科達(dá)告訴你，公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的構(gòu)建方式與難點(diǎn)，及公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。
公安行業(yè)一直是安防技術(shù)應(yīng)用的前沿市場(chǎng)，在安防領(lǐng)域，目前對(duì)于公安大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式，可以分為以下三個(gè)層次：
1、統(tǒng)計(jì)查詢：這是對(duì)大數(shù)據(jù)最基本的應(yīng)用方式，主要面向歷史與現(xiàn)狀，回答已經(jīng)發(fā)生了什么事情，如流動(dòng)人口分區(qū)域統(tǒng)計(jì)、實(shí)有車輛歸屬地統(tǒng)計(jì)、各類案件的數(shù)量分布和趨勢(shì)。
2、數(shù)據(jù)挖掘：是目前大數(shù)據(jù)的核心應(yīng)用方式，其重點(diǎn)不在于發(fā)現(xiàn)因果，而是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種關(guān)系可能可以直觀解釋，也可能不能馬上發(fā)現(xiàn)其中的深層次原因，但對(duì)工作具有一定指導(dǎo)意義，比如季節(jié)氣候與某些類型案件的關(guān)聯(lián)關(guān)系、車輛活動(dòng)范圍、活動(dòng)習(xí)慣與黑車的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
3、預(yù)測(cè)預(yù)判：是大數(shù)據(jù)應(yīng)用未來(lái)的發(fā)展方向，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、挖掘的基礎(chǔ)上，建立起合適的數(shù)據(jù)模型，從數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系入手，推導(dǎo)出因果關(guān)系，能夠?qū)σ欢〞r(shí)期內(nèi)的趨勢(shì)走向做出預(yù)測(cè)，對(duì)危險(xiǎn)信號(hào)做出預(yù)警，指導(dǎo)預(yù)防工作的走向。
這三個(gè)層次具體到實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括圖偵、車輛特征分析系統(tǒng)、人員特征分析系統(tǒng)、視頻偵查系統(tǒng)等等。這些系統(tǒng)以普通視頻監(jiān)控、車輛/人員卡口、智能IPC等監(jiān)控前端獲取的視頻、圖片、結(jié)構(gòu)化描述為基礎(chǔ)，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能分析，實(shí)現(xiàn)如以圖搜圖、語(yǔ)義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對(duì)比、詳細(xì)特征分析等等深度大數(shù)據(jù)應(yīng)用，幫助公安能夠快速、科學(xué)地偵破案件。
公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用于不同警種，由于其實(shí)際應(yīng)用需求的區(qū)別，解決的問(wèn)題也有所區(qū)別。如智能交通領(lǐng)域，目前大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于車輛的疏導(dǎo)，比如基于不同道路、路口車流量的統(tǒng)計(jì)（時(shí)、日、月統(tǒng)計(jì)等），根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)可以分析不同時(shí)段某條道路實(shí)時(shí)的車流密度、發(fā)展方向和趨勢(shì)等。這些應(yīng)用目前已在很多大城市落地，比如平時(shí)大家在公交上看到移動(dòng)電視里播放的上下班高峰路段實(shí)時(shí)畫面，就是基于大數(shù)據(jù)的技術(shù)分析所得。
公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的構(gòu)建方式與難點(diǎn)
以車輛分析系統(tǒng)為例，介紹如何在平安城市大數(shù)據(jù)平臺(tái)上構(gòu)建應(yīng)用：
1、數(shù)據(jù)的來(lái)源與構(gòu)成
基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的車輛分析系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于車駕管庫(kù)、盜搶庫(kù)、布控車輛庫(kù)、涉案車輛庫(kù)等公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)的資源情報(bào)類數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心庫(kù)。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要是來(lái)源于卡口聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，其數(shù)據(jù)可分為結(jié)構(gòu)化的卡口通行數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化的卡口過(guò)車圖片，這些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移而不斷增長(zhǎng)，構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的中心庫(kù)。來(lái)自于其他設(shè)備如槍機(jī)、球機(jī)等視頻監(jiān)控設(shè)備抓拍或截取的車輛圖片，來(lái)自于系統(tǒng)外的車輛圖片，構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的外圍庫(kù)。
2、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
對(duì)于核心庫(kù)的車輛靜態(tài)數(shù)據(jù)，通常都是存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。對(duì)于中心庫(kù)的卡口通行數(shù)據(jù)，則存放在面向列的高可靠高性能分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase中，其中實(shí)時(shí)過(guò)車記錄部分，因其查詢量大且更新速度快，放置在內(nèi)存中以優(yōu)化吞吐量，降低系統(tǒng)I/O負(fù)荷。外圍庫(kù)的車輛圖片數(shù)據(jù)，則存儲(chǔ)在類似于IPSAN這樣的普通存儲(chǔ)空間內(nèi)。
3、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化與搜索查詢
對(duì)于卡口過(guò)車圖片這樣的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的檢索，必須通過(guò)智能分析技術(shù)對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化并入庫(kù)，從卡口圖片中提取出車牌顏色、車身顏色、車標(biāo)、細(xì)分車型等傳統(tǒng)卡口前端不能提供的結(jié)構(gòu)化信息并存儲(chǔ)在HBase中。
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