建立案件侦查大数据平台

1. 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

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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2. 大数据是如何帮助公安破案的

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。

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。

3. 大数据在公安领域的应用

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。

4. 民警利用大数据思维侦破案件，当今社会大数据有多重要

大数据现在已经无处不在了，而且大数据跟我们的生活也是息息相关的。

一、大数据能对个人的财产状况了解的一清二楚，也是反腐过程的重要利器。我们可以通过大数据甄选出有腐败嫌疑的官员，进行重点监控。大数据分析下，各个部门可以通过大数据识别出官员消费是否符合他的薪资水平。

比如说有些高管海外有十几套房产，并且有上千万的存款都在海外。这些都是能通过大数据查出来的。

又或者是经商方面，有些商户涉嫌偷税漏税，或者在海外开公司转移资产，这些也都能通过大数据发现异常，然后由相关部门去进一步核实的。

所以在现在的社会中，大数据是十分重要的，从我们日常生活中的各个方面中，大数据都是有很大用处的。我们可以利用大数据，将这些数据加一步筛选，整合。让这些大数据成为对我们有利的东西。这些对我们也是非常宝贵的资源，对各方面都会形成重要的影响。

5. 大数据思维推进治安防控创新升级

大数据思维推进治安防控创新升级

“有了这个平台，办理与车辆有关的案件更加得心应手。”9月20日，山东潍坊寿光市公安局民警徐勇亮说。

徐勇亮所说的“平台”，是指视频警务云——神眼大数据平台。他介绍，该平台能根据作案车辆品牌、型号和作案区域，在1秒钟内迅速锁定涉案车辆。此外，还能自动筛选路面上所有套牌、无牌和假牌车辆，提高巡警巡防的针对性。

寿光市公安局民警许冠正介绍，“神眼”还可以根据车辆的任何一个特征进行搜索，比如年检标志的粘贴位置、挂坠以及车辆外表的剐擦痕迹等细节。“即使嫌疑人为逃避追踪，刻意用遮阳板遮挡面部、戴口罩开车等，都可以被‘神眼’作为特征，在毫秒之间锁定嫌疑车辆。”

8月21日21时，寿光市公安局110指挥中心接到报警，该市稻田镇某超市发生抢劫案。了解案发经过后，民警在朝犯罪嫌疑人逃跑方向追赶无果的情况下，从调取的视频监控上打开了案件的“缺口”：嫌疑人快速跑出超市几秒钟后，一黑色轿车从超市门前加速驶过，且与嫌疑人逃跑的方向一致。

“黑色轿车很可能与犯罪嫌疑人是同伙儿。”徐勇亮说，民警随即调取附近治安卡口拍摄的视频监控，“用时两天两夜，锁定了此车轮廓及微小局部特征。”

“剩下的事情就迎刃而解。”许冠正介绍，将车辆类型输入视频警务云——神眼大数据平台，选取案发前后20个小时的时间范围，仅用时0.045秒，立即搜索出同类型车辆的位置、方向、车牌号等图片信息125条。通过“按特征搜车”“按图片搜车”分析模块，结合车型，很快就挖掘出该车信息。随后，再根据相关信息找到车辆真牌。许冠正说：“经查，该车车主有抢劫前科，警方顺藤摸瓜，一举将犯罪嫌疑人吴某、房某抓获。”

潍坊市公安局副局长夏光介绍，2014年8月潍坊市公安局部署全市公安机关应用的视频警务云——神眼大数据平台，同年荣获“山东公安科技进步一等奖”。截至目前，该平台已在全国15个省的150多个县市区推广应用，并实现全国视频资源联网共享共用。

近年来，潍坊市公安局依靠信息化手段，以大数据思维研发一体化指挥调度平台、大数据信息分析平台、网络社会管控平台、视频警务云——神眼大数据平台及合成作战平台，实现治安防控体系立体化、社会化的创新升级。据统计，今年前7个月，潍坊市刑事、治安警情同比下降26%、22.5%，可防性案件下降19.4%，侵财类案件侦破率同比提升15.6%。

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6. 民警用大数据思维侦破套路贷案，大数据对于侦破案件有哪些作用

民警用大数据思维侦破套路贷案，打击罪犯的“名侦探柯南”

贺警官是兰州市公安局刑警，2020年被评为兰州市优秀人民警察。从警27年来共参与侦破案件1000余起、抓捕犯罪嫌疑人1500余人。贺警官曾利用大数据思维带领大家侦破“2·12”特大套路贷专案等案件，推动了打击信息领域犯罪的立法进程，可谓是打击罪犯的“名侦探柯南”。