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深度解析大數據在公安领域的应用
来源:本站  发布日期:2016-3-31  点击次数:1145

近一两年,大數據开始在公安等行业领域得到普及应用,除了行业自身的特殊要求外,大數據也带动了相关行业的需求发展。未来,基于大數據的行业应用会变得更加深入,更多的相关厂商也会涉及其中,大數據在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来

在安防的细分领域中,大數據在公安及智能交通探索应用得比较早,相关的解决方案和技术也比较成熟,在广西等地也已经有相关的项目落地,大數據应用系统已经上线运营,取得了预期的效果。

項目應用前景看好

    以相关的案例来讲,在广西公安厅投入使用的大數據系统中,整个项目是以自治区的总数据为出发点,对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据,每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上,后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务,比如已经推出的卡口过车大數據、视频图像大數據和公安情报大數據三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询,以及基于测控的分析和基站行业的服务,目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

    在智能交通领域,目前主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大數據的技术分析所得。从应用上看,用户切实感到便捷好用,所以市场潜力很大,未来的应用会更加广泛。

大數據应用存在的难题

    大數據本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘,这些数据本身来说是通用的。但在安防领域,哪些数据是有用的,哪些是我们需要关心和提取的,这是目前在摸索的问题。也就是说,当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合,以提取更有价值的数据。

    從技術上分析,有兩個技術難點:

    第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裏面進行特征的提取,這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的,比如在視頻裏有幾個活動目標、是人還是車。如果是人,身上穿的是什麽樣的衣服;如果是車,車牌號是多少、什麽樣的品牌型號、顔色、行進速度、方向等數據,這些都是可以轉化爲結構化數據爲人所用。目前,安防的數據很多涉及到視頻數據,而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據,也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

    第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。数据是有关联没关联之分的,我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据,包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块,通过大數據技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安數據流動的單向性

    公安行業每天獲取的數據數以千萬,如何確保這些數據信息的安全成爲行業共同關注的熱點。從傳統意義上講,數據産生之後,首先要確保數據本身的安全,目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前,如果你對數據不了解,就算把這些數據擺在面前,你也很難去提取有用的數據,但這並不能作爲行業忽視其重要性的借口。因爲對安防廠商而言,很多有價值的數據是需要提供保護的,也就是對數據應用模式采取高規格的保護措施,因爲這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來,可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

    現在,公安的數據一般在局域網內運行,並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網絡和不同的層次,讓數據在不同的網絡安全系統之間,從低安全性網絡向高安全性網絡實行單向流動,最後在公安的核心網絡裏彙集所有的數據(這個安全等級是最高的,通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網,主要以視頻數據爲主,輔以視頻相關的業務,這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯,才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網絡上,可以獲取犯罪嫌疑人的照片,但這個人是誰,他的信息是什麽,只有進入公安網以後才能獲取,才能將相關信息匹配關聯起來,然後通過其他數據庫的關聯,進一步挖掘出他在哪個網吧出現過,在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來,但這種挖掘只能在高安全性網絡中進行,這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

    从传统的安防业务来讲,还是以公安客户投资建设系统为主,厂商提供产品和集成的解决方案,最终由集成商来做落地实施,最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时,未来行业对大數據中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业,用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难,那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现,给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入,用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来,或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理,包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点,这些公共服务在公安行业目前还比较难做,不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建,以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

    对于大型、特别大型的项目,比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目,一般来说可能会找专业的IT厂商来做,特别是互联网公司(现在也有牵涉其中),他们更多是以技术提供商的角色参与,安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确,因为即使是技术比较领先的行业厂商,它也很难或者没有必要投大量的研发在大數據基础的研发上,而是应该将重点放在大數據的基础应用或业务解决方案上,然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢,持续发展。

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