現代警務 智能化應用研究探索與實踐

警務工作走向智能化，是新時代的大趨勢，也是必然選擇。某公安機關緊緊抓住大數據戰(zhàn)略實施和“智慧城市”建設的戰(zhàn)略機遇，圍繞打造智能警務新生態(tài)，充分運用現代信息科技手段，深入實施公安大數據戰(zhàn)略，不斷深化現代警務、智能警務建設，重點推進智能視覺與物聯感知體系建設，在現代化條件下積極開展智能化應用研究探索和實踐，有力助推了公安工作質量變革、效率變革和動力變革。

一、打造全量全息全時空動態(tài)感知能力

智能警務的應用離不開動態(tài)鮮活精準感知數據的支撐，多年來依托“天網工程”“雪亮工程”，圍繞人的“吃、住、行、消、樂”動態(tài)活動軌跡和重點行業(yè)、重點單位、重點部位，采用多種模式布建整合視頻監(jiān)控、智能車輛卡口、智能門禁等各類智能視覺與物聯感知設備，全息、全時空采集各類治安要素信息。

在感知點位的布局和布設上，重大關注不同感知技術的綜合應用所產生的實戰(zhàn)成效。目的是通過不同感知技術在不同點位科學布設，達到不同特征的同一性身份認證。如把感知點位分為動態(tài)點位和準動態(tài)點位兩部分，人車快速流動的交通道路路口為動態(tài)點位，小區(qū)、停車場、商場等人車長時間滯留的點位為準動態(tài)點位。同時把動態(tài)點位再劃分為骨干節(jié)點（城區(qū)邊界出入口、主要交通道路路口、）和邊緣節(jié)點（次要道路 / 街區(qū)路口），在骨干節(jié)點上布設全量、全息的感知設備并進行飽和覆蓋，確保不遺漏任何一個感知目標。通過骨干節(jié)點全量全息全覆蓋采集的多維數據結合時空特征進行大數據分析研判，基本上可以做出不同感知特征數據之間的統(tǒng)一性認定。而在邊緣節(jié)點則只需根據現場實況因地制宜的布設不同類型的感知設備就可以。這樣即最大化利用了不同感知技術的特點和優(yōu)勢，又大大節(jié)省了感知點位布建的成本。

二、打造中心集群化服務支撐能力

有了全量、全息、全時空的動態(tài)感知數據后，如何對不同維度不同格式的數據進行匯聚存儲和運算加工處理也是決定了實戰(zhàn)應用成敗的關鍵。因此重點打造了中心集群化的服務支撐能力，部署了支撐全警智能化應用的集群化平臺，包括動態(tài)感知數據匯聚存儲服務集群（感知數據的統(tǒng)一匯聚和存儲）、實時消息服務器集群（大數據分析研判和預警結果的訂閱和推送）、智能視覺解析服務集群（視頻、圖片的解析與算法調度管理）、實戰(zhàn)應用結構化數據服務集群（把解析后的結構化數據進行統(tǒng)一歸檔）、技戰(zhàn)法模型運算服務集群（技戰(zhàn)法模型倉）等支撐動態(tài)擴展的集群化服務能力，為全警實戰(zhàn)提供了從感知數據傳輸匯聚、存儲、分發(fā)、視圖解析、特征比對、大數據分析運算的強大支撐能力。

三、系統(tǒng)拓撲架構

網絡拓撲上，支撐平臺分為互聯網、視頻專網、公安網三個信息域?；ヂ摼W匯聚平臺匯聚社會單位感知數據，經安全邊界接入到市局統(tǒng)一的視頻專網全息匯聚平臺。解析中心分為算力和算法兩部分，算力采用標準的 CPU、GPU 服務器，可容納不同模態(tài)和不同廠商算法，解析的結構化和特征向量數據連同原始的視圖文件擺渡到公安網內的數據中臺，通過數據中臺向上下級公安機關和各警種提供智能化應用接口。網絡拓撲結構如圖 1 所示。

在邏輯上，采用了分層解耦架構，包括前端設備與平臺解耦、視圖匯聚與解析解耦、硬件與軟件解耦、數據與應用解耦，打破了條塊分割，構建了多技術、多廠商、多品牌、多產品共存的融合生態(tài)系統(tǒng)。邏輯分層架構如圖 2 所示。

在各分縣局和市局之間的聯網方式上，系統(tǒng)分析了以下三種模式：

模式A——各分縣局采集的數據在本地匯聚存儲的同時，將源數據直接上傳到市局大數據平臺。本地數據在本地直接應用，從市局平臺獲取市局基礎數據、省廳數據、各警種數據和其他分縣局的數據。

模式B——各分縣局采集的數據在本地匯聚存儲，在通過本地大數據平臺將處理后的數據上傳到市局大數據平臺。本地數據在本地直接應用，從市局平臺獲取市局基礎數據、省廳數據、各警種數據和其他分縣局的數據。

模式C——各分縣局采集的數據不在本地匯聚存儲，直接上傳到市局大數據平臺。本地不建設大數據平臺，所有數據從市局平臺獲取。

與以往的大數據不同，全息感知的主要特點是數據的鮮活性和實時性，只有在保證數據實時性的前提下，才能突顯預警預判和動態(tài)管控在公安大數據的應用特點。原始圖片不涉及格式問題，結構化數據結構比較規(guī)范，接口標準容易統(tǒng)一，更適合采用模式 A；模式 B 雖然在技術實現上最為簡單，但喪失了市局大數據平臺的實時性優(yōu)勢；模式 C 雖然可以達到實時性的目標，但對市局平臺的壓力太大，分局的主觀能動性受到很大限制。

對準結構化數據，由于各家算法不統(tǒng)一，不同算法數據之間無法比對運算，需要在各下層獨立系統(tǒng)把數據歸并處理完后再向上級平臺匯總結果，或采用上級平臺向下級平臺發(fā)起請求的方式獲取數據，適合采用模式 B。最終確定采用模式 A 和模式 B 的混合模式。其中結構化數據聯網采集模式 A，準結構化數據聯網采用模式 B。

四、實戰(zhàn)應用

在以上全量、全息、全時空的動態(tài)感知數據和中心集群化的服務能力支撐下，動員各警鐘、各實戰(zhàn)單位積極開展針對不同場景和不同警務特色的各類實現應用系統(tǒng)，其中重點是各實戰(zhàn)應用模型的開發(fā)取得了很好的成效。其中突出的實現應用成果包括集一“135”防控圈的高度實時性和精準性的智能預警防控、全息檔案、全要素圖譜、全關系圖譜以及“從案到人”的案件線索智能化研判分析等。

五、未來創(chuàng)新路徑

全息感知、智能視覺、大數據等相關技術系統(tǒng)在支撐和引領社會治安管控方面還有很大亟待不斷拓展和深入開發(fā)的應用空間，未來主要的研究和創(chuàng)新主要針對以下幾個方向開展：

一是智能化在線警務應用。結合移動警務終端、移動執(zhí)法記錄儀、車載監(jiān)控等現有裝備，利用5G 通信技術， “前端做加法、后端做乘法”，在前端嵌入車輛以及危險動作、危險物品識別等不同模態(tài)的智能視覺算法，借助于中心強大的視覺智能解析與比對運算能力，實現對車輛等的實時布控和對危險動作、危險物品的實時監(jiān)測預警，賦能一線民警。同時開發(fā)集成高靈敏視覺、聽覺、嗅覺，并具備現場信息反饋、聲光預警提示和應急處置功能的便攜式、佩戴式多合一單警智能裝備 , 為一線警力加載高度智能化、人性化的“體外感知器官”，提高單兵作戰(zhàn)和應急處突能力，打造新一代“超級警察”。

二是人財物全要素大數據應用。深度融合全息感知數據、技網偵數據、金融數據、社會關系等動靜態(tài)數據，形成人、財、物全要素大數據圖譜，圍繞“食、住、行、消、樂”動態(tài)活動軌跡，利用多維度、多手段，深度挖掘相關要素邏輯關系， 實現對管控對象的分級分類精準管控、治安態(tài)勢感知預警等大數據分析研判。

三是身份特征 + 智能建檔應用。以人財物全要素大數據為支撐，以身份特征檔案為紐帶，疊加不同來源、不同維度的信息項。通過結構化和準結構化數據、人財物數據、動靜態(tài)數據的歸檔、融合、交織、碰撞，搭建以身份特征碼為虛擬身份的相對唯一的智能檔案庫，全力孵化新一代大數據智能應用技戰(zhàn)法，實現邏輯智能分析和信息聚類研判。

文章摘自中國安防協(xié)會

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