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平安城市建設(shè)之車輛大數(shù)據(jù)管控

2020-06-16

隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市機動車保有量正在持續(xù)的增加,這不僅加大了交通管理的難度,而且涉車涉駕的案件比例也不斷上升,特別是盜搶機動車輛、機動車肇事逃逸以及涉車類刑事案件,嚴重影響了社會治安狀況,損害了人民群眾利益。隨著平安城市建設(shè)的擴大深入和資源整合,公安通過自建卡口電警系統(tǒng)加強了車輛管控,掌握了大量的車輛卡口數(shù)據(jù)和圖片。

平安城市建設(shè)之車輛大數(shù)據(jù)管控

目前,過車信息的爆發(fā)式增長得益于三個方面:

一、按照中共中央辦公廳和國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加強社會治安防控體系建設(shè)的意見》關(guān)于各地加快公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè),全面提高社會治安防控體系的科技化水平要求,前端車輛抓拍點位的建設(shè)規(guī)劃質(zhì)量、成像效果等直接影響車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)應(yīng)用成效的因素都會提出優(yōu)化和改進措施。包括:根據(jù)城市地域特點和布局規(guī)劃,道路按照“科學(xué)布局、圍繞實戰(zhàn)、建用結(jié)合”的方法,通過治安卡口防控系統(tǒng),基于“圈、塊、格、線、點”的邏輯布局,在全市構(gòu)建技術(shù)防控“圈”、責(zé)任明晰的管控“塊”、基本封閉的單元“格”、掌握人車動態(tài)的軌跡“線”,以及防控有效的關(guān)鍵“點”,從而實現(xiàn)“區(qū)域全面監(jiān)控、時空無縫銜接、目標全程追蹤”的防控效果。

二、前端攝像機的智能化水平提升,使得車牌識別技術(shù)在常規(guī)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到快速普及。以往需要在路口部署標準的卡口攝像機,現(xiàn)在可以在路段中間部署簡易卡口攝像機,在對普通監(jiān)控場景錄像的同時自動捕獲和識別車輛和車牌信息;此外,對社區(qū)出入口、加油站、停車場出入口等車輛進出口部署微型卡口攝像機,利用地形封閉的特點,對出入車輛實現(xiàn)自動抓拍和識別。

三、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,推動了圖片結(jié)構(gòu)化和特征提取的能力。早期建設(shè)的卡口系統(tǒng),智能分析能力弱,圖片質(zhì)量以及車牌識別準確率較低,經(jīng)常要根據(jù)品牌型號顏色等車輛自身固有信息,從海量過車圖片或視頻中,人工查找目標車輛,由于一線警力有限、勞動強度大、車型種類多、光線角度不確定等因素,無法保證查找的準確性和時效性,特別是突發(fā)緊急事件,經(jīng)常貽誤最佳處理時機。通過使用車輛深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),對前端卡口或簡易卡口獲取的過車圖片進行特征結(jié)構(gòu)化分析識別,充分挖掘海量的卡口過車圖片中有價值信息,不但可以提高車牌車型的準確率,而且增加了車輛特征的識別信息,實現(xiàn)了車輛子品牌、車身顏色、不系安全帶、駕駛員接打電話、遮陽板狀態(tài)等識別檢測功能,對過車數(shù)據(jù)進行精細化校正,擺脫了傳統(tǒng)單純依靠車牌進行分析研判的單一手段,為卡口電警數(shù)據(jù)提供了更加豐富實用的車輛防控應(yīng)用,可以實現(xiàn)對高危車輛的有效預(yù)警防控,優(yōu)化警力部署進行針對性車輛排查,可以在大量涉車涉駕案件中有效鎖定嫌疑車輛,提高刑事偵查效能,使治安防控手段從事后被動偵查向事前主動預(yù)警轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)提升城市治安及管理水平

大數(shù)據(jù)的價值在于通過對大數(shù)據(jù)進行高速捕獲和實時分析,及時獲取核心業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略決策所需的關(guān)鍵信息,提升管理決策水平。

依據(jù)統(tǒng)計學(xué),任何動態(tài)發(fā)展的事物,只要有足夠多的樣本數(shù)據(jù),就一定能從樣本數(shù)據(jù)中找到動態(tài)發(fā)展的規(guī)律。數(shù)據(jù)越多,準確率越高,這就是數(shù)據(jù)的價值所在。對于商業(yè)應(yīng)用,可以通過數(shù)據(jù)分析用戶行為規(guī)律從而提高銷售量、分析市場規(guī)律從而定點投放廣告降低成本。對于公安行業(yè),可以通過數(shù)據(jù)分析區(qū)域性犯罪趨勢,提前預(yù)防從而降低犯罪率,可以分析交通行為規(guī)律,提前做交通疏導(dǎo),提高交通的通暢率。這也是在平安城市建設(shè)過程中,企業(yè)在抓住客戶需求方面可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長的機遇。

2016年1月,政法委書記孟建柱同志提出大數(shù)據(jù)的八個推動,要求:1、推動理念創(chuàng)新,順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代的要求,確立合作、互通、共贏理念。2、推動風(fēng)險共擔(dān),運用眾創(chuàng)、眾包、眾智理念,讓大眾的問題由大眾來解決。3、推動“數(shù)據(jù)文化”,堅持用數(shù)據(jù)說話,防止拍腦袋隨意決策。4、推動創(chuàng)新風(fēng)險預(yù)警機制,探索“人力+科技”、“傳統(tǒng)+現(xiàn)代”的風(fēng)險預(yù)警模式。5、推動科技運用創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)表示的是過去,但表達的是未來,得數(shù)據(jù)者得未來。6、推動運用新技術(shù),加強基層基礎(chǔ)建設(shè),把“不起眼”的信息匯集起來。7、推動社會信用體系建設(shè),堅持推行實名制和保護公民個人信息安全并重。8、推動國家信息安全維護,避免被他國“竊奪”數(shù)據(jù)信息控制權(quán)。

大數(shù)據(jù)通過對海量數(shù)據(jù)的整合和挖掘,揭示傳統(tǒng)技術(shù)方式難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,還可以預(yù)警風(fēng)險,及時切斷風(fēng)險鏈。例如:

針對堵車現(xiàn)象,實時采集車流數(shù)據(jù),自動控制信號燈,讓堵車能有所緩解。

針對城鄉(xiāng)結(jié)合部“治安盲區(qū)”,采集人口流動信息,分析出潛在風(fēng)險,警力針對性地科學(xué)調(diào)配。

針對保險理賠,通過社會信息搜集分析系統(tǒng),上海等地正積極探索商業(yè)保險公司參與社會治理,將保險事務(wù)由“事后理賠”轉(zhuǎn)為“事先風(fēng)險防范”。

針對聚集疏導(dǎo),通過關(guān)鍵詞搜索技術(shù)、熱力圖技術(shù)、電子巡邏技術(shù)等,探索預(yù)測人群聚集苗頭和動向,人員過密時及時提示預(yù)警,適時分流人群。

針對犯罪熱點,集成公安專業(yè)數(shù)據(jù),實時掌握犯罪軌跡、預(yù)判犯罪熱點,提高防范打擊犯罪的水平。

針對安全生產(chǎn),工程建設(shè)特別容易出事,建立工程建設(shè)監(jiān)管和信用平臺,以大數(shù)據(jù)為依托,“全程留痕”,讓監(jiān)管“無死角”。

車輛大數(shù)據(jù)實際使用中面臨的問題

大數(shù)據(jù)的特征是大量性(規(guī)模超大、不斷攀升)、高速性(高速產(chǎn)生、處理高效)、多樣性(種類多樣、來源多樣)、低密性(有用數(shù)據(jù)提純)。海量數(shù)據(jù)給常規(guī)技術(shù)(獲取存儲管理、處理傳遞共享、關(guān)聯(lián)聚類分析)帶來了眾多挑戰(zhàn)——雖然數(shù)據(jù)很多,但是有用的數(shù)據(jù)只有34%,好用的數(shù)據(jù)僅有7%,被分析的數(shù)據(jù)更是少到只有1%。如何在海量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息需要多學(xué)科多技術(shù)的研究。當(dāng)前的特點是大數(shù)據(jù)、小模型、小定律交叉,即使是同一類問題,每個系統(tǒng)也都不一樣,所以模型和程序要針對數(shù)據(jù)設(shè)計。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫解決,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用網(wǎng)頁和搜索引擎等技術(shù)解決,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用深度學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)交互和群體智能解決。

干警在實戰(zhàn)使用中,最主要的操作應(yīng)用是查詢車牌信息和其他過車記錄以便掌握線索。面對動輒幾十億、上百億甚至千億級別的海量過車數(shù)據(jù)的存儲和查詢壓力,如何進行可靠存儲和高效應(yīng)用?傳統(tǒng)的普通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫解決方案和技術(shù)手段存在檢索難、并發(fā)難、挖掘難、擴容難、應(yīng)用難等一系列問題,速度慢、準確性差,需要投入大量的精力和資源進行技術(shù)升級改造。因此,及時準確獲取各類相關(guān)數(shù)據(jù)并構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理模型是建設(shè)平安城市大數(shù)據(jù)中心的前提,而這一難題目前正逐步通過先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)進行解決。

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