摘 要： 近年來(lái),隨著公安信息化建設(shè)的逐步深入，大量的公安信息系統(tǒng)已經(jīng)建立起來(lái)，這些系統(tǒng)的建立和使用，使公安信息系統(tǒng)中積累了大量的原始信息和結(jié)果信息。這些信息格式多樣，容量巨大，如果不善加管理和利用，必將成為系統(tǒng)中的“數(shù)據(jù)包袱”，無(wú)法產(chǎn)生任何價(jià)值，從而造成公安財(cái)富和成果的大量浪費(fèi)。本文基于公安信息化領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，建立了大數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)總體架構(gòu)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)架構(gòu)，并借助幾個(gè)典型應(yīng)用，描述了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)以及涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

　　關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)；視頻偵查輔助；智能串并案；目標(biāo)軌跡跟蹤

0 引言

　　隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息系統(tǒng)的觸角已經(jīng)伸向各行各業(yè)各個(gè)領(lǐng)域，公安系統(tǒng)也不例外。近年來(lái)，各地公安部門已經(jīng)陸續(xù)建設(shè)和部署了多種信息系統(tǒng)，包括接處警與指揮調(diào)度系統(tǒng)、案事件管理系統(tǒng)、情報(bào)收集和分析系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)的建設(shè)和使用，一方面實(shí)現(xiàn)了公安部門日常工作信息化，另一方面也使各級(jí)公安部門產(chǎn)生和保存了大量的數(shù)據(jù)，包括警力數(shù)據(jù)、軌跡數(shù)據(jù)、案事件數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)不但體量龐大，而且文檔、圖像、音視頻等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占比重也大幅度增加。由于信息存儲(chǔ)和處理平臺(tái)以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的制約，現(xiàn)有的公安信息系統(tǒng)已無(wú)力對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行管理以及進(jìn)一步的處理、分析和利用，不能將這些數(shù)據(jù)中存在的有價(jià)值的信息挖掘出來(lái)。能否管理好這些數(shù)據(jù)，進(jìn)而充分、有效地利用這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在其背后的重要信息，為公安行業(yè)的預(yù)測(cè)預(yù)警和科學(xué)決策提供有力的依據(jù)，以提高執(zhí)法效率和快速反應(yīng)能力，及時(shí)預(yù)防和打擊犯罪活動(dòng)，已經(jīng)成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題[1]。為此，將大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用引入公安信息化建設(shè)領(lǐng)域，無(wú)疑具有非常積極的意義。

　　那么，什么是大數(shù)據(jù)呢？大數(shù)據(jù)的典型特征通常用4V表示，分別代表規(guī)模巨大（Volume）、形式多樣（Variety）、增長(zhǎng)迅速（Velocity）、 不確定（Veracity），如何管理和處理具有4V特征的海量數(shù)據(jù)，從中挖掘有價(jià)值的信息，滿足各種用戶的信息使用需求，就是大數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用所要達(dá)成的主要目標(biāo)。就公安信息化建設(shè)而言，大數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的引入，旨在利用最新的技術(shù)和方法，管理大數(shù)據(jù)，分析大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)，使公安信息化建設(shè)跟上時(shí)代步伐。

　　本文基于公安信息化領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，建立了大數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)總體架構(gòu)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)架構(gòu)，并借助幾個(gè)典型應(yīng)用，描述了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)，以及涉及的關(guān)鍵技術(shù)。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

　　1.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

　　本文中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)是公安信息化系統(tǒng)的一個(gè)有機(jī)組成部分，包括三個(gè)典型應(yīng)用，分別是視頻偵查輔助系統(tǒng)、智能串并案系統(tǒng)、目標(biāo)軌跡跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)以服務(wù)化云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，基于分層技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，如圖1所示。

　　基礎(chǔ)設(shè)施層為系統(tǒng)提供高性能計(jì)算和云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)，分為虛擬化設(shè)施與非虛擬化設(shè)施兩類：其中虛擬化設(shè)施由虛擬化軟件將服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等物理設(shè)施虛擬為可用的邏輯資源，可實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的按需分配和動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用；非虛擬化設(shè)施直接使用服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等物理設(shè)施，主要用于分布式高性能計(jì)算。

　　基礎(chǔ)軟件層運(yùn)行在硬件設(shè)施之上，包括操作系統(tǒng)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、Hadoop框架以及開(kāi)發(fā)工具等基本軟件支撐環(huán)境，基礎(chǔ)軟件層為其他軟件提供運(yùn)行環(huán)境。

　　支撐層由支撐服務(wù)和數(shù)據(jù)接入兩部分組成，主要包括安全認(rèn)證支撐平臺(tái)、安全云應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)、綜合支撐保障技術(shù)中心、GIS服務(wù)平臺(tái)、通用構(gòu)件庫(kù)、數(shù)據(jù)訪問(wèn)平臺(tái)。

　　應(yīng)用層由大數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)雍蛻?yīng)用服務(wù)兩部分組成，其中大數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)訛閼?yīng)用服務(wù)層提供支撐，主要包括各種數(shù)據(jù)挖掘分析算法和模型，應(yīng)用服務(wù)包括視頻偵查輔助服務(wù)、智能串并案服務(wù)和目標(biāo)軌跡跟蹤服務(wù)。

　　展現(xiàn)層包括視頻偵查輔助、智能串并案和目標(biāo)軌跡跟蹤三部分，主要為各級(jí)公安人員提供友好的人機(jī)操作界面。

　　1.2 數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)架構(gòu)

　　為了兼顧海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理與系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)采用兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理模式：人口、車輛、嫌疑人員等基礎(chǔ)信息，以及一定時(shí)間范圍內(nèi)的案事件等規(guī)模有限的數(shù)據(jù)，采用Oracle、MySQL等傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，滿足系統(tǒng)高實(shí)時(shí)性訪問(wèn)的需要；案事件的歷史數(shù)據(jù)、視頻、日志等海量數(shù)據(jù)采用Hadoop 集群中HDFS文件系統(tǒng)和HBase數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)與處理并支持系統(tǒng)未來(lái)的橫向擴(kuò)展。同時(shí)，為數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口，為上層應(yīng)用實(shí)現(xiàn)透明化的數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)，屏蔽系統(tǒng)的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)架構(gòu)如圖2所示。

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)處理，產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)定期導(dǎo)入Hadoop集群中HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，Hadoop集群負(fù)責(zé)視頻、圖片、日志等海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)挖掘分析形成的結(jié)果可重新注入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支撐用戶對(duì)挖掘分析結(jié)果的實(shí)時(shí)查詢。

　　內(nèi)部訪問(wèn)接口包括面向關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的JDBC、ODBC，以及面向Hadoop集群的HBase API、HDFS URL接口、HDFS文件系統(tǒng)API等，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop集群的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

　　核心引擎是整個(gè)數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)管理的核心，介于內(nèi)部訪問(wèn)接口和對(duì)外數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口之間，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)訪問(wèn)的權(quán)限管理、數(shù)據(jù)訪問(wèn)內(nèi)容的解析與重定向、數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作的緩存等工作，主要包括權(quán)限管理、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)分類、操作隊(duì)列管理、合法性檢查等。

　　對(duì)外數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口是數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)為大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)業(yè)務(wù)軟件提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口，所有的數(shù)據(jù)操作均通過(guò)該接口實(shí)現(xiàn)。

2 大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用

　　2.1 概述

　　本文中大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用包括視頻偵查輔助系統(tǒng)、智能串并案系統(tǒng)、目標(biāo)軌跡跟蹤系統(tǒng)，這些應(yīng)用系統(tǒng)以服務(wù)化云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，對(duì)公安大數(shù)據(jù)進(jìn)行全面整合、深度挖掘、統(tǒng)一管理共享，全面提升公安信息化系統(tǒng)的預(yù)警預(yù)測(cè)、科學(xué)決策和偵查破案能力。

　　大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用系統(tǒng)是公安信息系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，系統(tǒng)從公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取業(yè)務(wù)信息，并將大數(shù)據(jù)處理結(jié)果與業(yè)務(wù)系統(tǒng)共享。除此之外，為滿足業(yè)務(wù)需求，大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)還需要從其他行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)獲取信息。系統(tǒng)對(duì)外交互關(guān)系如圖3所示。

　　2.2 功能設(shè)計(jì)

　　2.2.1 視頻偵查輔助

　　隨著視頻監(jiān)控技術(shù)在偵查破案、治安防控工作中的普遍應(yīng)用及突出實(shí)效，各地陸續(xù)建立了視頻偵查專業(yè)隊(duì)伍。視頻偵查專業(yè)隊(duì)伍的建立，以及視頻偵查手段在公安工作中的成功應(yīng)用，正成為轉(zhuǎn)變警務(wù)模式、提升警務(wù)效能、推動(dòng)警務(wù)革命的一個(gè)全新增長(zhǎng)期。但目前的視頻偵查大多還停留在視頻調(diào)看階段，缺乏對(duì)視頻信息的智能分析、檢索和使用，使視頻監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法發(fā)揮更大效能。

　　視頻偵查輔助系統(tǒng)以海量的原始視頻數(shù)據(jù)為主要信息源，結(jié)合案例庫(kù)、車牌庫(kù)、人員信息庫(kù)等，通過(guò)視頻分析、查詢檢索、關(guān)聯(lián)分析等手段從中精煉出有價(jià)值的線索和情報(bào)，為各個(gè)業(yè)務(wù)警種提供視頻調(diào)閱、分析、處理與應(yīng)用服務(wù)，為公安人員快速破案提供輔助手段。

　　視頻偵查輔助系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)在線分析和事后離線分析功能。實(shí)時(shí)在線分析功能主要包括：人臉檢測(cè)、車輛檢測(cè)、視頻布防、人群聚集檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、絆線檢測(cè)、區(qū)域入侵檢測(cè)、物品遺留檢測(cè)、物品丟失檢測(cè)、行人軌跡分析、車輛軌跡分析等。事后離線分析功能主要包括：視頻數(shù)據(jù)管理、智能視頻分析、人臉檢測(cè)、車輛檢測(cè)、視頻結(jié)果管理、視頻情報(bào)挖掘等。

　　視頻偵查輔助系統(tǒng)的建立，將使海量視頻信息從“為我所看”層面到達(dá)“為我所用”層面，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控智能化。

　　2.2.2 智能串并案

　　串并案分析是案件偵破過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，目前的串并案工作主要依賴重復(fù)性人工分析，缺少智能化方法及工具，難以滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。

　　智能串并案系統(tǒng)以海量的案事件數(shù)據(jù)、接處警數(shù)據(jù)為主要信息源，借助大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)案事件信息、嫌疑人員、涉案物品、線索等進(jìn)行特征提取等綜合分析，依據(jù)串并案規(guī)則和模型，利用關(guān)聯(lián)聚類等方法，為公安人員提供串并案件輔助分析功能。從而使串并案工作逐步走向半自動(dòng)化和自動(dòng)化。

　　智能串并案系統(tǒng)為公安人員提供串并案管理、案件關(guān)聯(lián)分析和案件綜合串并功能。串并案管理負(fù)責(zé)對(duì)串并案中涉及的案件信息、嫌疑人信息、串并結(jié)果等進(jìn)行管理，是案件串并工作的基礎(chǔ)，包含案件信息提取、串并信息管理功能。案件關(guān)聯(lián)分析負(fù)責(zé)對(duì)案件信息進(jìn)行聚類、相似度分析等，為后續(xù)案件串并提供支撐，包含案件比對(duì)、案件相似度分析、案件聚類分析和串并案規(guī)律挖掘。案件綜合串并負(fù)責(zé)將具備串并特征的案件串并到一起形成系列案件，包含痕跡物證串并、案件要素串并、串并綜合研判、系列案輔助分析。

　　2.2.3 目標(biāo)軌跡跟蹤

　　目標(biāo)軌跡跟蹤系統(tǒng)以人員、物品、車輛等為目標(biāo)，通過(guò)收集來(lái)自不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，如旅店住宿數(shù)據(jù)、網(wǎng)吧上網(wǎng)數(shù)據(jù)、話單數(shù)據(jù)、銀行交易數(shù)據(jù)、航班數(shù)據(jù)、火車出行數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等，利用關(guān)聯(lián)查詢、信息比對(duì)、多維分析等手段，對(duì)目標(biāo)的軌跡進(jìn)行綜合分析，以圖表形式構(gòu)建目標(biāo)的軌跡圖，為案件偵破提供輔助支撐手段，并可以此為基礎(chǔ)支持公安人員完成嫌疑人員管控。

　　目標(biāo)軌跡跟蹤系統(tǒng)的主要功能是目標(biāo)軌跡分析和嫌疑人員管控。目標(biāo)軌跡分析負(fù)責(zé)對(duì)設(shè)定目標(biāo)（人員、物品、車輛）的軌跡進(jìn)行分析，系統(tǒng)收集來(lái)自不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，綜合利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)挖掘等方法建立目標(biāo)軌跡，并以圖、表、報(bào)告等方式進(jìn)行直觀展現(xiàn)，從而為各類業(yè)務(wù)辦理提供有效的支撐。目標(biāo)軌跡分析的主要功能有：軌跡數(shù)據(jù)整合、特定軌跡分析、綜合軌跡分析、軌跡綜合查詢、軌跡綜合顯示、軌跡預(yù)警管理。嫌疑人員一般包括刑滿釋放人員、在逃人員、涉毒人員等，嫌疑人員管控就是通過(guò)建立犯罪風(fēng)險(xiǎn)積分預(yù)測(cè)模型，對(duì)這類人群進(jìn)行分類分級(jí)管理。系統(tǒng)監(jiān)測(cè)這類人群的動(dòng)態(tài)信息，建立嫌疑人員的行為軌跡監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合嫌疑人員的基礎(chǔ)信息、社會(huì)關(guān)系信息等對(duì)嫌疑人員進(jìn)行管控預(yù)警。嫌疑人員管控的主要功能有：嫌疑人員信息管理、嫌疑人員布控管理、嫌疑人員動(dòng)向監(jiān)測(cè)、嫌疑人員管控責(zé)任管理、嫌疑人員預(yù)警管理、管控流程管理、管控聯(lián)動(dòng)管理、綜合查詢統(tǒng)計(jì)。

　　2.3 關(guān)鍵技術(shù)

　　⑴智能視頻分析

　　智能視頻分析就是“給視頻監(jiān)控系統(tǒng)裝上大腦”，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)“有智慧、能分析、會(huì)辨別”。實(shí)現(xiàn)視頻檢索、視頻增強(qiáng)、視頻編輯、視頻濃縮摘要、視頻標(biāo)注、行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)等智能視頻分析功能。為此，首先需要對(duì)算法、環(huán)境、圖像質(zhì)量等多種因素進(jìn)行綜合考慮，對(duì)基于運(yùn)動(dòng)背景建模與目標(biāo)識(shí)別的行為分析技術(shù)和基于目標(biāo)物體特征信息的特征識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，對(duì)產(chǎn)品在不同場(chǎng)景下的適應(yīng)性和魯棒性進(jìn)行研究。其次，將智能視頻分析技術(shù)與云計(jì)算技術(shù)相結(jié)合，突破傳統(tǒng)平臺(tái)性能和容量的瓶頸，為智能視頻分析提供充足的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，實(shí)現(xiàn)智能視頻分析全新應(yīng)用模式的發(fā)展。

　　⑵案件智能串并

　　為實(shí)現(xiàn)案件串并智能化，需要基于經(jīng)驗(yàn)法和量化分析法為各類案件建立串并模型，設(shè)計(jì)相似度規(guī)則、要素權(quán)重規(guī)則。通過(guò)聚類、相似度等分析，計(jì)算案件之間的相似程度，并給出量化的輸出結(jié)果。串并模型、權(quán)重規(guī)則以及串并算法都需要在實(shí)戰(zhàn)過(guò)程中進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整，直至滿足特定用戶的實(shí)際需求。

　　⑶犯罪風(fēng)險(xiǎn)積分預(yù)測(cè)

　　為對(duì)嫌疑人員的犯罪風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要克服目前單個(gè)模型“包治百病”的難題。通過(guò)對(duì)目前所積累的海量嫌疑人員數(shù)據(jù)的深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析，挖掘出人所不能預(yù)知的隱性規(guī)律，并針對(duì)各類管控對(duì)象分類搭建積分預(yù)警模型，做到“一把鑰匙開(kāi)一把鎖”，使犯罪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)走向個(gè)性化和精準(zhǔn)化。

3 結(jié)束語(yǔ)

　　迅猛發(fā)展的經(jīng)濟(jì)社會(huì)已經(jīng)步入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，公安信息化系統(tǒng)也無(wú)法置身事外。但是，擁有大量數(shù)據(jù)本身并不會(huì)增加任何價(jià)值，大數(shù)據(jù)的威力體現(xiàn)在如何處理、分析和利用這些數(shù)據(jù)[2]。目前，大數(shù)據(jù)在公安信息化建設(shè)中的應(yīng)用才剛剛起步，前景廣闊，任重道遠(yuǎn)。因此從現(xiàn)在開(kāi)始，就應(yīng)該讓數(shù)據(jù)說(shuō)話，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，讓大數(shù)據(jù)的價(jià)值真正地發(fā)揮出來(lái)，讓大數(shù)據(jù)助推公安信息化建設(shè)更上一層樓。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1] 趙偉.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在公安預(yù)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用[J].警察技術(shù)，2009（4）: 56-58.

　　[2] Franks B.駕馭大數(shù)據(jù)[M]. 黃海，車皓陽(yáng)，王悅，等，譯. 北京：人民郵電出版社，2013.