警務大腦應用平臺是在充分考慮安全的前提下，利用大數據、雲計算、人工智能等應用技術，以“人工智能賦能公安行業”的新型警務模式為目標，圍繞整合和應用兩大著力點，通過打造多警合一、高度共享的警務應用平臺。
警務大腦應用平臺建設包括虛擬數據中心建設部分、警務大腦支撐平臺建設部分和一系列警務大腦應用系統建設。本文主要對虛擬數據中心建設部分進行描述。
一、警務大腦應用平臺建設目標
1、轄區數據全域涵蓋。警務大腦項目數據資源需要做到“數據顆粒最小化”、“重點數據定製化”、“條線數據全接入”、“社會面數據全獲取”,實現轄區數據全域覆蓋。
2、視圖數據深度解析。公安視頻監控將從原先單純的視頻“看、管、存、控”向視頻偵察實戰業務應用跨越，形成一套全方位、多業務、可視化安防實戰應用體系。為各警種提供基於視頻監控系統的業務應用，實現公安各警種對治安防控、指揮調度、案件偵查、案件管理與警務督察等業務的綜合應用服務。
3、異構多源聯網共享。利用公安警務大腦項目，通過聯網共享服務，整合所需的全部第三方平臺和信息資源，以實戰應用為目的進行大數據挖掘、智能分析，並把挖掘、分析的結構化數據，與所整合的視頻資源等非結構化數據，通過聯網共享服務，為其他公安網提供綜合服務。
4、全域資源服務實戰。公安警務大腦和其用戶主要是應用所有接入的資源，利用公安警務大腦的智能化功能產生結構化數據，讓其他平臺用戶能夠共享相同的原始信息、平臺智能分析的成果和彼此所分析得出的案件線索、嫌疑人軌跡等有價值的圖文數據，進行公安辦案實戰應用，實現利用視頻圖像的指揮調度功能和視頻圖像偵破案件功能。
5、規範視圖運維體系。對於已接入、新建的設備設施，本項目可實現設備的自動化診斷，並安排人員定期巡查。
6、警務大腦權限管理。建立面向全區所有公安幹警開放的公安警務大腦，能在權限上對公安警務大腦的使用用戶進行按責任、權利大小而細分的角色，使得同一用戶能夠在全網任意地方統一CA認證，統一單點登錄，而其所能查看、使用的圖綜平臺內容範圍不會變化，都永遠是其所獲得的授權訪問和使用的範圍。
7、網絡數據安全保障。公安警務大腦需要在多個層面上與其他網絡和系統進行對接，不同的系統可能處在不同的安全級別和訪問區域的網絡中。網絡之間的安全邊界建設需要實現完備的防護建設。
二、警務大腦虛擬數據中心建設
虛擬數據主要服務於數據匯聚、數據規整和數據對接。警務大腦虛擬數據中心建設包括以下具體內容：
1、基礎矢量數據建設。基礎矢量數據類型至少應包括：橋樑詳細數據、消防栓詳細數據、地址數據、重點場所數據、小區信息數據、道路信息數據、路網信息數據、店鋪信息數據等。
2、高清無人機影像圖建設。高清無人機影像數據拼接、正射糾偏、影像配準處理，基礎影像地圖服務發佈。
3、重點場所區域三維模型建設。重點場所區域根據無人機拍攝的影像照片，生成三維模型，並對自動生成異常的部位進行手動校正，對不清晰的部位進行清晰化處理，從而生成清晰準確的重點區域三維模型。
4、數據標準規範建設。制定城市虛擬數據中心標準規範，生成數據錄入、存儲、對接的標準機制。按照要求，將發佈的數據元標準，應用到虛擬中心庫整合中，解決部門間信息壁壘及信息不一致、管理數據顆粒度過大的問題，實現標準工作管理信息化、數據資源管理動態化、數據顆粒度最細化以及數據資源服務標準化。開展全局對內、對外標準化信息共享服務，信息（查詢）搜索集成，數據質量監控，數據統計分析，以及通過數據挖掘與分析開展警務預測、警務決策支持服務。
5、標準工作管理信息化。主要包括：建立數據標準規範體系；建立數據標準設計工具；建立數據標準檢測工具。
6、數據資源動態化管理。主要包括實現數據關聯和實現數據定製。
7、數據資源服務標準化。對已彙集的數據資源，要求根據建立的數據元和數據項、代碼的關聯關係，以數據元為清洗標準，開展清洗轉換，形成長度統一、類型一致、命名相對規範的標準資源庫，按要素分類存儲，並提供標準資源服務，有效提升信息共享數據服務能力。
8、警務數據接入。包括轄區數據、警員、接處警、案件、監控、卡口、檢查站、車輛車牌、人員、地址數據、重點場所和單位、區域和小區數據、巡防數據、道路交通和路網數據的接入與應用。
9、警務數據加工處理。主要包括：
（1）數據並行計算，編寫業務代碼，將功能代碼打包後通過平臺功能頁面或開發接口將任務文件發送到計算平臺，實現最終的多任務的並行離線計算。
（2）數據實現流處理，對數據服務平臺提供的開發接口完成業務中一系列對實時性要求比較高或最近某一段時間內的數據進行計算需求。
（3）交互式查詢，通過平臺瞭解所能訪問的數據目錄權限，並且可以通過數據檢索語句直接調用數據倉庫的數據，進行應用平臺的開發。
（4）數據挖掘，通過平臺的功能頁面配置所擁有權限下的數據倉庫中的數據，並進行一系列的公安行業規則配置實現結構化數據與非結構化數據的深度數據挖掘功能。
10、虛擬數據中心與省市級平臺對接。與上級平臺進行數據對接，實現各類信息的彙總應用，便於一鍵查詢所需要的信息，可用於人員軌跡分析、車輛軌跡分析、重點人員監管等。對於各平臺新增數據，虛擬中心庫可實時監控更新，獲取最新資源。
11、服務引擎建設與發佈。主要包括：
（1）地理信息服務引擎。將地理信息資源發佈為服務使該資源可供其他用戶使用。根據資源類型的不同，資源會被髮布成不同類型的服務，各種客戶端通過服務實現對GIS資源的訪問和管理。
（2）數據服務引擎。數據服務引擎，指的是對數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，並通過深度學習技術和數據建模技術，使數據具有“智能”。在技術架構上，將數據進行標準的API封裝，形成標準化的數據API服務。把數據統一進行封裝。對外提供標準化的服務目錄。在服務目錄中體現數據服務的各種業務元數據，以供數據使用者進行掌握動態的數據資源的現狀，並且根據數據資源元數據中的定位信息獲取實際的數據。
（3）全文搜索引擎。全文檢索引擎是按照全文檢索理論建立起來的用於提供全文檢索服務的軟件系統。一般來說，全文檢索需要具備建立索引和提供查詢的基本功能，此外現代的全文檢索系統還需要具有方便的用戶接口、面向WWW的開發接口、二次應用開發接口等。功能上，全文檢索系統核心具有建立索引、處理查詢返回結果集、增加索引、優化索引結構等等功能，外圍則由各種不同應用具有的功能組成。
（4）視頻分析引擎。利用已建視頻監控系統，建設視腦平臺視頻圖像分析引擎，運用人工智能分析技術，進行智能化、自動化解析視頻圖像內容，對視頻運動目標進行多模態、全方位的描述，包括如空間、時間、表象、運動行為等特徵,在視頻大數據基礎上，提供多模態視頻線索和信息管理、目標快速搜索，實時特定目標、特定行為動態布控，反常行為及目標實時提示等，完成視頻圖像中車輛、人員、物品等目標類型的檢測與特徵提取，實現對視頻畫面的背景圖像數據和目標數據進行分析提取，並記錄運動物體的特徵信息，轉發解析數據至視圖數據層，進行數據存儲。視腦平臺需將分析能力進行標準化封裝，提供通用、標準的服務接口為各類業務平臺、系統進行視頻圖像分析計算能力的服務，生成分析結果，在各自系統中予以展現和應用。
（5）消息引擎。消息引擎系統為各業務在用戶等建立統一的信息交互的平臺，提供消息通知、用戶點對點通信、多屏交互式消息業務提供了能力支撐，支持文字、音頻和視頻等消息的即時傳輸，以及點對點的數據交換。實現即時通信與異地用戶的協同工作，並通過消息引擎和過濾性引擎二者的結合實現任務過程跟蹤和資源共享，有效控制業務實施過程，著力提升工作效率、決策能力和反應速度。藉助於即時消息傳輸的運用，同時結合內存加速、負載均衡、本地處理，以提供高效的數據分析和挖掘能力。系統需要提供開放的業務集成能力、各類終端接口標準集成能力、 加密傳輸數據安全能力、高併發的數據處理能力、良好的容災處理能力、多種類的集群部署能力、適應各種環境部署。
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