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报警行业多维数据采集一体化设备
2018/4/25 09:19   《中国安防》杂志      关键字:报警行业,多维,数据采集,设备      浏览量:
多维数据采集设备围绕事前、事中、事后三个时态,以人为核心要素,结合多种识别、采集手段,深度关联大数据信息,针对不同区域、不同类型、不同人员,实现了“人、事、物、地、情、组织”全要素防控,让犯罪分子“进不来、藏不住、干不成、跑不了”。

  社会治安新常态下,紧紧围绕社会稳定和长治久安总目标,构建反恐维稳长效机制,紧密结合新型设备,开拓报警联网应用场景,是笔者从近年安防行业和两会李政府工作报告中体会到的核心发展机遇。

  一、公安信息系统发展现状

  但随着各类信息化系统的不断部署,公安部门也已经逐步意识到目前存在的问题。一是业务系统太分散,各自为战。针对不同的业务需求,公安系统内部已经建设了很多不同的业务系统,但是在信息交互方面都比较封闭独立,严重影响信息的综合使用效率。二是数据的针对性不强。比如一个大中型城市有成千上万个摄像头,每天保存的视频数据都占用相当的成本,但是真正牵涉到为破案进行查询检索时,还无法做到相对精确的数据定位,仍旧需要耗费很大的人力劳动,效率仍然比较低下。

  与此同时,随着手机、平板、电脑等无线设备的兴起,尤其是智能手机的广泛普及,智能手持设备已经在极大程度上可以作为个人身份的唯一识别标志。同时针对手机WiFi信号的嗅探式无线探针技术也日益成熟并得到广泛使用,配合公安系统其它手机信息采分系统及电子围栏的列装部署,持机人员的个人定位已经越来越精准。另外公安系统面对多警种的大数据管理分析平台如期开展,必然成为一种公安信息化的趋势。

  二、多维数据采集一体化设备

  如何将分散的采集点整合管理,集中抓取数据,已经变为目前继续改进和解决的问题。普泰国信创新性的地独创出多维数据采集一体化设备,部署及管理都很方便。

  多维数据采集设备围绕事前、事中、事后三个时态,以人为核心要素,结合多种识别、采集手段,深度关联大数据信息,针对不同区域、不同类型、不同人员,实现了“人、事、物、地、情、组织”全要素防控,让犯罪分子“进不来、藏不住、干不成、跑不了”。

  多维数据采集设备集成人脸抓拍相机、车辆抓拍相机、手机电子围栏、WIFI探针、可视化报警于一体,有机融合多种信息化手段;结合手机电子围栏、WIFI无线探针、视频监控、人脸识别、车辆识别系统等多种信息采集手段;通过对车辆、人员信息与手机信息进行比对碰撞分析,实现全面掌握嫌疑人活动轨迹,拓展技侦信息源、扩大侦查视野,从而全面提高案件侦破率和精准打击力度。

  多维数据采集设备通过融合多种信息采集手段,导通现有网络数据资源,通过大数据智能化分析产生结论性有效输出,构筑多时态全方位防范打击体系。基于时间轴,在应用的角度上针对事前、事中、事后三种时态进行研判数据建模,形成不同时态下的应用模型。

  一是事前预防预警功能。主要针对案发前,对重点人员、重点区域日常行为、动向等综合情况进行采集,做到“行知动向、动知轨迹”。同时建立事前预防预警数据分析模型,对重点人员、重点区域进行涉恐积分累计,当积分达到阀值时,触发报警机制进而开展线上复核和线下落地核查工作。

  二是事中分析研判功能。当正在发生涉恐及其他案事件的时候,通过相关功能模块对电子识别区内的人员进行快速的识别和定位,进而快速的指挥调度,进行相应的管控或抓捕。

  三是事后侦查打击回溯功能。当案事件发生以后,可以利用电子识别区信息采集和比对分析功能对案件进行回溯,通过重点人员轨迹回溯分析线索,便于快速的破案。

  三种时态模型虽功能不一样,但产生的分析结果又可互为补充,事前预防预警的数据可以为事中分析研判、事后打击破案提供数据支撑,事中分析和事后案件回溯数据又可为事前预防预警提供重要参考。三者相互独立,又有机统一。

  三、多维数据采集前端及大情报平台应用功能

  一是全息档案功能

  主要包含人员信息、重点场所信息、重点目标信息、危化品单位信息。系统主要对两类人员进行关注:一是涉恐人员(已明确),二是可疑人员(涉恐周边、涉恐倾向、关联人员、异常人员)。人员信息包括:图像、身份证、手机、车辆、家庭、虚拟身份等信息。

  二是涉恐预警功能

  对黑名单进行人员布控,布控方式包括:身份证、手机、人像、形体特征等手段;对可疑关注人员预警,采用对人的空间、地域的分析,通过行为的积分的累计进行排名,靠前进行预警,靠后继续关联分析累计。

  三是图形化展示功能

  基于二维、三维地图的应用,一图展示资源、轨迹等信息。

  四是研判分析功能

  研判分析为各种技战法分析模型应用,可以由干警定义组合,实现人人关联、人物关联、同行关联、轨迹分析等功能,并借助“人立方”、“八爪鱼”、热力图、曲线柱状图等大数据图形化展示方式,让数据结果更形象直观。

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