基于大数据的智慧公安系统研究

基于大数据的智慧公安系统研究

摘要：随着科技的不断发展，大数据时代的到来，公安系统融合大数据机制已

经成为顺应时代发展的必然趋势。大数据、云计算、物联网等新技术迅猛发展，

对公安信息化产生了深远而巨大的影响和作用。不仅仅能提升系统运行管理效率，也能融合云计算、物联网等技术的应用优势，为海量数据的协同管理奠定基础。

本文就大数据的智慧公安系统展开探讨。

关键词：大数据时代；智慧公安系统；整体框架

引言

大数据背景下，智慧公安建设是一项系统工程。它具有智能性、预测性、4V

性这3个性质特征。综合几方面情况看，大数据背景下，目前公安信息化和智慧

公安建设工作已经不能满足公安发展的需要，智慧公安建设面临的形势严峻，工

作任务繁重。公安机关应顺势而为，穹尽全力，积极投入到全警种全行业智慧公

安建设工作中去。

1基于大数据的智慧公安系统整体框架

所谓大数据，就是指具有海量性、高增长性以及多样化特征的信息结构，要

想将公安系统和大数据进行融合，就要建立全警种全行业信息管理机制，有效对

信息数据进行安全控制维护，从而一定程度上有效应用信息手段打击违法犯罪行为，为管控对象的全面预警管理和打击控制提供保障。为了进一步推进全警种全

行业基础性信息化发展进程，建立健全更加完整的常态化警务实战监督管控流程，就要整合智慧管控目标，确保相应工作都能按照标准化流程有序开展，且能提升

公安部门主动服务的发展能力，确保行业监管体系能为智慧公安系统框架结构的

建立创设良好的平台。基于此，要在大数据背景下建构具有打击力度以及防控严

密的管理模式，将智慧公安系统分为以下基础体系和层次结构。（一）基础体系。（1）从语义分析角度完善的管理数据信息系统体系，要对信息予以搜集和整理

汇总。（2）基于可信计算的安全保障管控结构。（3）从数据管理标准和管控要

求出发的规范化运行体系。（二）基础层次。要将大数据背景下智慧公安系统分

为五个基础性管控层次。（1）要建立大数据工程运行基础平台，也就是最基本

的计算机网络设备模式，要整合相关设备，以保证运行基础和物理环境的稳定性。（2）数据支撑平台层，在层次体系运行过程中，要完善安全认证过程，有效建

立公共数据交互系统，并且保证能应用系统的互操作管理模式，维护管理流程的

基本水平。（3）统一化的数据业务应用层，在平台和业务共同运行的应用层结

构中，数据采集过程要遵循相应的标准，确保能满足GAT543《公安数据元》中

的相关规定，有效提升数据应用的合理性和完整程度。（4）信息共享层，为了

保证数据应用的合理性和实效性，就要结合数据应用要求建立完整的数据交互共

享层，确保数据共享的及时性。（5）深度决策层，要将语义体系作为关键，整

合数据挖掘流程、数据对比分析流程、数据预警模式以及数据知识综合体系等，

从而辅助决策的制定，确保相应问题都能得到合理性评估和监督。（三）基础结构。在对大数据背景下智慧公安系统进行全面分析的过程中，也要对物理安全、

运行安全、信息对抗、数据安全以及内容安全予以判定，有效提升信息管理工作

的实效性，从而提升数据信息处理工序的合理性，要对信息的交换流程、显示过

程以及扩散体系进行保护，完善授权管理，并且一定程度上确保能维护信息获取

能力。其中，内容安全较为关键，主要是指对信息进行可控管理，并且利用密文

解析路径或者是形态路径建立信息裁剪和信息阻断，有效完善信息替换过程，确

保信息利用效率能满足预期。

2基于大数据的智慧公安系统实现过程

2.1大数据综合信息采集平台

首先建设基础设施层。基础设施层是平台运行所需的基础软硬件、网络环境

的统称，主要包括Hadoop集群、应用服务器、数据库服务器，共享存储，各类

数据库以及公安网环境等内容。其次建立数据支撑层。围绕公安大数据资源整合

总体规划，实现不同来源数据的交换、整合加工，并按照不同应用模式设置整合

基础库、关联库、主题库、Hadoop列数据库、内存数据库等多种数据库体系，

并且实现海量信息资源的一体化整合、管理与监控，对外提供不同层面的数据服

务支撑。

2.2建立信息平台服务层

在整合采集工作后，就要对信息的应用路径和应用价值展开深度分析，确保

能将数据信息和服务流程作为核心，并且围绕信息以及数据资源建立更加系统化

的注册管理机制和服务接口控制机制，确保能将安全管理以及运行监控等需求作

为重点，全面发挥信息平台服务层的应用价值，也为管理和监控工作的全面开展

提供保障。需要注意的是，在智慧公安系统建立的过程中，要充分结合公安系统

自身的特征和要求，确保能将元数据管理和请求服务体系进行连接管控，从根本

上保证能第一时间收集有效信息。

2.3人脸大数据中心

（一）概述。采用大数据、云存储技术，在中心设计人像资源库，实现对海

量人脸图片类非结构化数据、人脸模型类半结构化数据，以及人脸特征属性、索

引等结构化数据的集中存储，提供快速的数据比对分析，挖掘更多地数据关联信息，为公安业务处理和决策提供信息化技术支撑。（二）功能。人脸大数据要求

是面向海量人脸结构化数据存储、检索、分析，通过数据分析挖掘，可以提供人

脸属性快速查询、以脸搜脸、身份确认、人脸查重、人员行为轨迹分析等功能。（１）人脸查询：支持通过时间段、监控点、人脸属性等条件进行模糊查询；（２）以脸搜脸：支持通过单个或多个人脸模型进行相似度的匹配检索；（３）

身份确认：支持通过人脸大库模型比对确认目标人脸身份；（４）人脸查重：支

持在同一人脸库或两个不同人脸库中查询相似人脸；（５）分析模块：支持静态库、抓拍库碰撞（刑嫌人员、涉黑恶人员库），支持一人多证分析、串并案分析、轨迹分析等多种应用。

2.4警务实战应用系统的建设与应用模式

建设方面，围绕“两降两升”的总体目标，即警情、案件数量下降，破案数量、人民群众安全感上升，以“服务领导决策、服务基层工作、服务业务实战”为建设

宗旨，采用“先试点后推广”的建设模式，依托专业安防厂家的技术力量，实行警

企共创机制：系统应用的建设经过企业调研、公安复核、企业研发、公安试点、

机制落地一系列环节，最终实现系统的建成应用与推广。其主要有以下特点：新

老共存：兼容及补强已建发挥成效的旧系统，保证不影响原有业务应用；数据拉通：多元化数据整合拉通，数据统一规则清洗存储；优势整合：整合各行业企业

优势领域的业务、数据、应用系统；合作共建：在空白的应用领域，寻找优势企

业共同研发建设；专人专项：企业与局方紧密结合，需求来源于一线民警，研发

出的功能更贴近实战。建成后在系统应用方面，充分运用大数据、云计算、人工