基于大数据技术的公安综合研判应用平台设计_王欣

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社会治安综合治理大数据平台

社会治安综合治理大数据平台
数据可视化与交互式分析
通过数据可视化与交互式分析,使决策者能够更直观、深 入地理解数据,为决策提供有力支持。
社会治安综合治理的发展方向
智能化治安管理
利用人工智能、大数据等先进技术,提升治安管理的智能化水平, 提高治安防范的效率和准确性。
跨部门协同治理
加强公安、社会治理等相关部门的协同合作,形成社会治安综合治 理的合力。
、手机等。
后端
02
平台后端采用微服务架构,将各个功能模块拆分成独立的服务
,实现高内聚、低耦合。
数据库
03
平台数据库采用分布式数据库架构,支持海量数据的存储和处
理。
大数据存储技术
01
02
03
数据存储格式
平台支持结构化数据、半 结构化数据和非结构化数 据的存储。
数据存储方式
平台采用分布式文件系统 ,将数据分散到多个节点 上,提高数据存储的可靠 性和效率。
数据压缩技术
平台采用数据压缩技术, 减少数据存储空间,提高 数据传输效率。
数据分析与挖掘技术
数据清洗
平台采用多种数据清洗方法,如去重、填补缺失值、转换数据格 式等,提高数据质量。
数据统计
平台支持多种数据统计方法,如求和、平均值、方差等,帮助用户 快速了解数据分布和趋势。
数据挖掘
平台采用多种数据挖掘算法,如聚类分析、关联规则挖掘、决策树 等,发现数据中的潜在规律和价值。
05
平台优势及价值体现
平台优势
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
数据集成
社会治安综合治理大 数据平台能够有效地将 各类治安数据集成在一 起,包括人口信息、案 件数据、社会矛盾纠纷 信息等,实现数据的全 面覆盖和深度整合。

警务综合平台情报研判应用建设方案

警务综合平台情报研判应用建设方案

警务综合平台情报研判应用建设方案
一、研判系统功能简介
公安警务综合平台情报研判应用是一款高性能的公安警务综合平台情
报研判软件,主要功能包括:
1、建立和管理情报库:为公安机关提供一个安全可靠的情报信息库,以支持研判活动;
2、研判运算:根据查询条件灵活检索情报,采用多种研判算法,如
AI算法、机器学习、数据挖掘等,实现有效的情报研判;
3、实时事件监测:可以监测社会热点信息或事件,实时关注重要目
标和安全风险;
4、情报采集:可以从多渠道获取有效情报数据,实现情报自动采集,提高情报质量;
5、可视化分析:对研判结果进行可视化展示,使用地图处理和报表
分析,方便快捷地发现涉案关系及规律;
6、远程集群:多终端节点远程互联,可以构建动态网络,实现跨域
共享情报,改善警务协同、预警与研判效率;
7、安全管理:建立完善的安全体系,实现在线身份认证、权限管理、加密等功能,保障研判系统的数据安全。

二、系统建设技术
1、前端技术:典型的前端技术架构,包括HTML5、CSS3、JavaScript、jQuery等;
2、后台技术:运行环境采用Linux系统。

公安大数据平台建设方案

公安大数据平台建设方案

公安大数据平台建设方案天鉴——专注于公安业务的融合大数据分析管理平台简述:天鉴【Allview】是专注于在公安在业务应用中提供高效的集合数据汇聚、查询、分析、挖掘、展现、管理、安全于一体的大数据平台。

平台充分利用云计算、大数据等先进的技术,构建面向公安实战的顶层信息化架构,从而实现公安工作高效规范、业务有机协同、数据动态鲜活、信息高度共享、贴近实战应用的警务工作模式。

大数据搜索系统公安大数据的搜索引擎,可实现万亿级针对跨部门跨区域海量警务数据的横向关联、毫秒查询、批量比对。

除了支持关键字/全文检索、数据碰撞、多维度自定义检索外,还可结合基于深度学习的图像检索,实现人、车、物、案信息的无缝关联展现。

可视化分析系统平台借鉴关系分析、BI分析等可视化特性,结合公安业务应用需求。

着手人、事、地、物、组织维度,从时间、空间、关系出发,帮助公安用户梳理挖掘数据价值。

关系图谱:实现人和人、人和案、人和物的关系描述,围绕某人不断发现相关的关系人或关系物,逐步拓展出人员的关系图谱,实现关系圈分析。

关系发现:通过基于大数据的关系建模,关联挖掘与人员相关的各类关系数据,对存在关系的目标对象打上关系标签,并以可视化方式直观展示人员之间的关联关系。

六度空间:基于六度空间理论和已知的关系网络,对两个特定目标人员之间的关系挖掘展现,找出两个目标人员的关系链路或关键路径。

智慧地图:基于GIS地图的资源展示、轨迹刻画、时空分析,可兼容PGIS、ARCGIS、百度、腾讯、搜狗、高德、天地图等多种数据接入,并支持在线、离线模式,矢量、影像及三维的数据展现。

智慧研判系统提供对各类信息的研判思路和研判方法,如技战法模型。

同时也包括面向特定业务主题的研判应用,如维稳研判、涉恐研判等。

将这些思路和方法收集起来,再共享给他人使用,会大大提高案件侦破、信息研判的效率。

数据采集系统提供分布式数据采集、多源数据支持、可视化数据模板,并对采集任务过程进行负载均衡、断点续传、实时监控采集状态,最终实现安全高效的数据集采。

公安大数据技术方案

公安大数据技术方案

公安大数据技术方案背景介绍随着社会的快速发展,公安行业面临着越来越多的安全威胁。

在此背景下,公安机关需要运用更加先进的技术手段来提高安全防范能力。

其中,大数据技术成为公安机关加强安全防范的重要工具之一。

大数据技术在公安机关的应用数据分析公安机关需要将各种安全数据进行收集并进行分析,从而得出相关结论,进行推理分析。

大数据技术能够对有强关联性的数据进行串联和挖掘,并能在数据中发现一些潜藏的模式和规律。

通过对数据分析,公安机关可以有效地预测安全风险,从而有计划地采取相关措施。

网络安全现代社会的安全威胁主要来源于网络攻击。

为了有效地防止网络攻击,公安机关需要在网络安全监控、网络攻击预警、逃脱监控及分析等方面采取行动。

大数据分析技术在网络安全方面具有很大的优势,它能够对网络流量、活动日志、应用程序及其他各种数据进行分析,发现和预测网络攻击。

实时监控为了有效地进行人员管控,公安机关需要对公共场所、城市及其他各种区域进行实时监控。

大数据技术配合物联网技术(IoT)可以实现对公共场所的全面监控,通过数据挖掘等技术手段,公安机关可以及时找到异常行为,进行处理。

可视化大数据技术可以将收集到的数据按照一定的模式进行处理,从而生成可视化的结果。

通过分析这些可视化的结果,公安机关可以更清楚地了解当前安全风险状况,制定针对性强的安全预判和预警策略。

公安大数据技术方案为了更好地应用大数据技术在公安机关中,需要采取以下方案:数据维护与管理方案数据维护和管理是信息化建设的基础,是确保数据可信度和保密性的基础。

需要采用先进的数据维护和管理技术,确保公安数据的完整性和安全性。

数据挖掘技术方案数据挖掘技术是大数据处理的重要组成部分。

通过数据挖掘,可以识别数据中隐藏的模式和规律,并从中获取有价值的信息。

公安机关可以采用一些先进的数据挖掘技术,如关联规则挖掘、分类、聚类、模式识别等方法,在数据中获取有用的信息。

实时监控技术方案实时监控技术是大数据技术在公安机关中的应用之一。

公安大数据综合服务平台架构规划探讨

公安大数据综合服务平台架构规划探讨

公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要:遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求,按照“六统一”框架和“四化”落地原则,结合公安大数据工程的规划设计,打造省市一体化的公安大数据智能化体系,省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。

通过构建统一的基础支撑环境,包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务,为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。

关键词:大数据,智慧公安,智能化,公安信息网,云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。

通过构建统一的基础支撑环境,包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务,为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。

通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。

2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分:公安大数据处理》为指导,以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。

图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计,应综合考虑现有资源整合,按照公安部规划,融合各警种专网,建设“新一代公安信息网”。

数据中心以及警种的业务应用,通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。

公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联,并通过安全访问平台访问数据和应用。

公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系,公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。

3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局,公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据,链接省市两级公安大数据平台,实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。

图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据,建立全省数据资源的索引、关联、导航,并按部要求上报汇聚数据。

运营商大数据在公安领域的探索与实践

运营商大数据在公安领域的探索与实践

运营商大数据在公安领域的探索与实践发布时间:2022-07-11T01:38:31.749Z 来源:《工程管理前沿》2022年5期3月作者:魏国华田丽萍金海亮王轶波陈超蒋萱焦雪莲石玲[导读] 随着大数据技术的持续发展,传统的社会治安防控体系及手段也需要进行“升级”魏国华田丽萍金海亮王轶波陈超蒋萱焦雪莲石玲中国移动通信集团内蒙古有限公司巴彦淖尔分公司内蒙古巴彦淖尔市 015000摘要:随着大数据技术的持续发展,传统的社会治安防控体系及手段也需要进行“升级”。

当下的运营商大数据分析技术,为公安信息化建设提供了崭新思路。

运营商利用多年积累的大数据资源、技术及平台优势,在公安领域不断进行实践和探索,构筑了面向公共安全领域的“天网”系统。

本文阐述了运营商在构建“天网”系统过程中,所采用的技术手段及建立的应用能力,为公共安全治理提供了新的建设思路。

关键字:大数据人流监控电子围栏Abstract: With the continuous development of big data technology, traditional social security prevention and control system and means also need to be "upgraded". The current big data analysis technology of operators provides a new idea for the informatization construction of public security. With the advantages of big data resources, technologies and platforms accumulated over the years, operators have been continuously practicing and exploring in the field of public security, and built a "sky Net" system for public security. In this paper, the technical means and application capability adopted by operators in the process of constructing "sky net" system are described, which provides a new construction idea for public security governance.Key words: big data flow monitoring electronic fence1.引言近几年来,伴随我国经济的稳定增长,社会治安也面临着新的挑战,传统形式的社会治安防控系统难以满足现阶段的进步和社会治安管理的需求。

基于“大数据”技术下的警情分类系统的设计与实现

基于“大数据”技术下的警情分类系统的设计与实现

基于“大数据”技术下的警情分类系统的设计与实现摘要:随着我国科学技术的不断发展,各行各业都在逐渐加深对大数据技术的应用,人们的生活也变得越来越智能化。

在这样的时代潮流下,社会治安也变得愈加不稳定,需要进行新一轮的警务改革,而智能化的方向正是当今社会的发展趋势,所以大数据技术能够很好地成为“智慧公安”建设的基础,而在其建设过程中,警情分类系统的建设成为了首先需要解决的问题。

关键词:大数据、智慧公安、警情分类前言新时代下我国治安得到了极大的提升,但仍有大量的犯罪事件发生。

警务工作人员在面对大量的警情时往往难以在第一时间对各种警情进行分类,而如果分类工作耗时过长也有可能会影响案件的处理速度。

鉴于此,为了进一步提升警务部门针对各类犯罪的响应能力,缩短响应时间,就有必要借助大数据的技术优势来建立起警情分类系统,提升警务处理能力。

1系统开发背景介绍警情分类系统实际上是在“智慧公安”的发展大势下兴起的。

最近几年,互联网技术不断发展,各行业都在借助互联网的强大功能进行改革。

其中警务工作由于突发性强、事件总量大等特点亟需借助互联网技术进行技术提升。

而伴随着智慧城市建设的兴起,“智慧公安”建设应运而生,蓬勃发展。

早在2000年,公安部就提出建设“金盾工程”,并列入国家信息化建设规划,推动各地公安信息化基础建设。

近年来,一些地方公安机关又先后提出并实践了“电子警务”“数字警务”“虚拟警务”“e警务”“大数据警务”等警务新概念,以信息技术作为处理警务工作的新方式,取得了良好的警务实效。

在此大背景下,警情分类系统的建设取得了有关部门的大力支持,该系统在实际应用中已经取得了突出的成效。

2相关技术分析2.1系统概述警情分类系统是一个按照警情要素对警情进行智能分类的系统。

主要运用到的技术是大数据技术和人工智能技术。

通过对自然语言的智能化处理,将警情自动处理为各种数据,并作出反应和存档。

该系统能够指导警情分类,并对错误的分类事件进行自动纠正,从而实现将案件准确上报的功能。

公安大数据平台建设项目方案

公安大数据平台建设项目方案

公安大数据平台建设项目方案公安大数据平台建设项目方案一、项目背景随着信息化和网络技术的发展,社会安全管理面临着愈发复杂的挑战。

传统的犯罪侦查、治安管理等手段已经满足不了现代安全管理的需求。

因此,构建一套高效、智能的公安大数据平台是当前迫切需要解决的问题。

二、项目目标本项目的主要目标是建设一套能够快速、准确地获取并处理安全数据的公安大数据平台,提供全面、实时的安全情报,以提升犯罪侦查、治安管理等方面的能力,保障社会的安全和稳定。

三、建设内容1. 数据采集与整合:通过与各级公安机关、社会安全相关机构的数据共享,收集各类安全数据,包括视频监控数据、社交媒体数据、传感器数据等,并进行统一整合。

同时,建立数据质量和安全管理机制,确保数据的准确性和安全性。

2. 数据存储与管理:建设分布式、容灾性的数据存储系统,保证大规模数据的存储和管理。

同时,建立数据备份和灾难恢复机制,以保证数据的安全和可靠性。

3. 数据分析与挖掘:采用大数据分析技术,对采集到的数据进行实时分析和挖掘。

通过建立数据模型和算法,提供事件预测、关联分析、异常检测等功能,为公安机关提供有针对性的情报和支持。

4. 信息共享与协同:搭建一个信息共享与协同平台,将公安机关的数据、情报和分析结果进行整合,实现各级公安机关之间、不同领域安全机构之间的信息交互与共享,提高工作协同性和关键信息的传递。

5. 应用开发与服务:开发一系列与公安工作相关的应用程序,包括视频监控管理系统、案件管理系统、人脸识别系统等。

通过开放平台接口,提供给社会安全相关机构和企业使用,实现资源共享和协同作战。

四、项目实施与管理1. 确定项目组成员:成立项目组来负责项目的整体实施和管理。

项目组成员包括项目经理、技术负责人、数据专员、安全专员等。

2. 制定详细项目计划:在项目启动后,制定详细的项目计划,明确项目的工作内容、工作目标和时程安排。

3. 项目实施阶段:a) 系统设计与开发:根据项目需求,进行系统设计,并开展系统开发工作。

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[4] Tom Wbite. Hadoop权威指南[M]. 清华大学出版社, 2015.
Police Technology 2015年 第3期 13
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2015年 第3期
公安大数据的机遇与挑战
(四)公安综合研判应用平台应用层包括通用应用和 专题应用
通用应用是指利用大数据资源和服务提供统一的统计 服务、查询服务、比对碰撞服务和搜索服务。通用应用是平 台提供的典型应用支持综合研判业务的开展,同时利用开放 的Web服务接口、API接口为其他业务系统提供对应的业务 应用。专题应用根据公安实战的业务需求设计典型应用,为 一线民警提供大数据时代“打、防、管、控”的利器。
三、公安综合研判应用平台框架设计
公安综合研判应用平台是以分布式数据采集、集中式 数据管理、综合大数据分析服务为特征,为公安业务应用 提供大数据分析及应用服务的信息化支撑系统。平台总体 架构设计如图1所示:
公安综合研判应用平台建设分为存储层、支撑层、服 务层、应用层。
(一)公安综合研判应用平台存储层包括海量、多 源、异构数据的存储和整合
(二)公安综合研判应用平台支撑层包括数据计算、 分析、挖掘、预测
在数据处理方面,为满足不同的数据规模、组织方式 和 应 用 需 求 , 采 用 Hadoop批 处 理 框 架 、 S t orm流处 理 框 架、Spark增量处理框架和传统数据处理框架相结合的数 据处理方式,分别应对批量计算、流式计算和实时计算的 需求;采用数据挖掘的方法,对警用关注的人、车、案等 信息进行深度信息挖掘和横向关系挖掘;融合机器学习、 数据挖掘等算法进一步进行决策分析和预测。
同样,当发生案件时,用户可以根据案件相关车辆初 步分析,然后进入大数据分析系统进行由案到车的研判分 析流程。
(二)分析模型 人车案关联分析的主要业务模型包括人车模型。
五、结束语
本文基于当前公安信息化发展对大数据的迫切需求, 设计了以分布式数据采集、集中式数据管理、综合大数据 分析服务为特征的公安综合研判应用平台,分析了面向实 战的大数据分析服务和应用服务。随着公安大数据不断积 累数据,扩展应用,公安综合研判应用平台最终将实现事 前预测、预防、管控,事中处置、指挥、调度,事后发现 的全方位闭环信息整合分析和应用服务,为实现由粗放向 精细、由被动向主动、由静态向动态、由单一向互动的警 务模式转变,为实现有效防控、准确预测的警务工作目标 提供服务和应用支撑。
Police Technology 2015年 第3期 11
型的运行,向下为基础设施的组织管理按需分配提供监督 管理。
(二)大数据的采集与存储 数据的采集包括结构化数据采集与非结构化数据采 集。通过金盾工程一期二期的建设公安行业除了积累了海 量的结构化数据,还积累了大量的视频监控以及案件文档 等非结构化数据。公安综合研判应用平台需要把结构化数 据和非结构化数据进行统一的采集和警务资源整合,实现 人员信息、车辆信息、案件信息的贯通融合。 数据存储基于公安业务应用的特点建立数据模型,在 大数据环境下根据不同的数据和业务特点将数据存储在分 布式文件系统、关系数据库和非关系数据库中实现海量数 据的高并发快速查询检索。 (三)大数据的分析和挖掘 为了实现公安综合研判应用平台的快速分析计算功 能,分别采用storm在线分析、spark近线分析、hadoop离 线分析等并行计算框架满足不同需求的计算需要。使用 Mahout、R语言等并行数据分析挖掘框架进行综合业务数 据的分析挖掘,通过数据的分析与发现满足实现人员分 析、车辆分析、案件分析、轨迹分析等功能中的海量数据 快速分析、预测等需求。
二、公安综合研判应用平台关键技术
(一)基础设施建设 公安综合研判应用平台基础设施建设包括:软硬件基 础条件、云平台。 首先,支撑公安大数据运行的软、硬件基础设施包括 存储设备、运算设备、一体机、基础软件、IT服务等。 其次,如果数据是财富,那么大数据就是宝藏,而云 计算就是挖掘和利用宝藏的利器!基础设施之上可以采用 云计算的架构,运行在公安网上的云平台向上为公安大数 据提供一个弹性计算的平台保障数据管理、处理和业务模
公安大数据的机遇与挑战
基于大数据技术的 公安综合研判应用平台设计
王欣1,2 郝久月1,2 汪宁1 1. 公安部第一研究所 2. 北京市中盾安全技术开发公司
摘 要:大数据技术是信息化发展的趋势,公安综合研判应用平台利用大数据技术提供高效的计算能力和分析能力,详细 阐述了平台的基础层级架构设计,并介绍面向实战典型业务应用的设计方法,为公安机关“打、防、管、控”提 供有力手段。
综上所述,庞大的规模、迅猛的增速以及多样的数 据为公安信息资源的管理和应用带来了巨大的挑战。因 此,当前迫切需要在公安信息化建设过程中采用大数据 思维,利用大数据技术带来的高性能,挖掘数据的核心 价值,支撑治安防控、综合研判等方面的业务需求,探
索公安业务应用新模式。本论文利用大数据技术设计了 公安综合研判应用平台,充分利用人员、车辆、案件数 据,设计典型业务应用,提供面向实战的大数据分析服 务和应用服务。
参考文献
[1] 周军, 黄松锋,陈鑫等. 基于云计算和大数据技术的视频应用 平台设计[J]. 警察技术, 2014(10).
[2] 覃明贵,闻扬 .大数据背景下的平安城市平 胡明舒,张学谦,陈志华.基于视图警务云平台的车辆大数据 应用[J].警察技术,2014(10).
四、典型应用
基于公安大数据综合研判应用平台,以人车案为核心 提供面向实战的专题应用,充分调研业务流程,阐述人车 案关联分析典型应用的设计。
(一)分析流程
人车模型如图3所示主要对车辆异常属性、车辆行 为、车辆特征,以及人员特征、关系人员建立分析模型。 通过建模同时对人、车、案数据建立关联关系,用于大数 据分析。
关键词:大数据 综合研判 分析
一、引言
近年来,全国公安机关紧紧围绕国家经济社会发展大 局,大力实施科技强警战略,持续开展以“金盾工程”为 载体的公安信息化建设,着力以信息化引领公安工作现代 化。随着信息主导警务战略的深入推进,“金盾工程”二 期建设基本构建了横向到边、纵向到底的基础架构,以及 全警采集、全警应用、全警共享的应用格局,公安信息化 建设取得了明显成效。全国各级公安机关在信息化建设和 应用过程中积累了海量的数据资源。
(三)数据模型 数据模型采用以车为核心、人车案三维一体的数据模 型。综合人员信息,案件信息、车辆信息等业务数据建立 数据关联模型,为分析预测提供数据支撑。
用户可以每天定时分析系统推送的关注车辆信息,对 于可疑车辆可以进行由车到案研判分析流程。首先分析车 辆属性、行为、特征等情况,确定研判车辆。然后,基于 车辆关联人员信息等综合业务数据进一步分析人车关联等 信息。最后通过关联案件/警情对车辆进行综合分析研 判。
(三)公安综合研判应用平台服务层从资源服务、业 务服务、专题服务、索引服务四个方面提供新型大数据服 务方式的要求
多源异构数据经过数据抽取、转换、清洗、加载处理 以后,形成以公安五要素为基本组织形式的基础资源库, 实现资源整合服务;通过关联映射、全文抽取转换和统一 转码、描述等处理,形成专题服务;面向公安业务提供高 性能实时数据分析处理、多数据源关联查询检索、大数据 预测、合成化作战支撑等面向治安的业务服务;提供全文 检索、数据索引的搜索服务。
在数据的存储方式上,采用内存数据库、分布式非关
系型数据库和传统关系型数据库相结合的方式。关系型数 据库用于面向传统的事物型数据;非关系型数据库用于处 理文本、视频、图片等非结构化数据;内存数据库主要面 向高实时性要求的业务,用于需要实时处理、运算的数 据,例如实时图1公安大数据分析平台总体架构空间位置 数据等;分布式非关系型数据库主要面向海量数据分析运 算任务,采用分布式数据运算处理技术实现海量数据的快 速运算处理,例如历史案件规律分析运算等。
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