智慧公安大数据分析平台开发人脸识别系统开发

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近年来，“物联网”、“大数据”被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。

而物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。

作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。（智慧公安大数据分析平台开发：jy.ruiec.com/进站了解详情）

警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。

智慧公安大数据分析系统技术架构

基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息网有效融合，实现信息共享碰撞。

警务物联网，是指利用感知技术与智能装置对警务工作关注对象进行自动感知识别，通过网络，技术处理和智能分析，实现对关注对象状态和态势信息的实时掌握，达到对关注对象动态监测、精确管理和科学指挥的目的。目前警方所应用的场景有旅客身份证查验、警车警员GPS定位、城区视频监控、道路卡口车辆监控、重点部位报警防范、重点人员手机定位、抢支RFID标签定位等，可以采集到人员、车辆以及物品的城市时空数据，为警方建立基本要素排查提供大量真实可靠的原始数据。

数据传输层

经过移动互联网、有线网络等媒介传输到系统模型的物联网数据，具有数据量大，且分布在不同时域，空域的特点，是无法直接使用的，为此需要按照一定的标准规则对它们进行初步的筛选和归类整合，将其转化为兼容系统模型的，具有统一规范标准的“元数据”。

数据分析层

经过初步归类整合的数据依旧是海量且缺乏直观联系关系，无法为警方提供研判依据，为此需要借助专业的数据挖掘算法对这些数据进一步分析、整合。同时还要与公安信息网中的线索与情报进行碰撞，以降低单一数据源造成的信息可靠性低等问题。常用的分析算法有分类分析、回归分析、聚类分析以及关联分析。

分类分析

根据一定的分类准则将具有不同特征的数据划分到不同类别的过程。以某地区团伙作案为例，该区域近一段时期是团伙犯罪高发期，警方对该区域以及邻近区域娱乐场所以及出租屋的人员进行集中排查，采集到大量的身份证信息和手机串号信息。

通过对午夜时段的身份证号以及手机串号进行碰撞，可以筛选出一批经常出入于犯罪高发区的可疑人员名单，进而帮助警方缩小排查范围。

回归分析

通过对自变量和因变量做一定的相关性分析，由此建立回归方程，用以预测变量的依赖关系。加利福尼亚警方曾利用火灾预警系统来预测建筑物火情以及分析纵火案。

“智慧警务”需要加强顶层设计，推进资源整合，即国家要重视各种信息资源的采集，上级公安机关要动员各职能部门联合立项，共同攻克制约公安政务服务信息化建设中的难点、热点和瓶颈问题，提升公安机关对“互联网+”与公安工作融合发展的认识和能力。

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