1、測評表現(xiàn)
AI圍繞實戰(zhàn)創(chuàng)新
公安行業(yè)對科技的追求一直孜孜不倦,如今公安的工作思路已經(jīng)向主動防御、數(shù)據(jù)驅(qū)動、科技集約精準(zhǔn)發(fā)力轉(zhuǎn)變,提出了基礎(chǔ)信息化、警務(wù)實戰(zhàn)化、執(zhí)法規(guī)范化、隊伍正規(guī)化的四大目標(biāo),力爭從汗水警務(wù)向數(shù)據(jù)警務(wù)、從事后打擊向事前預(yù)防、從全面防范向精準(zhǔn)防控發(fā)展。
公安工作思路轉(zhuǎn)變的同時,行業(yè)還存在著6大痛點需要解決:
同時面臨著警種、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)的融合以實現(xiàn)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)碰撞、警種協(xié)同的高效應(yīng)用需求。
大華股份在充分理解客戶需求的基礎(chǔ)上,結(jié)合自身技術(shù)優(yōu)勢,制定了“警種、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)”合成、領(lǐng)導(dǎo)決策、短平快實戰(zhàn)警務(wù)、減負(fù)基層四大策略;以提升全警種KPI為發(fā)力點,圍繞公安六大任務(wù)及其痛點開展工作,實現(xiàn)數(shù)據(jù)指導(dǎo)警務(wù)實戰(zhàn)的新型AI警務(wù)應(yīng)用。
基于數(shù)據(jù)整體設(shè)計頂層架構(gòu)
大華股份數(shù)據(jù)警務(wù)方案通過數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層的三級數(shù)據(jù)方案設(shè)計為全感知、全智能、全計算、全在線的“四全”體系架構(gòu),這是一個面向全警種的智慧警務(wù)頂層設(shè)計。
數(shù)據(jù)采集全域感知
該數(shù)據(jù)警務(wù)方案首先要建立的就是一張全域的、多維度的感知網(wǎng)絡(luò)層:
感知數(shù)據(jù):如平安城市、雪亮工程等項目所提供的監(jiān)控音視頻、人臉、車輛、MAC、RFID數(shù)據(jù);基于智能交通卡口、道路監(jiān)控所得的海量圖片、視頻數(shù)據(jù);
社會數(shù)據(jù):包括互聯(lián)網(wǎng)治安管理工作采集的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及民政、工商、社保、旅行客票、通信、金融等公安工作所需其他社會資源數(shù)據(jù);
警務(wù)數(shù)據(jù):主要是戶政、消防、旅游、指揮、案件等傳統(tǒng)公安結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
通過如上全域數(shù)據(jù)的采集,為數(shù)據(jù)平臺提供強大的分析基礎(chǔ),這也是數(shù)據(jù)得以準(zhǔn)確指導(dǎo)警務(wù)實戰(zhàn)的基本保證。
數(shù)據(jù)處理資源共享
要將多警種、多業(yè)務(wù)融合,其難度之大可想而知,大華股份首先就是要打通35類涉密、大量級數(shù)據(jù),接著整合執(zhí)法辦案等13類部省級核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),再匯聚人臉抓拍、過車記錄等10類區(qū)縣等本地數(shù)據(jù),覆蓋5大類合計58小類數(shù)據(jù),形成一個擁有2000億+可用數(shù)據(jù)規(guī)模、20億+本地數(shù)據(jù)規(guī)模、8PB+視頻數(shù)據(jù)規(guī)模的大數(shù)據(jù)共享資源池。
面對如此龐大的數(shù)據(jù)庫,處理能力至關(guān)重要,為此大華股份建立了警務(wù)超腦處理中心,通過強大的數(shù)據(jù)計算和視圖智能,基于AI技術(shù)建立豐富多樣的涉穩(wěn)聚集預(yù)警模型、涉恐聚集預(yù)警模型、高危涉娛人員等數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)人屬性、人關(guān)系、人行為、人軌跡、視頻的關(guān)聯(lián)分析,如何人在何時于某地做某件事等的分析。其中人臉識別、車臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化、以圖搜圖等成熟的AI算法成了數(shù)據(jù)處理的基本保證。需要特別說明的是,大華股份所建立的人臉比對數(shù)據(jù)庫突破了30萬的限制,可容納500萬個數(shù)據(jù)建立比對數(shù)據(jù)庫,這相當(dāng)于一個大城市的人口規(guī)模,基于該數(shù)據(jù)庫,城市中的任何一個人都將成為數(shù)據(jù)庫的一份子,其所能實現(xiàn)的分析與比對也不再局限于重點監(jiān)控對象,而是每一個人??梢娫摂?shù)據(jù)警務(wù)平臺的算力、算法以及數(shù)據(jù)的恐怖之處。
水到渠成,數(shù)據(jù)應(yīng)用天地合一
所有的數(shù)據(jù)挖掘及處理,都指向了最終目標(biāo)——數(shù)據(jù)應(yīng)用。借助阿里云服務(wù),大華股份數(shù)據(jù)警務(wù)實現(xiàn)了全在線應(yīng)用,包括警務(wù)全景數(shù)據(jù)資源在線、公安關(guān)注對象在線、公安業(yè)務(wù)工作在線等,大大方便了各警務(wù)業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián),做到了實時分析、隨用隨調(diào)。
警務(wù)資源在線實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享
大華股份將所有的數(shù)據(jù)資源都整合到同一張?zhí)斓睾弦坏貓D上,如融合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備/智能門鎖/MAC探針/人臉卡口/車輛卡口/高清視頻的全息感知資源、關(guān)聯(lián)警車/單兵等的警力資源、囊括旅館/酒店/網(wǎng)吧/娛樂場所/寺院等重點場所信息;同時系統(tǒng)會自動對專題布控/臨時布控/模型分析/特定特征的高危報警、人員密度/案情/警情的趨勢態(tài)勢、簽到與否的防區(qū)巡防動態(tài)進行實施監(jiān)測與分析。當(dāng)有人員、證件、車輛、手機等在轄區(qū)內(nèi)觸網(wǎng),地圖將會即時顯示警情。
警務(wù)對象在線實現(xiàn)實時預(yù)判及分析
可針對行人、車內(nèi)前座人員、非機動車人員進行實時監(jiān)測,分析、比對后可識別出年齡、性別、民族、走向等人員信息;針對車輛布控,更是可以將車輛的車標(biāo)、車牌號、車身顏色、未系安全帶、駕駛員行為等所有信息進行識別;同時系統(tǒng)可對人、車的出行方式、人員衣著特征及行為進行分析,便于后期的快速關(guān)聯(lián)檢索分析。通過地圖轄區(qū)網(wǎng)格化,系統(tǒng)做到了對人“吃住行消樂”活動軌跡的全面跟蹤。
基于數(shù)據(jù)警務(wù)的超腦計算與分析,平臺可感知人的行為、分析人的指數(shù)、推測人的意圖、倒查人的落腳點等“無中生有”式深度AI應(yīng)用。其中,多行為人關(guān)系關(guān)聯(lián)分析,對某些集體性案件的預(yù)判、倒查起到了重要作用,如不同人員的邀約信訪,通過對時間、地點、行為的關(guān)聯(lián),公安可推測出信訪人、各自的聚集軌跡等,從而為決策提供依據(jù);同樣,該技術(shù)在犯罪集團成員的篩查中也有著重要的應(yīng)用,有力推助案件分析及偵破。
工作在線打造高融合作戰(zhàn)平臺
通過合成作戰(zhàn)平臺各單位可在“一張網(wǎng)”上實現(xiàn)視圖、智能搜索、車輛、人像、MAC等應(yīng)用;結(jié)合移動警務(wù)APP,良好支撐了信息采集、場所“三查”、身份核查、在線派單等在線工作。平臺基于派出所、業(yè)務(wù)大隊、局的三級儀表盤,從全局、趨勢、異常來展示報表信息、指導(dǎo)工作并輔助決策。
平臺通過業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)及數(shù)據(jù)碰撞,更好地指揮警種協(xié)同落地行動,最終實現(xiàn)在線治安、在線基礎(chǔ)、在線指揮、在線反恐、在線打擊、在線禁毒、在線法制的全在線協(xié)同作戰(zhàn)。
2、核心技術(shù)
大華股份數(shù)據(jù)警務(wù)是建立在自身硬件技術(shù)實力及人像、行為、特征、車輛等多種AI智能技戰(zhàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)。其核心在于對各項AI應(yīng)用的高度關(guān)聯(lián)整合,以及對民政、公安等第三方平臺數(shù)據(jù)的對接,共同構(gòu)成千億級、高度融合大數(shù)據(jù)平臺。其中500萬級的大容量布控數(shù)據(jù)庫是大華股份數(shù)據(jù)警務(wù)平臺在AI應(yīng)用領(lǐng)域的重大突破,使得平臺可適應(yīng)大城市、乃至特大城市等超大規(guī)模人口級別應(yīng)用。當(dāng)然,深入實戰(zhàn)、了解需求、圍繞實戰(zhàn)開發(fā)是該數(shù)據(jù)警務(wù)平臺的獨有特色,深度圍繞各警種統(tǒng)一平臺協(xié)同作戰(zhàn)來展開,同時又兼顧不同單位的固有屬性需求,開發(fā)的應(yīng)用貼切實戰(zhàn)需求。
3、算力要求
平臺算力分兩部分,一部分由感知層、本地處理平臺完成,主要是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理;另一部分則由阿里云負(fù)責(zé),主要是深度數(shù)據(jù)處理、多方數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及數(shù)據(jù)應(yīng)用。
4、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練
數(shù)據(jù)警務(wù)所應(yīng)用到的各項AI技術(shù)都是大華股份的多年積累成果;歷經(jīng)實驗室和實戰(zhàn)項目的多年充分驗證;如車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用,本身就具備千億級數(shù)據(jù)處理能力。
不過數(shù)據(jù)警務(wù)是一套融合多方數(shù)據(jù)的應(yīng)用平臺,需要處理的數(shù)據(jù)類型更為豐富、數(shù)據(jù)量也更為龐大,目前其在實戰(zhàn)項目中已經(jīng)實現(xiàn)了5大類合計58小類數(shù)據(jù)的覆蓋,形成一個擁有2000億+可用數(shù)據(jù)規(guī)模、20億+本地數(shù)據(jù)規(guī)模、8PB+視頻數(shù)據(jù)規(guī)模的大數(shù)據(jù)共享資源池。
5、落地能力
大華股份數(shù)據(jù)警務(wù)是滿足公安業(yè)務(wù)多警鐘聯(lián)合在線實戰(zhàn)需求而開發(fā),其成長過程伴隨著對項目的層層深入,其落地的過程就是技術(shù)與實戰(zhàn)不斷融合的結(jié)果,具有很強的實戰(zhàn)能力。
6、案例分析
警情案情是第一要務(wù),警情案情下降是第一目標(biāo)。但項目方公安曾經(jīng)也面臨著警情案情眾多,警力分配及調(diào)度不夠合理、處警效率不夠高等情況。2016年引入數(shù)據(jù)警務(wù),其以聯(lián)合指揮部為龍頭建立4U合成作戰(zhàn)中心,配合各警種研判室、派出所綜合警務(wù)室三級大腦,通過核心數(shù)據(jù)指導(dǎo)核心業(yè)務(wù),開展情報八導(dǎo),指揮民警做準(zhǔn)確的、有價值的事;實現(xiàn)了警務(wù)精準(zhǔn)派單、警情精細(xì)管理及分析、警情視頻同步應(yīng)用、明確警情歸屬、警種合成作戰(zhàn)應(yīng)用,并取得了良好的效果,以警情案情下降為例介紹,截至測評當(dāng)周,累計警情同比下降46%,落地侵財破案率達到72%,入戶盜竊破案率達到61%,扒竊破案率高達90%。累計移訴同比下降20%,行政拘留完成率為73%。
項目中,互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計算+云上公安+總體智能化的數(shù)據(jù)警務(wù)實現(xiàn)了主動警務(wù)模式,建立了警務(wù)數(shù)據(jù)、警務(wù)對象、警務(wù)工作的在線體系;同時,依托警務(wù)通及時通訊工具,建立了打擊犯罪、治安整治、基礎(chǔ)防范等一系列工作群,有效支撐了在線打擊、在線治安、在線基礎(chǔ)、在線防控等警務(wù)工作的開展。數(shù)據(jù)警務(wù)還帶來了新的管理模式,提供有目標(biāo)管理、過程管理、績效評估三大體系,全面提升管理水平,科學(xué)建立業(yè)務(wù)、隊伍、執(zhí)法三大目標(biāo)體系,推動工作由粗放向精細(xì)轉(zhuǎn)變。
7、AI創(chuàng)新亮點
該數(shù)據(jù)警務(wù)方案具有5大亮點:
?、?應(yīng)用到了大華股份多年的AI技術(shù)沉淀,是大華股份優(yōu)勢創(chuàng)新技術(shù)的集大成者;
?、? 超腦集群計算能力:平臺融合豐富多樣的數(shù)據(jù),形成超大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、處理、應(yīng)用在線平臺,為滿足超大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理需求,大華股份開發(fā)的“超腦”數(shù)據(jù)處理平臺發(fā)揮了至關(guān)重要的作用,是數(shù)據(jù)碰撞、AI應(yīng)用得以實現(xiàn)的前提;
?、?平臺植入了由大華股份自行研發(fā)的500萬超大規(guī)模比對數(shù)據(jù)庫,使得平臺可以適應(yīng)大型、超大型城市級應(yīng)用;
?、? 公安業(yè)務(wù)集大成者:平臺接入了感知、社會、警務(wù)等多種類型數(shù)據(jù),共同構(gòu)建統(tǒng)一實戰(zhàn)平臺,所能實現(xiàn)的功能甚至超過了公安業(yè)務(wù)本身,如對內(nèi)部的業(yè)績考核等創(chuàng)新應(yīng)用;
⑤平臺貼合實戰(zhàn)開發(fā),各項應(yīng)用具有很強的實戰(zhàn)價值,走在了科技強警最前沿。
8、專家點評
該方案提出主動信息采集,構(gòu)建主動型的智慧警務(wù)模式,系統(tǒng)設(shè)計合理。對實施公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,為大數(shù)據(jù)支撐智慧警務(wù)建設(shè)提供了一個良好的樣板。但在推廣過程中對大數(shù)據(jù)安全、隱私保護等問題還需要進一步完善,在警務(wù)機制的創(chuàng)新方面也可提出新的模式,并期待參與形成系列行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
9、提升空間
就目前來說,該方案已經(jīng)趨于完善,或許針對人的行為事件分析及預(yù)判方面,大華股份可以深度發(fā)力,讓“無中生有”豐滿起來。