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智慧公安大数据分析平台开发警务指挥调度平台搭建

   日期:2020-06-03     浏览:4    评论:0    
核心提示:众所周知,当前的公安工作面临的社会管理形势愈发复杂,基层民警承受工作压力越来越大,破解警力不足的客观矛盾要求公安工作提质增效。其在信息处理中,多沿用传统的数据分析工具和分析方法,对数学模型构建等方面创新不足,信息处理能力有待提升。·

智慧公安大数据分析平台开发警务指挥调度平台搭建

[本文由源中瑞涂先生编辑/智慧公安系统开发搜索微信:ruiec999]

众所周知,当前的公安工作面临的社会管理形势愈发复杂,基层民警承受工作压力越来越大,破解警力不足的客观矛盾要求公安工作提质增效。其在信息处理中,多沿用传统的数据分析工具和分析方法,对数学模型构建等方面创新不足,信息处理能力有待提升。

而且基础数据相对薄弱:一是警务数据采集不够完整。当前部分重要的警务数据采集质量仍不够理想。二是数据采集缺乏规范监管。

警务工作的洞察力有待提高:警务工作仍以应对为主,在主动预防、精细化管理等方面的研究不够深入。

随着城市治安问题不断升级,警务指挥业务面临着严峻的挑战

指挥调度:如何更好地对下沉后的警力进行管理和调度,做到扁平化一级指挥?

情报研判:如何充分地发挥情报信息引领作用,形成情指、情勤联动机制?

勤务管理:如何解决基层警力信息支撑不足,警力资源不能动态部署的问题?

各类型公安系统举例

通用类服务:在大数据提供的数据资源基础上,结合分布式计算、可视化分析和展现等技术,可实现综合查询、搜索引擎、数据比对、布控预警、分类统计等常用功能,以及趋势分析、异常分析、相关性分析等挖掘功能。

研判类服务:基于大数据分析挖掘,实现各类战法集市、积分预警模型、全要素分析工具、社交网络分析、隐性重点人挖掘、治安态势分析等综合情报研判功能。

智能类服务:综合情报研判功能,实现案件多维分析、黛玉新传 半卷舒帘激增预警、犯罪预测模型、人员智能画像、涉恐系数分析、人员亲密度模型分析等功能。

涉恐系数分析:涉恐系数应用以部级信息资源服务平台汇集的数百亿条数据作为数据基础,提炼反恐业务特征数据项,建构人员刻画六维模型。每一个维度上又包含了大量具体的特征。在此基础上,构建形成涉恐人员标签体系和涉恐系数综合计算模型,通过大数据分析处理实现对千万级目标群体的涉恐概率计算。

犯罪预测分析:利用大数据技术,自动抽取警综平台内案事件、人口、地理、天气、房价等数据进行智能建模分析,预测当天辖区案件的高发区域及发案概率,把需要重点防控的区域以简明扼要的图形界面直观地凸显出来,科学引导一线巡防。

其部署智慧公安系统框架的价值

提高反恐能力:以最高效率完成对多种来源数据的分析,并揭示出不同行为间的互动关系,进而能够运用分析算法预测危险分子的行动趋势。

推进案件侦破:对多种数据的融合处理、比对,最大化的精确分析,实现快速联动,精确打击,提高案件侦破效率。

预测犯罪趋势:通过提取人们行为的时空规律性和关联性,进行犯罪预测,为犯罪预测提供可靠的依据。

破解交通难题:会算时间的智能红绿灯、随机应变的“潮汐车道”、道路交通事故分析预警、道口车驾查控等等,管制线路状况、分流路段走向。

应对高科技犯罪:通过大数据分析应用为侦查人员提供侦破案件的线索,提高破案效率,有效应对闪得快、藏得深,容易造成大范围的危害的高科技犯罪。

通过警务工作大数据可在指挥调度、警力配置、台安防范等方面开展预测分析,制定更精细化的工作方案,将有限的警力资源投放到最关键的位置,实现警力边际效应最大化。

从源头上解决制约警务整体效能的体制性障碍和瓶颈性问题,长远谋划、精细作为,数字警务、智慧公安建设也在不断加强,公安机关核心战斗力和公安工作智能化水平大幅提升。

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