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大数据技术在公安领域应用前景分析

来源:幸福宝官网地址   发布时间:2021-08-30 23:25nbsp;  点击量:

本文摘要:在安全细分领域,大数据在公安和智能交通探索中应用较早,相关解决方案和技术也比较成熟,广西等已经相关项目落地,大数据应用于系统已经在线运营,取得了预期的效果。项目应用于前景寄予厚望的案例,在某省公安厅使用的大数据系统中,项目整体以自治区总数据为出发点,每天在所有卡口通道产生的数千万条数据,每年分布式存储约30亿条数据,慢慢搜索在此基础上,可以向公安用户提供更多的解决方案和电子货币服务。例如,已经上市的卡口大数据、视频图像大数据和公安信息大数据三个方面的解决方案。

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在安全细分领域,大数据在公安和智能交通探索中应用较早,相关解决方案和技术也比较成熟,广西等已经相关项目落地,大数据应用于系统已经在线运营,取得了预期的效果。项目应用于前景寄予厚望的案例,在某省公安厅使用的大数据系统中,项目整体以自治区总数据为出发点,每天在所有卡口通道产生的数千万条数据,每年分布式存储约30亿条数据,慢慢搜索在此基础上,可以向公安用户提供更多的解决方案和电子货币服务。例如,已经上市的卡口大数据、视频图像大数据和公安信息大数据三个方面的解决方案。

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这些方案以获得多种功能的搜索、测量管理的分析和基站行业的服务为目的,公安能够科学地调查事件。在智能交通领域,目前主要应用于车辆缓解。例如,基于不同道路、十字路口车流量的统计资料(时、日、月统计资料等),根据这些统计资料,可以分析不同时间段道路动态的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经落地于许多大城市。

例如,平时在巴士上看到的移动电视上播放的工作高峰段的动态画面是基于大数据的技术分析扣除。从应用程序来看,由于用户深刻易用,市场潜力相当大,未来的应用程序不会更普遍。大数据应用于不存在的难题,大数据本身对数据的存储、搜索、关联、推理等有价值的挖掘,这些数据本身是标准化的。然而,在安全领域,哪些数据简单,哪些是我们必须关注和提取的,这是目前正在思考的问题。

也就是说,现在的困难是融合技术热点和业务,提取更有价值的数据。从技术上分析,第一个难题是如何从非结构化数据中提取结构化数据。非结构化数据是指在视频中展开特征的提取,这些可能是人类无法解读和处理的结构化数据,例如视频中有一些活动目标、人类、汽车等可以解读和处理。

如果是人的话,身体穿什么样的衣服,车牌号码是多少,什么样的品牌号码,颜色,前进速度,方向等数据,这些都可以转换成结构化的数据。目前,安全的数据多与视频数据有关,但视频数据本身不需要结构化的数据,也不能被计算机处理。因此,未来技术人员面前的课题是如何将视频数据转换为计算机应处理的结构化或半结构化数据。

第二个难题是寻找这些数据之间的关联和价值。数据没有关联,我们不能用工具找。这些存储的特征数据包括公安行业、五谷丰登城市每天发生的大量视频数据,可以为许多案件侦察获得有价值的线索。

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目前,技术必须解决的问题是,这些数据是否可以通过合适的工具模块通过大数据技术与原来被忽视的数据信息相关联,以及是否可以找到或提取这些数据之间的相关性,并为案件的解决和计划决定获得科学的数据依据。


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