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李文峰:大数据在智慧警务中的应用

发布时间:2019-10-18 08:39:20

2014年7月13日,由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办,北达软协办,CIO时代网承办的“第三届中国大数据应用论坛”在北京大学隆重举行,来自业界的相关专家学者、CIO、媒体朋友等150多人参与了此次的大数据盛会。

在下午的论坛上,来自深圳德讯信息技术有限公司的咨询总监李文峰先生与大家分享了“大数据在智慧警务中的应用”,在演讲中,李文峰先生提到:政府成为大数据时代的领跑者,政府利用大数据完成五个转型。紧接着李文峰先生与大家分享了世界各国政府开放大数据的情况,并提到了开放大数据的五个原则以及重点开放的14个领域。他表示:利用大数据开展警务工作已成趋势,利用大数据提高国家安全的保障能力,是未来推进方向之一。李文峰先生谈到的大数据在警务工作中的应用,是一个全新的方向,相信大数据会对警务工作产生革命性影响,同时也激发现场嘉宾对大数据行业应用的更多畅想。以下为演讲实录:

深圳德讯信息技术有限公司的咨询总监 李文峰

我的演讲题目是“大数据在智慧警务中应用”,主要包括三个部分:第一政府领跑大数据,第二警务召唤大数据,第三德讯服务大数据。

大数据思维特征大家都知道,就是数据体量大,数据类型多,处理速度快,处理价值低,单个信息没有价值,大量数据在一起找出规律发现价值。所以说从整体来说数据价值比较高。政府目前是大数据真正的拥有者也是受益者,政府通过大数据实现转型,粗放型向精细化转型,单一运作向协作共享转型,现在公司各个部门干自己事,如何协同起来,从窗口式向自助全天转型,被动向主动转型,风险响应向风险防范转移。世界各国政府开放大数据情况。司法领域涵盖大量大数据,美国在12年提出大数据研究计划,目的是提高从大量数字数据中访问组织,收集发现信息的工具和技术水平,特别强调加强国家安全方面要利用大数据。

第二讲一下警务召唤大数据,随着物联网,社交网络,大数据,云计算高速融合发展,各国认识到大数据将被应用于各个领域,利用大数据提高国家的安全保障利用大数据开展警务工作成一个大趋势。

目前在公安领域逐渐形成大情报,大联动,大服务这种格局,对这个警务工作产生革命性影响。就我们国内工业信息化来看,公安部目前掌握信息量最多,从各个部门从各个行业把各种各样数据进行收集陈列积累,所以这些数据如何整合和共享,并且发现其中巨大价值,怎么发现?我们国内信息化已经开始利用这个大数据平台建设大情报系统,大视频系统,大联动系统。国内警务大数据时代到来。

[page] 首先看北京公安,北京公安去年提出来打造大数据警务建设格局,要求数据推动警务工作现代化,引领警务工作信息化。在上海公安利用各个单点信息,把信息收集起来,然后在这个基础上有关的人事物信息通过要素之间逻辑分析开展大数据分析,形成了这个分布图,提供依据。这个技术利用在1970年,当时根据每天案件发布情况,把情况放到一个墙上,通过这个墙趋势性分析发现下一步哪一个案件哪个地点发生。想法超前技术落后。这是广州公安,推动平安工程过程中,提出建设大数据平台诉求,形成这种省市县三级大数据存储计算中心,采集各个地方的卡口数据,人脸信息,这个基础上转化成结构化数据,在这个基础上开展大数据分析。

第三是德讯服务大数据。德讯是专注于数据资源规划公司,主要为客户提供数据资源规划,数据标准建设,信息资源共享平台规划,数据架构设计,通过多年发展我们形成自己一套理论,有工具有自己的一套服务方法。

我们规划工具主要有元素管理工具,数据资源管理工具,信息资产管理服务平台。在数据资源规划方面我们形成方法论。这是我们对一汽制造公司规划成果,一汽公司新厂在成都,用了大量机器人,这种机器人工作过程中收集大量数据,如何从规律中找出有价值信息,必须把大量实体关联分析。这是桂林信息资源标准建设,是以建设智慧桂林数字桂林为出发点,这个分析过程中,我们对公安领域进行分析,数据种类多,包括结构化和非结构化数据,数据PT计算。

这个数据资源经过数据交换清洗进入数据中心,数据仓库,这个基础上为领导和各个部门提供服务。在公安厅发现数据来源,包括结构数据,比如目前建成的八大库。公安数据具备大数据通用特性,第一体量大,增长快,高清视频录像,一个月2.5T的空间。公安数据来源非常丰富种类多,公安大数据成规模存储,警务工作对时间相当敏感,要求大数据必须是一秒定位,海量数据挖掘尽可能以秒响应。

我们说警务大数据涵盖结构化和非结构化数据,通过我们对警务工作了解,目前核心分析还是以结构化分析为主。这是一个案例,结合深圳交警实际情况,我们对传统的数据库和Hadoop进行分析,我们整体过程中用天云数据库。警务大数据平台建设目标就是全面推进信息资源整合利用,构建大数据监管大数据服务,一体化警务大数据平台。通过这个警务大数据平台实现决策科学化,和业务监管精细化便民服务实施话,情报分析智能化。

这是我们构建一个警务大数据平台一个技术架构,上层主要已建的或者未来需要建设的服务,同时为企业法人社会治安以及公安系统内部协同服务,各个部门之间协同服务,从整体上分两层,包括了运行支撑平台,应用支撑平台包含大数据分析平台,信息资源录入管理,信息资源服务平台。

价值隐藏在数据中,利用大数据分析这些价值,只有大数据经过沉淀积累存储起来以后,通过要素之间关联分析,通过人、地点、物、机构要素关联分析才能为上层警务应用提供数据服务。

车辆排查场景,办案民警从当地目击证人那里了解车辆,锁定嫌疑车辆,通常知道这个车,以车找人,在现状过程中,这个办案民警通过视频一点点查询,地毯式搜索,花费很大。但是利用大数据,卡口记录,进行关联查询可以很快把需要排查信息资料搜索到。这是界面,首先录入肇事车辆信息,进行排查。应用场景是实验车辆活动规律分析,这个场景中有时候已知车辆号码需要经常出现的位置进行突破,怎么掌握这车经常在什么地方活动,什么时段活动,以往过程中这个办案民警无法下手,无法视频中找出车辆找出规律。但是使用大数据,根据号牌在各个卡口识别级别排序,仅仅需要10秒查出来。

这是我们一个界面,首先查出这个车辆哪些卡口出现,次数是什么,出现不同时间段。还有第三个场景,清零行动,深圳交警目前开始的活动,要求到7月1日起,三宗以上未处理车辆扣车。通过大数据可以有更多场景适用,比如假套牌车甄别,车辆保有量分析等等。

我就给大家介绍大数据在警务应用,我们发现大数据在应用场景刚刚起步,我们在实际工作中去发现去想大数据怎么应用,才能把各个场景建设起来,谢谢大家!

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