公安大数据治理中数据冲突解决方法探索

近年来全国公安机关在积极推进公安信息化工作过程中,生产和积累了丰富的公安业务数据,如何在公安大数据建设过程中将数据资源转化为现实战斗力已成为当前公安信息化建设的重大基础性课题,而数据治理是发挥数据战斗力的重要基础。在数据治理过程中产生数据冲突问题增加了数据治理的难度,并影响了上层应用对数据进行分析研判的准确性。因此提出一种基于数据源属性自动解决数据冲突问题的思路,实验表明该方法具有较高的准确性。     

公安数据标签化建设应用研究

公安行业标签体系的建立,在一定程度上需要人工结合公安业务的总结与概括,需要结合数据和专业业务信息,有目的、有概括性地总结。标签可以自用,更多情况下标签体系结合数据使用,搭建模型,构成一个为业务服务的复杂生态。建立公安数据标签体系能够推动数据到信息的升级;能够推动公安数据跨地区、跨部门、跨警种的共享共用;能够推动公安模型的发展,表达和预测要素深层含义和关联关系,进行风险评估等。     

公安数据的异地查询

“公安数据的异地查询”的实现,有利于把零散孤立的公安业务信息分类汇集、统一使用,实现全国范围的信息共享,为公安部门的快速反应、整体作战提供了强有力的保证。 本文主要介绍其实现的必要性,公安数据类型、数据传输,数据异地查询、查询控制、查询流程等。     

"金盾工程"中数据使用特性及传输要求

分析公安数据的使用特性及传输要求是"金盾工程"中实现信息共享目标的关键,本文主要从对基础业务数据的联机事务处理、综合数据的联机分析处理、异地数据的随机查询、大量数据的异地比对等方面介绍公安数据的使用特性及传输要求.     

公安大数据平台信息安全交互技术研究

公安大数据成为当前公安信息化工作的趋势和重点,其目的在于提升公安机关的战斗力、执法公信力、人民群众安全感和满意度。公安机关大数据根据其存储、处理数据的属性,建立了不同涉密等级的公安大数据平台,为满足公安业务工作需要,大数据平台之间涉及数据交换,数据如何合规、安全的交换是大数据平台面临的一个急需解决的问题。通过数据分类分级、数据脱密脱敏技术对交互数据进行脱密脱敏降级处理后,采用授权访问、安全审计和异常行为监测等技术提出了一种进行数据安全交互的技术方案。     

公安大数据应用研究

主要介绍了大数据的背景、概念及公安大数据建设的重点内容,并通过一组案例简单介绍了公安大数据的应用,为公安大数据建设和应用提供借鉴。     

面向视频侦查应用的车内人脸识别研究

针对在公安实战中具有重要意义的车内人员人脸识别问题进行研究,提出其识别精度偏低的主要原因是其与常见的行人人脸场景间存在强烈的数据集偏差(Dataset bias)。将深度学习人脸识别与物体分类中的迁移学习相结合,设计了一种可实现样本融合的人脸识别网络,通过消除两个场景的数据集偏差,达到同时利用行人场景和车内人脸场景的数据进行训练的目的,并在此基础上与现有的卡口车牌抓拍系统进行融合,形成了一套初步达到实际应用指标的实时人脸-车牌抓拍识别系统。     

数据治理与分析——警情云合成作战平台的研发与应用

数据的共享、融合、治理是未来公安信息化发展的方向,通过整合全社会、公安、政府等多方面的数据源,构建"一人一档"社会人员的整体人物画像和"一案一档"的案件管理模块,为公安在防范、管制、控制、服务、破案等多个方面工作提供数据支持,并结合公安的现状和实际业务需求,提出了警情云合成作战平台的数据治理方案、建设方案,进行了应用案例分析。     

基于大数据技术的公安综合研判应用平台设计

大数据技术是信息化发展的趋势,公安综合研判应用平台利用大数据技术提供高效的计算能力和分析能力,详细阐述了平台的基础层级架构设计,并介绍面向实战典型业务应用的设计方法,为公安机关“打、防、管、控”提供有力手段。     

东莞公安车辆信息库的建设和应用

东莞公安聚焦"数据警务、智慧公安"的发展目标,积极探索人工智能、大数据等新技术驱动的公安信息化转型升级之路。车辆信息库围绕车辆抓拍图片、车辆结构化数据、公安业务数据等多源异构数据的智能融合和管理,实现数据的按需汇聚、深度融合和智能研判,构建统一的车辆视图大数据服务系统。车辆信息库建设作为智慧新警务在东莞的实践,有力推动了警务工作由“汗水警务”向“智慧警务”转变。