，而其所能查看、使用的圖綜平台內容範圍不會變化，都永遠是其所獲得的授權訪問和使用的范圍。

7、網路數據安全保障。 公安警務大腦需要在多個層面上與其他網路和系統進行對接，不同的系統可能處在不同的安全級別和訪問區域的網路中。網路之間的安全邊界建設需要實現完備的防護建設。

虛擬數據主要服務於數據匯聚、數據規整和數據對接。警務大腦虛擬數據中心建設包括以下具體內容：

1、基礎矢量數據建設。 基礎矢量數據類型至少應包括：橋梁詳細數據、消防栓詳細數據、地址數據、重點場所數據、小區信息數據、道路信息數據、路網信息數據、店鋪信息數據等。

2、高清無人機影像圖建設。 高清無人機影像數據拼接、正射糾偏、影像配准處理，基礎影像地圖服務發布。

3、重點場所區域三維模型建設。 重點場所區域根據無人機拍攝的影像照片，生成三維模型，並對自動生成異常的部位進行手動校正，對不清晰的部位進行清晰化處理，從而生成清晰准確的重點區域三維模型。

4、數據標准規范建設。 制定城市虛擬數據中心標准規范，生成數據錄入、存儲、對接的標准機制。按照要求，將發布的數據元標准，應用到虛擬中心庫整合中，解決部門間信息壁壘及信息不一致、管純手理數據顆粒度過大的問題，實現標准工作管理信息化、數據資源管理動態化、數據顆粒度最細化以及數據資源服務標准化。開展全局對內、對外標准化信息共享服務，信息（查詢）搜索集成，數據質量監控，數據統計分析，以及通過數據挖掘與分析開展警務預測、警務決策支持服務。

5、做沒嫌標准工作管理信息化。 主要包括：建立數據標准規范體系；建立數據標准設計工具；建立數據標准檢測工具。

6、數據資源動態化管理。 主要包括實現數據關聯和實現數據定製。

7、數據資源服務標准化。 對已匯集的數據資源，要求根據建立的數據元和數據項、代碼的關聯關系，以數據元為清洗標准，開展清洗轉換，形成長度統一、類型一致、命名相對規范的標准資源庫，按要素分類存儲，並提供標准資源服務，有效提升信息共享數據服務能力。

8、警務數據接入。 包括轄區數據、警員、接處警、案件、監控、卡口、檢查站、車輛車牌、人員、地址數據、重點場所和單位、區域和小區數據、巡防數據、道路交通和路網數據的接入與應用。

9、警務數據加工處理。 主要包括：

（1）數據並行計算，編寫業務代碼，將功能代碼打包後通過平台功能頁面或開發介面將任務文件發送到計算平台，實現最終的多任務的並行離線計算。

（2）數據實現流處理，對數據服務平台提供的開發介面完成業務中一系列對實時性要求比較高或最近某一段時間內的數據進行計算需求。

（3）互動式查詢，通過平台了解所能訪問的數據目錄許可權，並且可以通過數據檢索語句直接調用數據倉庫的數據，進行應用平台的開發。

（4）數據挖掘，通過平台的功能頁面配置所擁有許可權下的數據倉庫中的數據，並進行一系列的公安行業規則配置實現結構化數據與非結構化數據的深度數據挖掘功能。

10、虛擬數據中心與省市級平台對接。 與上級平台進行數據對接，實現各類信息的匯總應用，便於一鍵查詢所需要的信息，可用於人員軌跡分析、車輛軌跡分析、重點人員監管等。對於各平台新增數據，虛擬中心庫可實時監控更新，獲取最新資源。

11、服務引擎建設與發布。 主要包括：

（1）地理信息服務引擎。將地理信息資源發布為服務使該資源可供其他用戶使用。根據資源類型的不同，資源會被發布成不同類型的服務，各種客戶端通過服務實現對GIS資源的訪問和管理。

（2）數據服務引擎。數據服務引擎，指的是對數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，並通過深度學習技術和數據建模技術，使數據具有「智能」。在技術架構上，將數據進行標準的API封裝，形成標准化的數據API服務。把數據統一進行封裝。對外提供標准化的服務目錄。在服務目錄中體現數據服務的各種業務元數據，以供數據使用者進行掌握動態的數據資源的現狀，並且根據數據資源元數據中的定位信息獲取實際的數據。

（3）全文搜索引擎。全文檢索引擎是按照全文檢索理論建立起來的用於提供全文檢索服務的軟體系統。一般來說，全文檢索需要具備建立索引和提供查詢的基本功能，此外現代的全文檢索系統還需要具有方便的用戶介面、面向WWW的開發介面、二次應用開發介面等。功能上，全文檢索系統核心具有建立索引、處理查詢返回結果集、增加索引、優化索引結構等等功能，外圍則由各種不同應用具有的功能組成。

（4）視頻分析引擎。利用已建視頻監控系統，建設視腦平台視頻圖像分析引擎，運用人工智慧分析技術，進行智能化、自動化解析視頻圖像內容，對視頻運動目標進行多模態、全方位的描述，包括如空間、時間、表象、運動行為等特徵,在視頻大數據基礎上，提供多模態視頻線索和信息管理、目標快速搜索，實時特定目標、特定行為動態布控，反常行為及目標實時提示等，完成視頻圖像中車輛、人員、物品等目標類型的檢測與特徵提取，實現對視頻畫面的背景圖像數據和目標數據進行分析提取，並記錄運動物體的特徵信息，轉發解析數據至視圖數據層，進行數據存儲。視腦平台需將分析能力進行標准化封裝，提供通用、標準的服務介面為各類業務平台、系統進行視頻圖像分析計算能力的服務，生成分析結果，在各自系統中予以展現和應用。

（5）消息引擎。消息引擎系統為各業務在用戶等建立統一的信息交互的平台，提供消息通知、用戶點對點通信、多屏互動式消息業務提供了能力支撐，支持文字、音頻和視頻等消息的即時傳輸，以及點對點的數據交換。實現即時通信與異地用戶的協同工作，並通過消息引擎和過濾性引擎二者的結合實現任務過程跟蹤和資源共享，有效控制業務實施過程，著力提升工作效率、決策能力和反應速度。藉助於即時消息傳輸的運用，同時結合內存加速、負載均衡、本地處理，以提供高效的數據分析和挖掘能力。系統需要提供開放的業務集成能力、各類終端介面標准集成能力、 加密傳輸數據安全能力、高並發的數據處理能力、良好的容災處理能力、多種類的集群部署能力、適應各種環境部署。

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Ⅷ 結合實際談談如何在大數據時代科技刑警

的應用
在大數據時代，科技刑警的應用可以說是一個新興的話敏慶題，它可以幫助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪偵橋旅握破的效率。
首先，要把大數據技術應用到科技刑警中，需要建立一個完善的網路監控系統，以便獲取犯罪分子的行為數據，鎮春並對其進行分析。通過對大量的犯罪數據的分析，可以更快地發現犯罪模式，從而更有效地抓捕犯罪分子。
其次，要把大數據技術應用到科技刑警中，還需要建立一個完善的智能分析系統，可以利用機器學習和深度學習等技術，對犯罪數據進行更深入的分析，從而更准確地發現犯罪模式，並有效地抓捕犯罪分子。
最後，要把大數據技術應用到科技刑警中，還需要建立一個完善的網路安全系統，以防止犯罪分子利用網路技術進行犯罪活動。
總之，在大數據時代，科技刑警的應用可以說是一個新興的話題，它可以幫助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪偵破的效率。

Ⅸ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪

一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。

Ⅹ 民警利用大數據思維偵破案件，當今社會大數據有多重要

大數據現在已經無處不在了，而且大數據跟我們的生活也是息息相關的。

一、大數據能對個人的財產狀況了解的一清二楚，也是反腐過程的重要利器。我們可以通過大數據甄選出有腐敗嫌疑的官員，進行重點監控。大數據分析下，各個部門可以通過大數據識別出官員消費是否符合他的薪資水平。

比如說有些高管海外有十幾套房產，並且有上千萬的存款都在海外。這些都是能通過大數據查出來的。

又或者是經商方面，有些商戶涉嫌偷稅漏稅，或者在海外開公司轉移資產，這些也都能通過大數據發現異常，然後由相關部門去進一步核實的。

所以在現在的社會中，大數據是十分重要的，從我們日常生活中的各個方面中，大數據都是有很大用處的。我們可以利用大數據，將這些數據加一步篩選，整合。讓這些大數據成為對我們有利的東西。這些對我們也是非常寶貴的資源，對各方面都會形成重要的影響。