公安大數據疫情

『壹』 疫情期間大數據人員追蹤歸公安局管嗎

疫情期間大數據人員追蹤是歸公安局進行管理的。
疫情期間大數據人員追蹤涉及到個人隱私，因此需要公安部門單獨管理防止個人信息外泄，並且人員流動出現問題時也能及時由公安採取措施。
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

『貳』 全國公安視頻圖像數據治理專項行動工作方案時間

今年2月份，全國公安視頻圖像數據治理專項行動工作啟動。石家莊市視頻圖像智能應用平台接激芹彎入數以萬計的前端設備，每天要產生大量數據，數據治理要求之高、頭緒之多、難度之大令人咋舌。

工作中的吳金龍。長城網·冀雲客戶端記者 馬寧 攝
接手這項工作後，吳金龍沒有被繁重的數據治理工作嚇倒，而是潛下心來認真研究數據治理工作方案，掛圖作戰，一次又一次組織同事和技術人員針對治理任務目標進行分析研究，尋計問策，最終制訂符合石家莊市的視頻圖像治理工作方案。緊接著，帶領數據治理攻堅小組，對存在問題的前端設備逐個進行查看，對存在問題的數據逐條進行分類，找出解決方案。
隨著公安視頻圖像數據治理首搏專項行動工作的深入推進，石家莊市智能應用平台市區人像前端有效率有了大幅提升，全市公安視頻圖像數據質量得到有效保障，為公安實戰應用提供了有力支撐。同時，吳金龍也儼然成為了數據治理方面的「小專家」，「數據有問題找金龍」也成為了同事們的口頭語。
利用視頻圖像打擊犯罪，服務群眾
在工作中，吳金龍不斷創新，積極探索視頻智能應用新戰法，為打擊違法犯罪、為案件偵破提供了關鍵線索。去年8月份，吳金龍通過視頻圖像智能應用平台進行日常巡查，分析重點嫌疑人員活動軌跡，主動識別發現盜竊高檔山地車犯罪嫌疑人3人，破獲案件20餘起，打掉盜銷自行車窩點1個。
今年5月份以來，吳金龍參與研判掌握了一批街頭慣犯的作案規律、落腳點及作案視頻，經過四個月的跟蹤研判，掌握盜竊手機、盜竊電動車等團伙，收集作案視頻70餘段。

輔警吳金龍。長城網·冀雲客戶端記者 馬寧 攝
除了在預警防範和打擊犯罪外，吳金龍還注重高效利用視頻圖像數據服務群眾。今年9月份，石家莊市區一名老人因患有老年痴呆走失，家屬看到街頭天網視頻監控箱上的電話後，就打電話求助，值班中的吳金龍正好接到了這個求助電話。
鑒於小孩、老人走失這樣的事情比較緊急，吳金龍向領導請示匯報後，根據求助群眾提供的走失老人照片，通過視頻圖像智能應用平台以及天網平台，不到5分鍾便確定了走失老人的實時位置。吳金龍立即與附近警務站取得聯系並提供走失老人具體位置，警務站民警第一時間趕過去，找到了走失老人。整個過程用時不超過十分鍾。
「我在通過視頻圖像智能應用平台查找老人時，發現老人1分鍾前在某個路口監控下剛剛出現過，這個位置旁邊就有個警務站。我趕緊聯系了警務站，才得以迅速找到了老人。」吳金龍說。
疫情防控一線的「逆行者」
今年年初，石家莊突發新冠肺炎疫情，形勢一度嚴峻。1月5日晚，正在值班中的吳金龍接到了命令，要被抽調到正定國際機場，執行疫情防控溯源任務。
那時，吳金龍的孩子剛出生3個月，正是需要人喂養看護的關鍵時刻。接到這個命令後，吳金龍心頭有明悶放不下的包袱。一方面是工作需要他奔赴一線，為疫情溯源貢獻力量；另一方面是家庭需要，孩子嗷嗷待哺，離不開人。兩難之時，愛人的一番話，打消了他的顧慮，「你乾的就是這份工作，祖國需要你了，你就要頂上去，疫情面前，我們不能退縮！」

疫情期間，吳金龍和同事查看視頻監控。長城網·冀雲客戶端記者 馬寧 攝
第二天，吳金龍把愛人和孩子送到岳母家，就和同事們入駐正定國際機場，開始投入到緊張的溯源任務中了。執行任務期間，吳金龍和同事們晝夜奮戰，三日兩夜連軸轉，看完一千多個小時的視頻監控錄像，圓滿完成疫情防控溯源任務。
這段經歷成為吳金龍抹不掉的記憶，每當提起這件事，吳金龍總是覺得愧對家人，眼淚總是止不住地往外涌。
疫情防控的腳步並沒有停下，吳金龍回到家短暫休息後，又投入到了工作中，不分晝夜對石家莊全市隔離點、重點村、定點醫院進行篩查展示，為疫情防控視頻調度提供技術保障。
今年8月初，吳金龍又接到上級命令，對全市紅外人臉測溫設備數據接入轉發等工作。在數據對接過程中，遇到接收數據量大、硬體設備少、轉發能力不足等問題。他一邊匯報爭取設備支持；一邊主動攻堅、不等不靠，協調改進數據接收轉發模式，積極相關部門溝通協調。
最終，吳金龍圓滿完成了數據對接轉發任務，為石家莊實現對新冠肺炎疫情的「早發現、早報告、早隔離、早治療」工作目標打通了數據通道。

『叄』 北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起到了哪些作用

北京5月3日起核酸檢測免費，大數據對疫情防控起的作用如下。

一、信息傳遞

通過收集大量的交通信息、社交信息、消費信息、接觸史等數據，運用傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等方法，可以更加精確地預測疫情的發展，並對疫情的峰值拐點等大趨勢作出判斷。

此外，通過患者的診斷、密切接觸者的數據，可以確定時空的沖突點，從而推斷出疾病的傳播途徑，從而為傳染病的源頭分析，提供科學的理論基礎和有效數據。

『肆』 根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析

根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析：快速、動態

2020年開年之際，新冠病毒洶涌而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。

分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，

利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，

利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。

追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，