大数据在公安工作中的应用本科论文

问：大数据在公安领域的应用

1. 答：目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：
   (一)统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分搭谨布和趋势。
   (二)数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。
   (三)预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。
   这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据枣枝塌应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。
   公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏凳圆导，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。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。

问：大数据是如何帮助公安破案的？

1. 答：近年来，随着信息技术在全国公安机关的快速发展，对数据共享和深化应用的需求前所未有。然而，随着数据的融合和数据量的爆炸式增长，传统的数据库和数据仓库技术遇到了许多瓶颈问题，特别是对于PB级非结构化数据处理、多维相关分析、数据挖掘、智能分析等需求，传统的数据存储和处理方法面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。
   以建立“大数据”处理分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已成为公安信息化应用的热点问题。本文通过两个案例来分析公安机关在“大数据”中的一些新的实际应用和新思路，以期为同行提供参考。
   案例1:电子警察疑似 自动识别系统
   示例目标:该示例目标是从近12亿“电子警察”(卡口视频捕获系统)捕获的车牌数据中找出假车牌车辆，可称为“疑似假车牌车辆模型”。像常见的数据挖掘方法一样，大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”。该示例于2011年初推出。经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。
   案例2:违法犯罪人员入住宾馆规律
   案例目的:分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律，为公安防控碧凯码工作提供指导。通过各种努力，我们在10年内收集了5亿多酒店数据，在10年内收集了65万当地被拘留者的数据。使用计算机集群，首先建立比较模型，并根据HADOOP比较组织数据。将650，000条人员数据放入5亿条住宿数据中，以找到相同的项目。在“1O 1”模式下，即10台服务器作为数据节点，1台服务器作悔哪为控制节点，“运行”时间约为50分钟。最后，我们得到了大约721，000个关于过去10年入住酒店人数的孙轮数据。
2. 答：大数据可以经过人脸分析和面部识别帮助警察破案。
3. 答：公安可以通过这种大数据来进行分析，从而进行案件的帮助。
4. 答：其实这些大数据都输出哪些天王上面得到的是非常厉害的。
5. 答：大数据可以更全面准确的搜索，最有可能的嫌疑犯

问：公安机关如何把核心业务转化成大数据能解决的问题

1. 答：公安机关这样把核心业务转化成大数据能解决的问题：
   1、互联网技术的发展创新加速了以海量信息和数据挖掘为特征的大数据时代步伐，人类的生产生活及社会管理的环境因此将变成一个个由数据连接与共享形成的智慧世界。
   2、在世界的基础结构智慧化的大背景下，智慧公安也成为新一誉拿轮公安信息改革与发展的潮流。
   3、智慧公安基岁的构建标志着公安信息化正在走向数字化、 化、智能化的高度融合，满足大数据时代社会对公安工作明庆锋搭确、快速、高效、灵活、智能响应的需求，拓展公安机关便民服务的新空间。
   4、云服务平台架构，基于先进的云服务体系，建立统一的警务大数据平台，整合警务指挥体系相关联的内外部数据，实现信息最大共享的基础上，构建警务指挥三大核心智慧应用方案：智慧指挥调度方案、智慧情报研判方案、智慧勤务管理方案。