治安管理与大数据

1. 大数据植根安防行业 绽放价值光彩

大数据植根安防行业 绽放价值光彩
如今，大数据的发展正在如火如荼的进行中，大数据的应用也在逐渐深入，对安防行业的影响也是巨大的，大数据正植根于安防行业，绽放价值的光彩。
谈大数据始终绕不过云计算。IT界对两者的关系也有过一些不同的观点，不过总体来看，认为这两者是互相补充的仍为多数。大数据离企业的核心业务的竞争力更接近，云计算是一种提供价值的模式，它既是一种商业模式也是一种技术模式，使企业能够更加高效率建立基础架构，更灵活的应用基础架构，包括大数据等各类应用，能够更好的运转起来。
那么，大数据究竟能往哪些方面挖掘商业价值？可以从以下四个方面挖掘出巨大的商业价值：
第一，对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动；第二，运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；第三，提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；第四，进行商业模式、产品和服务的创新。
通过以上四个杠杆，大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用。其中，受益较为明显的就是零售行业，通过对交易过程、产品使用和购买行为进行数据化分析和挖掘，可以在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量的情况下何种方案投入回报最高。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%—1%的增长幅度。
对于安防行业来说同样如此。目前来看，大数据的典型应用是平安城市。
平安城市是一个特大型的管理系统，综合性强。它的建设目标是满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，平安城市注定将是一个大的数据集合体，对它的精准分析和高效利用也就至关重要。
而从具体行业来看，从“事后查看”到“事前预警”，多年来一直是公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。而随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使“事前预警”成为现实。
当然，大数据分析确实有其价值，但相关技术的成熟不可能是一蹴而就的，特别是在相关IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层仍然需要全面导入创新技术。
目前从安防角度来看，对于结构化数据，平台软件产品上已经普遍出现了对此类数据的数据统计、分析及简单地自动处理。如统计用户登录次数、设备断线等等；而对于非结构化数据的分析、应用、处理，目前我们更多地是把它归属到智能分析的范畴。比如车牌智能识别、智能行为分析（包括绊线、越界）、人脸识别、视频分类检索及视频浓缩摘要技术等等。这些技术中，很多已在初期应用中，而很多仍然处在研发过程中。对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。
安防行业的发展，对平安城市的构建是至关重要的，而安防行业在推动平安城市建设中，需要借助相关工具，大数据的应用为安防行业输入巨大的动力，植根于安防行业的大数据，也将其价值发挥的淋漓尽致。

2. 如何研究城市管理智能化转型方案

城市在不停运转中所产生的巨大信息流将需要一个足够包容支撑它的利器来容纳，而大数据横空出世。大数据不仅是创造价值的载体，它所能影响的还有城市管理、电子政务等，借助大数据强大的技术支撑，城市智能化发展的困局或将轻松化解。无锡粗大市公共数据开放平台上线，公共数据开放能力获得“数飞猛进”。无锡大数据产业高速增长，一批重大项目落地，省级产业园数目全省第一。在大数据模式下，以无锡市政府为例，在社会治理方面已取得的各项成果明显，为以后工作的可持续发展打下夯实基础。但是社会治理的智能化离“整体智治”的要求尚有较大距离，当前一些突出问题亟待解决。数字社会、数字政府、数字法治、数字经济等，全面推进数据化改革，探索构建发展新格局形态呈现良好势头。

1数字政府、数字法治

加快推进城市治理现代化，大数据技术已经逐步融合渗透到经济社会生活的各个领域，对引领社会治理能力创新发展的作用进一步增强。大数据技术可在舆情监测、政府事务、公共服务、治安管理、医疗卫生等社会治理各维度耐茄广泛应用，政府决策的科学性和前瞻性将显著提升。智慧城市向更加智慧、更加科学、更加高效的目标迈进。以业务协同、数据共享和流程再造为抓岩亩竖手，优化革新政府治理流程和方式，大力提升法治政府建设数字化水平，让海量数据动起来、活起来，加快构建一体化政务大数据中心。

数字法治政府建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，是深入贯彻落实依法治国方略的重要举措，是数字时代技术创新与治理创新相结合的重大探索。从建设历程和未来发展趋势看，数字政府建设大致经历了信息化时代、数据化时代和智能化时代三个阶段，目前正处于由“信息化”向“数据化”过渡的阶段，“智能化”在某些领域也在积极探索。数据化时代的数字政府建设不是政务信息化的简单延伸，而是包含了社会治理、服务组织和决策模式上的根本性变革，它对政府的管理模式、运行机制和治理方式都提出了新的更高要求。

3. 公安大数据能查到什么

公安大数据能查到的有：
1、公安基础工作数据信息；
2、公安内网共享的数据信息；
3、外部社会信息。公安机关的人民警察对违反治安管理或者其他公安行政管理法律、法规的个人或者组织，依法可以实施行政强制措施、行政处罚。对严重危害社会治安秩序或者威胁公共安全的人员，可以强行带离现场、依法予以拘留或者采取法律规定的其他措施。
《中华人民共和国人民警察法》
第十三条
公安机关的人民警察因履行职责的紧急需要、经出示相应证件，可以优先乘坐公共交通工具，遇交通阻碍时，优先通行；
公安机关因侦查犯罪的需要，必要时，按照国家有关规定，可以优先使用机关、团体、企业事业组织和个人的交通工具、通信工具、场地和建筑物，用后应当及时归还，并支付适当费用；造成损失的，应当赔偿。

4. 智慧公安构建如何突破数据困局

当前，全球正进行着物联网、移动互联网、云计算等新一轮信息技术变革。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。

1、全网覆盖抓取，数据采集面广。可以对新闻，论坛，博客，公共聊天室，搜索引擎，留言板，应用程序，报刊网站电子版等平台数据实施采集。系统内置对全球范围内网站的监测配置，只需输入相应关键词，自动采集出文章标题与正文。对于抓取后的信息数据，可进一步精加工为各种更细粒度的字段数据或者合并整合，替换统计等。例如关键词抽取，街道地址抽取，省市名称抽取，邮编抽取，电话号码抽取，传真号码抽取，电子邮件地址抽取，QQ/MSN/Skype抽取，URL抽取等。

2、信息数据精确分类分析处理，呈现面多元化。系统对于采集入库的信息数据可以进行过滤、分类、备注、编辑，以便于后期管理与分析；在信息数据源呈现时，可以模糊搜索，按分类搜索或者按来源搜索；而已与分类分析完毕的信息数据，系统可以自动生成统计分析图表及不同的时段的简报。同时系统在网络信息数据的采集的基础上，并附带有网络舆情预警功能，对采集到的网络有关负面信息可以通过短息或者疑似负面管理查看，第一时间获知舆情预警。

5. 公共安全领域如何与大数据结合

通过有序过程与随机过程分析，选择社会治安关键因素，进行常态与暂态分析，实现社专会治安风险评估属，事件预警；另外针对高风险因素监控和关联分析，扩大社会掌控面；制定有效防范措施和反应预案。同时融合定位、通信、网络等技术，提高对高风险因素（人、物、事、时间、地点等）掌控的精度、粒度，建立重大事件风险评估、预警机制，提高防范能力。

6. 派出所大数据能查到什么

法律分析：“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：(一)统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据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。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到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。

法律依据：《中华人民共和国政府信息公开条例》

第七条 各级人民政府应当积极推进政府信息公开工作，逐步增加政府信息公开的内容。

第八条 各级人民政府应当加强政府信息资源的规范化、标准化、信息化管理，加强互联网政府信息公开平台建设，推进政府信息公开平台与政务服务平台融合，提高政府信息公开在线办理水平。

第九条 公民、法人和其他组织有权对行政机关的政府信息公开工作进行监督，并提出批评和建议。

7. 做好大数据分析 城市安防才有保障

做好大数据分析 城市安防才有保障

随着云端运算及物联网等科技的不断发展，大数据(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越来越重要。但事实上，数据本来就是城市治理非常重要的依据，尤其是与城市安防的相关业务，举凡人口统计、犯罪率、交通流量等数据，政府治理单位本来就会定时蒐集并加以分析，作为施政的参考，如果不能先了解大数据与传统数据的差别，掌握大数据的分析与工具的特性，就算拥有大数据，也可能只是「入宝山空手而回」，无法将数据转换成价值，自然也无法对城市安防产生贡献。

了解大数据才能有效运用

相较於传统数据，大数据至少具有三个差异极大的特性。首先是数据量(Volume)，如果换算成数位数据单位，基本单位通常已经是TB、PB等级，不但要考量收集及储存成本，如何迅速传递这麽庞大的数据，也是大数据应用必须思考的重点;其次是时效性(Velocity)，即使是这麽大的数据量，仍然要在最短的时间内产生分析结果，如传统的年报统计，往往是在今年收集去年的数据，却在隔年才出版，旷日废时的结果，往往会让数据分析结果失真。

PredPol应用大数据分析技术，预测出犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，并於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考。Predpol

最後也是最大的差别，就是数据的多样性(Variety)，传统的数据通常有明确的结构性，选项也比较少，如年龄、性别、等级等，但大数据可能会有各种形式，包括文字、影音、图像、网页等，不但没有明显的结构，而且大数据还常常出现形式交错的现象，如Youtube上的影片除了有点击数外，同时还有留言讨论。

由此可知，传统的数据收集方式，显然已经不能满足城市安防对於大数据的需求，所幸在物联网(Internet of Things;IoT)、云端运算及4G无线宽频等技术的发展下，要取得物与物、物与人、人与人的互联互通数据，技术上已不是问题，但必须得先迅速建构起收集、传递及储存大数据的基础建设，才有可能建立全面感知的能力，成为城市安防决策的最佳後盾。

但只是从感知层获取资讯是不够的，因为想要做好大数据深度分析，就必须要有能力针对复杂且开放式的问题寻找答案，并藉由视觉化分析工具，透过连续性的筛选和抽象化，才能洞悉重要资讯。然而大数据具有的超大量半结构化/非结构化数据的特性，往往会造成传统关联式数据库管理系统(RDBMS)的运作瓶颈，必须要导入全新的大数据分析工具，方能真正灵活运用大数据。

此外，大数据的价值既然远超过传统数据，大数据的真实、安全及稳定性，就必须加以重视。尤其是现在的网路应用无所不在，举凡机场、银行、捷运、车站、水电油气供应机制等，都可能被骇客入侵，加上政府为了能让掌握的数据更有价值，必须要采取公开透明的数据使用机制，当公共事业的数据开放愈多，可能被入侵的机会也愈高，因此想要利用大数据来解决城市安防的问题，首先就得先做好大数据的保护，因此资安技术的导入及专业人员的配置，绝对不能轻忽。

大数据对城市公共卫生及治安的帮助

目前已有许多欧美城市开始藉由蒐集及分析大量数据、预知可能出现的危机，进而作为城市安防的参考。如纽约的康乃尔大学威尔医学院(Weill Cornell Medical College)计算与系统生物医学助理教授Christopher E. Mason的研究团队，花了18个月的时间在纽约400多个地铁站的车厢、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶等地方蒐集样本，总共发现15,152种微生物，其中来自於人类的DNA只占0.2%，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27%是活性且具有抗生素抗药性的细菌，所幸其中仅有12%会让人生病。

这项名为PhthoMap的研究计画，还透过华尔街日报网站提供互动地图，让使用者可以用来观看特定车站的研究成果，如收集的样本来源、微生物来源比例、细菌种类与说明等，也可利用搜寻细菌的种类，了解那些车站有这些细菌的存在，等於也展示了公卫数据开放使用的过程。

有趣的是，在研究过程中也发现在某些地铁站找到的DNA，与其周围的人口状况相符合，这些都是过去从来没有想过的资讯，未来若能将以分门别类，并且深入研究，对於城市公共卫生的防护工作，将会有莫大的助益。

洛杉矶警局则是导入预测性警务软体「PredPol」，用来预测可能发生犯罪情况的地点。据PredPol(名称取自「预测监控」Predictive Policing)团队指出，该公司先是蒐集过去10年的公开犯罪统计数据，以及从大量的新闻中蒐集犯罪的发生状况及时间，可预测的犯罪行为除了自杀外，还包括枪杀、闯空门、窃盗、窃车等，再根据前述数据中的犯罪行为模式，开发出独特的运算系统，再将犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考，就是典型的将传统数据变成大数据加以运用的范例。

事实上，许多城市的治安单位早已拥有累积数十年的犯罪记录数据档，甚至早己针对犯罪可能性较高的区域或场所加强巡逻。但PredPol利用大数据分析技术，从容易滋养犯罪事件的场所(如曾经发生斗殴事件的酒吧)、多次受害地区(如屡遭窃贼闯空门的社区)及受害地区的邻近地区，计算出10至20个最有可能发生犯罪的地点。PredPol宣称，警察只要在地图标明的区域，只需要花过去巡逻时间的5%至15%，就能够阻止更多犯罪活动。

目前全美共有将近60间警局使用Predpol，其中规模最大的是洛杉矶警局和亚特兰大警局。其中加州Santa Cruz闯空门的窃盗案在系统建置第一年就下降了11%、抢劫案更减少了27%。洛杉矶Foothill区在2011年导入PredPol後，4个月後的犯罪率就降低了13%，反观没有导入PredPol的区域，还微幅增加了0.4%。

在2012年一项针对美国近200所警局的研究指出，有70%的警局计画在未来2至5年开始或增加使用类似PredPol的预测性警务技术，包括IBM、Palantir及Motorola也开始涉足相关领域。

虽然将大数据分析技术应用在犯罪治安方面，还不是百分之百的准确，经验丰富的警察可能也不见得需要预测性警务技术，但对於新进的警务人员而言，预测性警务技术可以帮助他们及早进入状况，尤其在城市预算吃紧之际，人力又相对缺乏的情况下，运用大数据显然可以提升城市安防的工作效率。

更多数据关联产生更多的价值

城市安防建设至今，影像监控的重要性也日渐提升，但庞大的影像数据要如何分析，却也成为城市治理者的一大难题。所幸大数据技术，正可以针对影像这种非结构性数据加以分析，让视讯监控数据得以有效利用。

大数据可说是智慧城市运作的基础，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧医疗等应用，也都需要以大数据为基础，而这些不同类型的数据产生更多的关联，自然也需要更深入的数据分析能力，如智慧交通与智慧安防相结合，可以指引警消人员在最短的时间内赶到事故现场，更可看出大数据在城市安防的应用潜力。

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8. 公安信息化大数据基础设施建设包括哪些

公安信息化的核心是对数据的采集与应用。在数据采集方面，平安城市、雪亮工程、智慧城市等项目建设了大量摄像头等。
我国公安信息化发展较快，但受传统观念、资金投入、工作机制等影响，公安信息化建设仍存有较大发展空间。
1、基础网络实现地域的全覆盖基本的通讯网络建设是公安信息化建设的基础，是衡量公安软硬件建设水平的基本要素，更是保证公安信息化资源有效传播和共享的根本。未来，在通讯网络、监控视频以及智能交通设施等方面将实现地域的全覆盖。
2、治安管理信息化水平不断提升公安信息化建设下一步应以完善升级人口管理信息系统、配合警用地理信息系统三期建设和省级“情指一体”指挥调度平台建设、整合建立治安综合业务应用系统为主线，进一步深化治安管理基础信息化的应用水平，提升信息化条件下治安“打防管控”的警务实战化能力水平。
3、信息共享更加透彻信息化发展的过程中信息的整合和处理要依靠大数据的处理方式，简单依靠传统的警务处理模式已经无法完成大量信息资源的处理，单纯依靠人力处理、筛选信息作用会越来越小，借助大数据整合和云计算各项工作会更加轻松、高效、便捷，通过城市间、国际警务间资源共享，实现信息资源的智能化高端应用，打造信息化的“智能城市”。