【安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】 當(dāng)前，國內(nèi)政治經(jīng)濟(jì)深刻變革，世界各地經(jīng)濟(jì)交往相互協(xié)調(diào)發(fā)展、相互聯(lián)系依存、相互競爭制約，我國社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，在這種經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌、社會(huì)轉(zhuǎn)型過程中觸發(fā)了社會(huì)多層次、多方面的利益矛盾，產(chǎn)生了諸多不穩(wěn)定因素，且這些不穩(wěn)定因素正向隱蔽性、綜合性、復(fù)雜性轉(zhuǎn)變，涉及的領(lǐng)域更加廣泛，更難以預(yù)見，以往的工作機(jī)制已不能滿足新形勢下的維穩(wěn)工作需要。完善維穩(wěn)情報(bào)信息搜集、研判、預(yù)警機(jī)制，構(gòu)筑“大情報(bào)、大信息”格局，維穩(wěn)工作走向現(xiàn)代化、信息化、正規(guī)化是適應(yīng)新的國內(nèi)形勢變化發(fā)展的需要。
近年來，公安信息化建設(shè)的加快推進(jìn)，為情報(bào)信息分析研判工作提供了強(qiáng)大的信息資源和手段支撐。通過構(gòu)筑一條情報(bào)獲取、情報(bào)傳遞、情報(bào)分析與研判、情報(bào)決策的“數(shù)據(jù)鏈”來實(shí)現(xiàn)對(duì)*目標(biāo)的快速反應(yīng)和精確打擊。在“大情報(bào)”體系下，如何把握信息化建設(shè)體系的契機(jī)，增強(qiáng)公安機(jī)關(guān)情報(bào)信息研判的科學(xué)性、實(shí)戰(zhàn)性和針對(duì)性，使情報(bào)信息效益得以充分發(fā)揮，已經(jīng)成為迫切需要研究和解決的一個(gè)重要課題。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，利用人工智能技術(shù)幫助公安機(jī)關(guān)對(duì)于治安形勢的發(fā)展趨勢保持高度敏感和警惕，主動(dòng)關(guān)注各類警情的趨勢并及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常變化，在第一時(shí)間采取針對(duì)性措施，以提高警情的處置效率和反應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安形勢從整體到局部的全面監(jiān)控將是公安機(jī)關(guān)未來的一個(gè)重要工作方向之一。
一、警情處置技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
1. 國內(nèi)外警情處置技術(shù)的現(xiàn)狀
西方國家多采用情報(bào)信息主導(dǎo)警務(wù)模式。九十年代后，西方發(fā)國家已經(jīng)開始向警務(wù)情報(bào)模式過渡，具有代表性的是英國的國家情報(bào)模式(IM)、美國情報(bào)信息主導(dǎo)警務(wù)戰(zhàn)略(COMPSTAT)和澳大利亞的情報(bào)分析警務(wù)。
隨著我國警務(wù)信息化建設(shè)的不斷深入，我國警務(wù)指揮系統(tǒng)已從初電話聯(lián)系、轄區(qū)分工，逐步演變到三臺(tái)合一的情指勤指揮調(diào)度系統(tǒng)。結(jié)合先進(jìn)的技術(shù)在指揮調(diào)度全環(huán)節(jié)流程做了很多改進(jìn)，涉及預(yù)警、接警、研判、處警、督導(dǎo)、勤務(wù)、回告等。由于指揮調(diào)度全環(huán)節(jié)涉及廣、協(xié)作多，目前系統(tǒng)平臺(tái)還面臨不夠智能、人工參與多、預(yù)案少、智能化監(jiān)督不足、考核體系不完善、模塊化集成封裝不夠靈活等諸多問題。
當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)警情接處警現(xiàn)場應(yīng)急指揮處置存在一定問題，如：信息搜集能力薄弱，先期研判不足；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估缺位，應(yīng)變能力不足；現(xiàn)場處置隨意，預(yù)案不足；協(xié)同配合混亂，指揮能力不足等。近年來，面對(duì)以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一輪科技革命浪潮，公安機(jī)關(guān)大力推進(jìn)“科技興警”重大戰(zhàn)略部署，警務(wù)機(jī)制將向精準(zhǔn)化、信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，隨著公安警情事件應(yīng)急處置技術(shù)不斷深入，將大大提升警務(wù)工作效能。
2.知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)在公安大數(shù)據(jù)中的發(fā)展趨勢
知識(shí)圖譜由Google于2012年5月17日正式提出，初是為了提高搜索引擎的能力，提升搜索質(zhì)量，讓用戶獲得更好的搜索體驗(yàn)。其本質(zhì)是Google的語義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫，采用語義檢索技術(shù)從多種信息源收集與某一主題相關(guān)的實(shí)體或概念，以及他們之間的關(guān)聯(lián)所形成的網(wǎng)絡(luò)圖，圖中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)實(shí)體或概念，圖中的弧對(duì)應(yīng)實(shí)體或概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。知識(shí)圖譜用節(jié)點(diǎn)和關(guān)系所組成的圖譜為真實(shí)世界的各個(gè)場景直觀地建模。通過不同知識(shí)的關(guān)聯(lián)性形成一個(gè)網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)，對(duì)機(jī)器來說就是圖譜。形成知識(shí)圖譜的過程本質(zhì)是在建立認(rèn)知、理解世界、理解應(yīng)用的行業(yè)或者領(lǐng)域。知識(shí)對(duì)于人工智能的價(jià)值就在于讓機(jī)器具備認(rèn)知能力。構(gòu)建知識(shí)圖譜這個(gè)過程的本質(zhì)就是讓機(jī)器形成認(rèn)知能力，去理解這個(gè)世界。知識(shí)圖譜為互聯(lián)網(wǎng)的海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的大數(shù)據(jù)表達(dá)、組織、管理以及利用提供了一種更為有效的方式，使得網(wǎng)絡(luò)的智能化水平更高，更加接近于人類的認(rèn)知思維。隨著智能信息服務(wù)應(yīng)用的不斷發(fā)展，知識(shí)圖譜已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問答、個(gè)性化推薦等領(lǐng)域。
知識(shí)圖譜近年來已逐漸從傳統(tǒng)的知識(shí)分析應(yīng)用擴(kuò)展到對(duì)社會(huì)實(shí)體及其關(guān)系的研究和應(yīng)用中，特別是在行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。知識(shí)圖譜具有適用于表示和融合碎片化知識(shí)的優(yōu)點(diǎn)，不僅給出了局部知識(shí)到全局知識(shí)的統(tǒng)一表示形式加速知識(shí)融合，也簡化了碎片化知識(shí)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的搜索。
知識(shí)圖譜的這兩個(gè)特點(diǎn)特別適合公安領(lǐng)域應(yīng)用，一方面，公安機(jī)關(guān)面向的對(duì)象就是社會(huì)上的各類個(gè)體，主要工作內(nèi)容就是分析個(gè)體及個(gè)體間的關(guān)系并開展相應(yīng)的工作；另一方面，公安機(jī)關(guān)獲取的信息是碎片化的，但是公安工作必須要將碎片化信息整合為全局性信息才能正確開展，因此知識(shí)圖譜對(duì)公安工作具有很好的適應(yīng)性，對(duì)警用大數(shù)據(jù)建設(shè)提供了良好的啟發(fā)。
在公安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中需要使用知識(shí)圖譜來進(jìn)行知識(shí)檢索，在檢索過程中需要將其內(nèi)涵進(jìn)行擴(kuò)展，讓知識(shí)圖譜成為公安視角下社會(huì)治安態(tài)勢的反映，知識(shí)圖譜成為一種警用大數(shù)據(jù)的社會(huì)描述模型，將其作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)層，統(tǒng)一用其來支撐各類應(yīng)用，用來描述各類對(duì)象、對(duì)象間的關(guān)系以及對(duì)象集合的各種狀態(tài)。
3.知識(shí)圖譜技術(shù)在警情處置領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢
利用知識(shí)圖譜等新一代信息技術(shù)可以提升警情處置技術(shù)在公安大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用效能，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)豐富一線公安機(jī)關(guān)業(yè)務(wù)場景，強(qiáng)化情報(bào)信息分析研判，提高情報(bào)信息主導(dǎo)警務(wù)工作的能力，以移動(dòng)化和智能預(yù)案實(shí)現(xiàn)一線民警執(zhí)法規(guī)范，完成新一代公安警情事件應(yīng)急處置技術(shù)的探索和應(yīng)用，提高警情的處置效率。
二、智能化警情處置關(guān)鍵技術(shù)的研究
基于大數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)警情處置技術(shù)的革新和應(yīng)用，通過對(duì)海量警情數(shù)據(jù)的感知和認(rèn)知，利用知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)系預(yù)測、知識(shí)推理和預(yù)測分析，對(duì)警情數(shù)據(jù)研判與預(yù)測轉(zhuǎn)化為決策信息實(shí)現(xiàn)智能化警情處置?；跀?shù)據(jù)流融合關(guān)聯(lián)和知識(shí)圖譜關(guān)系預(yù)測的基本原理，以圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的演化模型為基礎(chǔ)，關(guān)注以隱含狀態(tài)轉(zhuǎn)移生成式模型和概率生成圖結(jié)構(gòu)推斷等為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)建模等技術(shù)，分析建模目標(biāo)的行為規(guī)律，甄別周期性和突發(fā)異常的行為模式。
1.基于知識(shí)圖譜的智能化警情處置技術(shù)研究
(1)基于綜合圖譜模式的多維數(shù)據(jù)匹配技術(shù)
在重要行為記錄的事件、組織記錄的模式檢索中，借助基于關(guān)聯(lián)子結(jié)構(gòu)、子模式的匹配技術(shù)可以構(gòu)建頻繁結(jié)構(gòu)索引，以實(shí)現(xiàn)突破傳統(tǒng)關(guān)鍵字技術(shù)的檢索模式，支持基于復(fù)雜時(shí)間、行為軌跡、興趣聚簇的檢索任務(wù)，支撐多種上層分析研判應(yīng)用的開展。在多來源和跨時(shí)空的公安行業(yè)數(shù)據(jù)獲取、感知、融合、去重等處理后，利用知識(shí)圖譜等輔助信息，優(yōu)化對(duì)數(shù)據(jù)的表示，提高數(shù)據(jù)概況、索引設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分發(fā)等重要操作的效率，提升知識(shí)圖譜的語義知識(shí)表示能力。
(2)多目標(biāo)異常行為預(yù)測技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)稀疏和長期潛伏的趨勢預(yù)測
在初始對(duì)象網(wǎng)絡(luò)圖譜結(jié)構(gòu)中，首先基于特定群體影響力大化模型尋找熱點(diǎn)目標(biāo)源；其次研究已有樣本數(shù)據(jù)對(duì)象被感染的情況，假定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變的情況下，利用連續(xù)時(shí)間傳播模型預(yù)測哪些數(shù)據(jù)對(duì)象會(huì)在什么時(shí)間被感染；后研究隨著時(shí)間變化，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的情況下，有效對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行建模和量化，以實(shí)現(xiàn)信息溯源和傳播估計(jì)的同時(shí)，準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性和變化趨勢，達(dá)到抗過擬合特性，解決公安工作中目標(biāo)稀疏和長期潛伏的挑戰(zhàn)。
(3)圖結(jié)構(gòu)行為演化預(yù)測模型追蹤和識(shí)別可疑目標(biāo)
針對(duì)公安行業(yè)中的行為模式和新場景不斷涌現(xiàn)等問題，通過警情信息的相似性分析、類統(tǒng)計(jì)分析、條件過濾分析等，定位工作對(duì)象以及疑似工作對(duì)象的行為軌跡特征，獲取與其行為相似的人或物品等。結(jié)合監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和多樣輔助來源，基于快速哈希映射的序列相似技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)持續(xù)追蹤任務(wù)中的人員行為模式的有效覆蓋，進(jìn)而追蹤和識(shí)別可疑目標(biāo)的臨近和相似個(gè)體。
2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能警情研判與預(yù)測技術(shù)研究
(1)建立符合公安警情處置業(yè)務(wù)的信息資源模型和算法
在進(jìn)行研判的過程中，通過對(duì)各類數(shù)據(jù)按照不同業(yè)務(wù)類別進(jìn)行數(shù)據(jù)分析研判，形成不同主題域組織形式的數(shù)據(jù)模型庫。隨著研判的不斷深入，公安知識(shí)庫所產(chǎn)生的主題模型也將不斷擴(kuò)展，在系統(tǒng)建設(shè)過程中實(shí)現(xiàn)搭建自然人中心主題模型、社交為中心的主題模型、關(guān)鍵事件為中心的主題模型以及重點(diǎn)區(qū)域?yàn)橹行牡闹黝}模型。
(2)異常突發(fā)行為預(yù)測支持技術(shù)實(shí)現(xiàn)相關(guān)事件的預(yù)測報(bào)警
構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)關(guān)注實(shí)時(shí)聚集度是通過對(duì)大規(guī)模人群、車輛等軌跡趨勢的分析實(shí)時(shí)獲取，并對(duì)相關(guān)事件進(jìn)行預(yù)警。大數(shù)據(jù)平臺(tái)留存所有人員的全息電子檔案，根據(jù)電子檔案的多個(gè)維度信息挖掘發(fā)現(xiàn)其可能涉及公共安全的可能事件及相關(guān)的關(guān)系人，對(duì)可能出現(xiàn)的情況發(fā)出預(yù)警。
3.基于警情大數(shù)據(jù)時(shí)空分析的智能警力部署應(yīng)用研究
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，警務(wù)模式逐步向“情報(bào)引導(dǎo)警務(wù)”轉(zhuǎn)變，要求公安機(jī)關(guān)利用后臺(tái)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析*高發(fā)的時(shí)間、地點(diǎn)和類型等多維度時(shí)空警情數(shù)據(jù)，探究*規(guī)律和發(fā)展趨勢，依此調(diào)整警力部署，有效提高整體警務(wù)效能。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)監(jiān)控敏感地點(diǎn)活動(dòng)、關(guān)注地點(diǎn)聚集、敏感人群事件等關(guān)注事件，依據(jù)相關(guān)模型對(duì)于該事件產(chǎn)生的影響發(fā)出預(yù)測報(bào)警，實(shí)時(shí)發(fā)布預(yù)警信息和行動(dòng)指令，系統(tǒng)對(duì)警情高發(fā)區(qū)域深入分析高發(fā)案件類型和高發(fā)時(shí)間段，能夠及時(shí)對(duì)該區(qū)域的勤務(wù)安排做出有針對(duì)性的調(diào)整；對(duì)于重大安保活動(dòng)可以通過系統(tǒng)自動(dòng)匹配重點(diǎn)人群的軌跡來及時(shí)預(yù)警周邊警力；對(duì)于重大案件的聯(lián)勤活動(dòng)可以通過系統(tǒng)來對(duì)聯(lián)勤任務(wù)的時(shí)效進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督；對(duì)于現(xiàn)場指揮人員的行動(dòng)位置和反饋結(jié)果可以通過系統(tǒng)來進(jìn)行自動(dòng)抽查發(fā)現(xiàn)遺漏。
三、智能化警情處置技術(shù)的應(yīng)用前景
近年來，全國公安科技信息化部堅(jiān)持以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為指引，緊緊圍繞黨中央以及公安部黨委有關(guān)決策部署，以推進(jìn)公安大數(shù)據(jù)智能化建設(shè)為關(guān)鍵抓手，將“科技興警”作為重大戰(zhàn)略部署強(qiáng)力推進(jìn)，長遠(yuǎn)謀劃、精細(xì)作為。隨著“大數(shù)據(jù)+人工智能”的應(yīng)用，海量數(shù)據(jù)分析檢索深度挖掘，智能化警務(wù)應(yīng)用將會(huì)更加豐富，推動(dòng)智慧警務(wù)應(yīng)用跨越發(fā)展。
人工智能在警情處置方面相關(guān)技術(shù)主要包括：
1.計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)。從海量視頻和圖片數(shù)據(jù)中快速辨識(shí)人物、車輛等關(guān)鍵目標(biāo)，精準(zhǔn)識(shí)別車型、車牌、人物面貌等細(xì)節(jié)特征，對(duì)特定對(duì)象的行為、軌跡等的檢測和追蹤等，在“看得清”、“查得準(zhǔn)”的基礎(chǔ)上，與指揮調(diào)度系統(tǒng)無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)“反應(yīng)快”；
2.智能接處警技術(shù)。通過語音識(shí)別、語義分析，并結(jié)合位置定位、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，在接警后快速完成警情分類、預(yù)案建議、情報(bào)推送等智能化處理，極大提高了警情處置的精準(zhǔn)性和有效性；
3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能預(yù)案技術(shù)。通過自動(dòng)學(xué)習(xí)大量自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生和社會(huì)安全事件的相關(guān)案例和處置方案，對(duì)突發(fā)事件的隱患、預(yù)防、化解、預(yù)警和處置提供可供人工干預(yù)的方案和預(yù)案支持。
隨著人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等關(guān)鍵技術(shù)的日趨成熟，警情處置將從事后處置向事前預(yù)防、人海戰(zhàn)術(shù)向精準(zhǔn)打擊轉(zhuǎn)型，以海量信息處理、數(shù)據(jù)挖掘和智能分析為特征的信息化應(yīng)用將推動(dòng)警情處置技術(shù)和流程的全新變革。警情處置技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用以服務(wù)于警務(wù)決策和實(shí)戰(zhàn)為目標(biāo)，圍繞警情信息從需求到應(yīng)用的信息化工作流程，實(shí)現(xiàn)警情的采集、匯總、分析、檢索、預(yù)測、評(píng)估、展現(xiàn)等功能，不斷提升警情信息的共享水平、綜合研判效能和為實(shí)戰(zhàn)服務(wù)的能力，為領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)掌握情況和決策提供幫助和支持。
在人工智能、大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜等新一代信息技術(shù)構(gòu)建一個(gè)智能化警情分析、研判、預(yù)測、決策、指揮處置一體化系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)庫中大量的警情數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的決策信息，能夠科學(xué)地對(duì)警情進(jìn)行預(yù)測，可以大大提高警情處置效率和應(yīng)急指揮調(diào)度能力。同時(shí)，利用知識(shí)圖譜構(gòu)建警用社會(huì)描述模型大數(shù)據(jù)可有效整合各警種、各部門的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，大限度地共享利用警情信息資源。在重大突發(fā)事件發(fā)生時(shí)可通過警情應(yīng)急處置預(yù)案對(duì)突發(fā)事件應(yīng)急處置工作進(jìn)行決策部署，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一指揮、多方聯(lián)動(dòng)、協(xié)同應(yīng)對(duì)，提高動(dòng)態(tài)化、智能化警務(wù)業(yè)務(wù)和駕馭社會(huì)治安局勢能力。
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