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求多且求精 準(zhǔn)確率是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的首要難關(guān)

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)用的市場競爭點(diǎn)。

公安行業(yè)一直是安防技術(shù)應(yīng)用的前沿市場,在安防領(lǐng)域,目前對于公安大數(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。

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)測預(yù)判:是大數(shù)據(jù)應(yīng)用未來的發(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)的趨勢走向做出預(yù)測,對危險(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),通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的智能分析,實(shí)現(xiàn)如以圖搜圖、語義搜圖、車輛/人員布控、疑似案件對比、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)主要來源于車駕管庫、盜搶庫、布控車輛庫、涉案車輛庫等公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)的資源情報(bào)類數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉庫的核心庫。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要是來源于卡口聯(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)化的卡口過車圖片,這些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移而不斷增長,構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉庫的中心庫。來自于其他設(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,來自于系統(tǒng)外的車輛圖片,構(gòu)成了車輛數(shù)據(jù)倉庫的外圍庫。

2、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)

對于核心庫的車輛靜態(tài)數(shù)據(jù),通常都是存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。對于中心庫的卡口通行數(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HBase中,其中實(shí)時(shí)過車記錄部分,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

對于卡口過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,必須通過智能分析技術(shù)對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化并入庫,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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