公安大数据警务大数据分析系统专业方案设计图文.doc
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1、公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案产品推荐2:激光投影:最好大屏处理方案产品推荐3:智慧展厅:综合应用处理方案物联网和大数据作为信息时代技术产物,受到社会各界广泛关注,怎样利用物联网技术和大数据分析算法提升办案效率,已成为各国警方分析研究课题。本文构想了一套基于物联网技术警务大数据分析模型,意在探讨该套模型在实际应用中可行性,和可能碰到困难。背景介绍警察作为一个国家关键机构,担负着维护社会稳定,打击违法犯罪关键职责,面对着越来越狡猾犯罪分子,警方需要有效提升预防和打击犯罪能力,单靠警员人工破案已无法满足社会需求,所以国家提出“科技强警”发展战略
2、,借助高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪,“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而,伴随信息时代到来,犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽,传统信息化手段已极难帮助警方快速分析研判。多年来,“物联网”、“大数据”越来越被大家所熟知,著名“谷歌汽车”、“大数据流感估计”更是成为物联网技术和大数据估计应用经典案例。这两个在几年前还不为人知技术名词,仿佛是在一夜之间闯进了我们生活,将大家拉入了科幻电影中场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢?物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人和物经过新方法联络在一起,形成人和物、物和物互联,实现信息化,远程管理控制和智能化网络。
3、作为物联网以后IT行业又一大颠覆性技术革命,大数据是信息爆炸时代产物,大家天天上网、交流、购物、订票产生了数以亿级数据,而这项技术意义并不在于掌握了庞大数据信息,而在于对这些含有意义数据进行专业化估计处理。警方分析研判关键是挖掘人员、组织、案(事)件、阵地和物品五要素之间关联关系,假如能够借助物联网技术获取五要素信息,那么将大大提升警方获取线索信息效率,同时也能避免人为错误。而面对庞杂线索信息,则能够借助大数据分析技术实现深入,高效挖掘分析,进而快速找出五要素之间关联关系。本文试图探讨构建一套基于物联网技术警务大数据分析模型,借以提升警方线索采集和分析研判过程正确性和效率。技术架构基于物联网技
4、术警务大数据分析模型是一个利用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖掘分析系统模型。它包含了物联感知层、数据传输层、数据分析层和数据展示层,同时,它还要和现有公安信息网有效融合,实现信息共享碰撞。物联感知层警务物联网,是指利用感知技术和智能装置对警务工作关注对象进行自动感知识别,经过网络,技术处理和智能分析,实现对关注对象状态和态势信息实时掌握,达成对关注对象动态监测、正确管理和科学指挥目标。现在警方所应用场景有旅客身份证查验、警车警员GPS定位、城区视频监控、道路卡口车辆监控、关键部位报警防范、关键人员手机定位、枪支RFID标签定位等,能够采集到人员、车辆和物品城市时空数据,为警方
5、建立基础要素排查提供大量真实可靠原始数据。数据传输层经过移动互联网、有线网络等媒介传输到系统模型物联网数据,含有数据量大,且分布在不一样时域,空域特点,是无法直接使用,为此需要根据一定标准规则对它们进行初步筛选和归类整合,将其转化为兼容系统模型,含有统一规范标准“元数据”。数据分析层经过初步归类整合数据依旧是海量且缺乏直观联络关系,无法为警方提供研判依据,为此需要借助专业数据挖掘算法对这些数据深入分析、整合。同时还要和公安信息网中线索和情报进行碰撞,以降低单一数据源造成信息可靠性低等问题。常见分析算法有分类分析、回归分析、聚类分析和关联分析。分类分析依据一定分类准则将含有不一样特征数据划分到不
6、一样类别过程。以某地域团伙作案为例,该区域近一段时期是团伙犯罪高发期,警方对该区域和邻近区域娱乐场所和出租屋人员进行集中排查,采集到大量身份证信息和手机串号信息。经过对午夜时段身份证号和手机串号进行碰撞,能够筛选出一批常常出入于犯罪高发区可疑人员名单,进而帮助警方缩小排查范围。回归分析经过对自变量和因变量做一定相关性分析,由此建立回归方程,用以估计变量依靠关系。加利福尼亚警方曾利用火灾预警系统来估计建筑物火情和分析纵火案。加利福尼亚警方经过将十二个月内火灾案件和当日天气,建筑物本身原因等资料数据化,形成了一套火灾等级和火灾原因拟合函数,当火灾原因点越丰富时,拟合出来火灾隐情拟合函数曲线就越细腻
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