建立案件偵查大數據平台

1. 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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2. 大數據是如何幫助公安破案的

近年來，隨著信息技術在全國公安機關的快速發展，對數據共享和深化應用的需求前所未有。然而，隨著數據的融合和數據量的爆炸式增長，傳統的資料庫和數據倉庫技術遇到了許多瓶頸問題，特別是對於PB級非結構化數據處理、多維相關分析、數據挖掘、智能分析等需求，傳統的數據存儲和處理方法面臨著效率低、成本高、可靠性差、擴展能力不足等不可逾越的障礙。

案例2:違法犯罪人員入住賓館規律

案例目的:分析近10年來在押罪犯入住酒店的規律，為公安防控工作提供指導。通過各種努力，我們在10年內收集了5億多酒店數據，在10年內收集了65萬當地被拘留者的數據。使用計算機集群，首先建立比較模型，並根據HADOOP比較組織數據。將650，000條人員數據放入5億條住宿數據中，以找到相同的項目。在「1O 1」模式下，即10台伺服器作為數據節點，1台伺服器作為控制節點，「運行」時間約為50分鍾。最後，我們得到了大約721，000個關於過去10年入住酒店人數的數據。

3. 大數據在公安領域的應用

目前對於公安大數據的應用方式，可以分為以下三個層次：

(一)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。

(二)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。

(三)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。

這三個層次具體到實際業務系統，包括圖偵、車輛特徵分析系統、人員特徵分析系統、視頻偵查系統等等。這些系統以普通視頻監控、車輛/人員卡口、智 能IPC等監控前端獲取的視頻、圖片、結構化描述為基礎，通過大數據平台的智能分析，實現如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、詳細特徵分析等等深度大數據應用，幫助公安能夠快速、科學地偵破案件。

公安大數據應用於不同警種，由於其實際應用需求的區別，解決的問題也有所區別。如智能交通領域，目前大數據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。這些應用目前已在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到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。

4. 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。

5. 大數據思維推進治安防控創新升級

大數據思維推進治安防控創新升級

「有了這個平台，辦理與車輛有關的案件更加得心應手。」9月20日，山東濰坊壽光市公安局民警徐勇亮說。

徐勇亮所說的「平台」，是指視頻警務雲——神眼大數據平台。他介紹，該平台能根據作案車輛品牌、型號和作案區域，在1秒鍾內迅速鎖定涉案車輛。此外，還能自動篩選路面上所有套牌、無牌和假牌車輛，提高巡警巡防的針對性。

壽光市公安局民警許冠正介紹，「神眼」還可以根據車輛的任何一個特徵進行搜索，比如年檢標志的粘貼位置、掛墜以及車輛外表的剮擦痕跡等細節。「即使嫌疑人為逃避追蹤，刻意用遮陽板遮擋面部、戴口罩開車等，都可以被『神眼』作為特徵，在毫秒之間鎖定嫌疑車輛。」

8月21日21時，壽光市公安局110指揮中心接到報警，該市稻田鎮某超市發生搶劫案。了解案發經過後，民警在朝犯罪嫌疑人逃跑方向追趕無果的情況下，從調取的視頻監控上打開了案件的「缺口」：嫌疑人快速跑出超市幾秒鍾後，一黑色轎車從超市門前加速駛過，且與嫌疑人逃跑的方向一致。

「黑色轎車很可能與犯罪嫌疑人是同夥兒。」徐勇亮說，民警隨即調取附近治安卡口拍攝的視頻監控，「用時兩天兩夜，鎖定了此車輪廓及微小局部特徵。」

「剩下的事情就迎刃而解。」許冠正介紹，將車輛類型輸入視頻警務雲——神眼大數據平台，選取案發前後20個小時的時間范圍，僅用時0.045秒，立即搜索出同類型車輛的位置、方向、車牌號等圖片信息125條。通過「按特徵搜車」「按圖片搜車」分析模塊，結合車型，很快就挖掘出該車信息。隨後，再根據相關信息找到車輛真牌。許冠正說：「經查，該車車主有搶劫前科，警方順藤摸瓜，一舉將犯罪嫌疑人吳某、房某抓獲。」

濰坊市公安局副局長夏光介紹，2014年8月濰坊市公安局部署全市公安機關應用的視頻警務雲——神眼大數據平台，同年榮獲「山東公安科技進步一等獎」。截至目前，該平台已在全國15個省的150多個縣市區推廣應用，並實現全國視頻資源聯網共享共用。

近年來，濰坊市公安局依靠信息化手段，以大數據思維研發一體化指揮調度平台、大數據信息分析平台、網路社會管控平台、視頻警務雲——神眼大數據平台及合成作戰平台，實現治安防控體系立體化、社會化的創新升級。據統計，今年前7個月，濰坊市刑事、治安警情同比下降26%、22.5%，可防性案件下降19.4%，侵財類案件偵破率同比提升15.6%。

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6. 民警用大數據思維偵破套路貸案，大數據對於偵破案件有哪些作用

民警用大數據思維偵破套路貸案，打擊罪犯的“名偵探柯南”

賀警官是蘭州市公安局刑警，2020年被評為蘭州市優秀人民警察。從警27年來共參與偵破案件1000餘起、抓捕犯罪嫌疑人1500餘人。賀警官曾利用大數據思維帶領大家偵破“2·12”特大套路貸專案等案件，推動了打擊信息領域犯罪的立法進程，可謂是打擊罪犯的“名偵探柯南”。