大數(shù)據(jù)是國(guó)家戰(zhàn)略

近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展、各種數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)設(shè)備的廣泛使用以及多媒體工具技術(shù)與社交網(wǎng)絡(luò)的普及,，從社會(huì)資源和互聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)增長(zhǎng)和海量聚集的特點(diǎn)，內(nèi)容涵蓋了文本,、圖像、音頻和視頻，質(zhì)量更加精準(zhǔn)細(xì)致，形式更加多樣化,，大數(shù)據(jù)成為信息化發(fā)展的新階段，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,、社會(huì)治理,、國(guó)家管理、人民生活都產(chǎn)生了重大影響,。

2015年8月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》,，這是指導(dǎo)中國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展的國(guó)家頂層設(shè)計(jì)和總體部署,。《綱要》明確指出了大數(shù)據(jù)的重要意義,，大數(shù)據(jù)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新動(dòng)力,、重塑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新機(jī)遇、提升政府治理能力的新途徑,?！毒V要》清晰地提出了大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要任務(wù)：加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享，推動(dòng)資源整合,，提升治理能力,；推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，培育新興業(yè)態(tài),，助力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,；強(qiáng)化安全保障，提高管理水平,，促進(jìn)健康發(fā)展,。2017年12月8日，中共中央總書記習(xí)近平主持中共中央政治局集體學(xué)習(xí)國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時(shí)強(qiáng)調(diào),，要善于獲取數(shù)據(jù),、分析數(shù)據(jù)、運(yùn)用數(shù)據(jù),，要推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,，要建立以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì),，要運(yùn)用大數(shù)據(jù)促進(jìn)保障和改善民生，要切實(shí)保障國(guó)家數(shù)據(jù)安全,。“數(shù)據(jù)興國(guó)”和“數(shù)據(jù)治國(guó)”已上升為國(guó)家戰(zhàn)略,。

智慧城市的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的價(jià)值在于對(duì)上層應(yīng)用平臺(tái)提供開放聚合的能力和標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用接口，為上層深度應(yīng)用平臺(tái)提供基礎(chǔ)支撐：（1）基礎(chǔ)ICT能力,，包括云計(jì)算,、網(wǎng)絡(luò)控制、終端,、實(shí)時(shí)通信,、增值業(yè)務(wù)；（2）運(yùn)營(yíng)支撐能力,，包括鑒權(quán)認(rèn)證,、信息查詢、服務(wù)變更,、購(gòu)買支付等,；（3）大數(shù)據(jù)能力，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)運(yùn)算,、建模,、標(biāo)簽生成、客戶畫像,、場(chǎng)景匹配等,；（4）業(yè)務(wù)資源能力，包括行業(yè)解決方案提供等,；（5）服務(wù)資源能力,，包括渠道管理、客戶關(guān)系管理等,；（6）場(chǎng)景化應(yīng)用能力,，包括匹配垂直行業(yè)的各類應(yīng)用場(chǎng)景庫(kù)。

基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要搜集三個(gè)層次的全量數(shù)據(jù)資源,，包括：基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù),、行為信息數(shù)據(jù)、基層網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),，以及提供位置洞察,、標(biāo)簽管理、數(shù)據(jù)集成,、用戶視圖,、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘,、網(wǎng)絡(luò)評(píng)估,、數(shù)據(jù)管理,、運(yùn)營(yíng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全,、隱私保護(hù),、業(yè)務(wù)報(bào)表等數(shù)據(jù)服務(wù)，見圖1,。

1.公共安全大數(shù)據(jù)

（1）什么是公安大數(shù)據(jù)

公安機(jī)關(guān)在履行社會(huì)管理職責(zé)過程中,，管理儲(chǔ)存了各類數(shù)據(jù)信息，包括人口管理,、接處警信息,、出入境登記、旅店賓館住宿信息,、機(jī)動(dòng)車駕駛員信息等,。針對(duì)這些互聯(lián)網(wǎng)信息、生物特征信息,、行為軌跡,、圖片影像等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，是公安大數(shù)據(jù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),，也是公安信息化建設(shè)的重點(diǎn),。不斷加強(qiáng)對(duì)公安內(nèi)部的信息數(shù)據(jù)、社會(huì)資源和互聯(lián)網(wǎng)資源信息的整合和處理以及對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘,，是公安信息化發(fā)展的方向,。

（2）公安大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,，以情報(bào)為主導(dǎo)的公安信息化系統(tǒng)飛速發(fā)展,，公安系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)里整合了大量警務(wù)數(shù)據(jù)和社會(huì)資源數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)符合智慧城市大數(shù)據(jù)的特征：

l  大量性：規(guī)模超大,、不斷攀升,。

l  高速性：高速產(chǎn)生、處理高效,。數(shù)據(jù)產(chǎn)生的頻率和傳送頻率非?？欤枰M(jìn)行實(shí)時(shí)處理,，這一點(diǎn)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同,。

l  多樣性：種類多樣、來源多樣,。不僅包括傳統(tǒng)的格式化數(shù)據(jù),，還包括來自互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻,、圖片,、地理位置信息等等,。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)占了存儲(chǔ)數(shù)據(jù)總量的75%—95%，這些非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)無(wú)法以現(xiàn)在的技術(shù)手段處理,。

l  低密性：有用數(shù)據(jù)提純,。從大量的低質(zhì)量、低價(jià)值的數(shù)據(jù)中獲取數(shù)據(jù)成本很高,。以視頻為例,，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒,。

此外,，公安大數(shù)據(jù)還具有小模型和小定律交叉的特點(diǎn)，即使是同一類問題,，不同地方也都不一樣,，所以模型和程序要針對(duì)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決,，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用網(wǎng)頁(yè)和搜索引擎等技術(shù)解決,，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)交互和群體智能解決,。

2.安防監(jiān)控大數(shù)據(jù)

（1）公安大數(shù)據(jù)離不開安防監(jiān)控

公安大數(shù)據(jù)建設(shè)的不同階段,，應(yīng)用會(huì)體現(xiàn)在諸多實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括視頻偵查系統(tǒng)（視頻結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)）,、車輛檢索系統(tǒng)（車輛大數(shù)據(jù)）,、人員布控系統(tǒng)（人臉大數(shù)據(jù)）等。這些系統(tǒng)以道路監(jiān)控,、卡口電警,、人臉卡口等不同監(jiān)控前端獲取的視頻、圖片及結(jié)構(gòu)化特征為基礎(chǔ),，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能分析,，實(shí)現(xiàn)如以圖搜車、以圖搜人,、全文檢索,、相似性研判等分析應(yīng)用，幫助公安能夠快速科學(xué)地偵破案件,。

在智慧城市實(shí)時(shí)采集的海量數(shù)據(jù)中,，視頻因形式直觀內(nèi)容豐富，已成為一種極為重要的數(shù)據(jù)形式,。如今視頻攝像頭在生活中已經(jīng)隨處可見,，無(wú)論是室內(nèi)還是室外，小區(qū)還是商場(chǎng)，各種社會(huì)公共安全場(chǎng)所都有監(jiān)控系統(tǒng)在發(fā)揮作用,，尤其是在維護(hù)穩(wěn)定,、反恐處突、治安防范,、偵查破案,、服務(wù)群眾等工作實(shí)踐中，視頻監(jiān)控技術(shù)在構(gòu)筑全天候全方位治安防控體系中具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),。視頻監(jiān)控技術(shù)通過實(shí)時(shí)顯示監(jiān)控區(qū)域現(xiàn)場(chǎng)圖像和回放歷史場(chǎng)景的功能,，具有發(fā)現(xiàn)犯罪、預(yù)防犯罪,、威懾犯罪和鎖定目標(biāo),、提供線索、固定證據(jù)等重要作用,。

海量數(shù)據(jù)給常規(guī)技術(shù)（獲取/存儲(chǔ)/管理,、處理/傳遞/共享、關(guān)聯(lián)/聚類/分析）帶來了眾多挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的公安數(shù)據(jù)系統(tǒng)無(wú)論是規(guī)模還是架構(gòu)都很難適應(yīng)在海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的管理和分析,，直接影響了公安形勢(shì)預(yù)判和重大決策。

（2）安防監(jiān)控大數(shù)據(jù)面臨的問題

安防監(jiān)控作為公安大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)資源,，提供了大量的圖像信息,，但面臨兩大挑戰(zhàn)：

①存儲(chǔ)成本高。視頻圖像特別是高清視頻占存儲(chǔ)空間大,，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)通常只存儲(chǔ)一個(gè)月,，關(guān)鍵信息無(wú)法得到長(zhǎng)時(shí)間保存，而且保存時(shí)間越長(zhǎng),，成本就越高,。

②快速檢索困難。監(jiān)控圖像資源中包含大量冗余的數(shù)據(jù)信息,，讓用戶從這些數(shù)據(jù)中自行尋找線索,，不亞于大海撈針,。人工的數(shù)據(jù)回溯,，不僅占用了大量的人力、物力和時(shí)間,，同時(shí)由于個(gè)人能力的差異也會(huì)導(dǎo)致針對(duì)視頻的認(rèn)知偏差,。例如道路監(jiān)控僅針對(duì)卡口實(shí)現(xiàn)了主干道的車輛識(shí)別，覆蓋面有限,，其他活動(dòng)目標(biāo)及特征無(wú)法獲取,，大多依靠人工進(jìn)行收集和處理，難以結(jié)合多種時(shí)空交叉數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索和研判比對(duì)。

采用先進(jìn)技術(shù)逐步解決大數(shù)據(jù)的問題

現(xiàn)階段,，建設(shè)新的能夠匹配公安業(yè)務(wù)場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是安防企業(yè)面臨的迫切需求,。

1.首先要解決安防監(jiān)控基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)的問題

（1）針對(duì)存儲(chǔ)問題：使用更先進(jìn)的圖像編碼技術(shù)，比如H.265能在不降低圖像清晰度的前提下,，將存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬降低40%,。以天地偉業(yè)的S+265技術(shù)為例，可以比H.265進(jìn)一步降低20%的碼流大小,，有效節(jié)省存儲(chǔ)成本,。

（2）針對(duì)檢索困難問題：使用視頻解析技術(shù)，從圖像中提取車輛/行人/人臉的結(jié)構(gòu)化特征信息,，將圖像信息轉(zhuǎn)換成有價(jià)值數(shù)據(jù),，形成視頻線索，協(xié)助民警快速辦案,。目前借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),，自動(dòng)提取與挖掘關(guān)鍵信息的手段已經(jīng)開始進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)。

（3）以天地偉業(yè)推出的人臉識(shí)別系列產(chǎn)品為例,，既有用于后端智能的“神謀”系列人臉識(shí)別服務(wù)器,，也有前端智能的“深瞳”系列人臉抓拍機(jī)。每路視頻每秒中可同時(shí)檢測(cè)提取20個(gè)人臉,，支持最低30個(gè)像素的眼間距,，支持人臉左右25°偏轉(zhuǎn)、上下15°偏轉(zhuǎn),；針對(duì)面部有遮擋的特殊行為,，如戴帽子/墨鏡/口罩或一定角度下低頭/側(cè)臉，仍然可以做到準(zhǔn)確檢測(cè),，特別適合室外開放場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)布控使用,；可以在億級(jí)人臉庫(kù)中秒級(jí)返回比對(duì)結(jié)果，快速實(shí)現(xiàn)涉案人臉的身份鑒定與身份關(guān)聯(lián),，從而幫助警員及時(shí)準(zhǔn)確決策,，提升破案效率。同時(shí)基于天地超星光微光成像技術(shù),，即便夜間周圍,，憑借環(huán)境光線也能清晰捕獲。

2.其次要解決公安大數(shù)據(jù)的線索挖掘問題

1.建立多條件,、多軌跡的綜合研判分析模型,。從積累的海量歷史數(shù)據(jù)中可以挖掘警情案件規(guī)律，從而能夠針對(duì)重點(diǎn)人,、重大事件,，結(jié)合軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行異常異動(dòng)推送預(yù)警信息。而且通過模型可以將各層級(jí)各警種日常業(yè)務(wù)中的大量經(jīng)典技戰(zhàn)法和破案案例實(shí)現(xiàn)固化共享和戰(zhàn)法傳承，提升整體戰(zhàn)斗力,。

2.采用知識(shí)圖譜技術(shù),。將公安中各類數(shù)據(jù)，匯總?cè)诤铣蔀槿?、事,、地、物,、組織,、虛擬身份等6大類實(shí)體，根據(jù)其中的屬性聯(lián)系,、時(shí)空聯(lián)系,、語(yǔ)義聯(lián)系、特征聯(lián)系等,，建立相互的關(guān)系,，最終形成一張由人事地物組織構(gòu)成的關(guān)系大網(wǎng)。關(guān)系網(wǎng)根據(jù)數(shù)據(jù)的接入可自動(dòng)更新,，有效地解決大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分散,、割裂以及難以統(tǒng)一處理的難題，為公安系統(tǒng)提供多維度,、可查詢,、可分析、可研判的大數(shù)據(jù)情報(bào)系統(tǒng),。

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