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A 人工智能
Artificial Intelligence

行业是人工智能和大数据落地生根最好的土壤。 据通过数据库或者数据仓库解决，半结构化数据使用
未来的智慧城市科技是融合的，软件、硬件、数据、AI 网页和搜索引擎等技术解决，非结构化数据使用深度
之间不会再有界限，人工智能和大数据相互结合是一 学习、网络交互和群体智能解决。
个必然的突破方向，通过大数据分析积累知识，再把知 因此，建设能够匹配公安图像应用场景的AI大数
识配置到人工智能引擎中，最后输出机器分析后的结 据系统已成为信息化建设的迫切需求。
果，从而让用户感受到大数据的价值。
公安机关在履行社会管理职责过程中，管理储存了
各类数据信息，包括人口管理、接处警信息、出入境登
记、旅店宾馆住宿信息、机动车驾驶员信息等。这些数
据来自城市各个角落和人群，来自于不同的知识领域，
通过多种数字化和传感器获得，这些数据可以是结构
化，也可以是非结构化，比如图片和视频。当前，视频摄
▲图1
像头在生活中已经随处可见，无论是室内还是室外，小
区还是商场，各种社会公安安全场所都有监控系统在 公安大数据应用的主要方向

发挥作用，尤其是在维护稳定、反恐处突、治安防范、 不断加强对公安内部的信息数据、社会资源和互
侦查破案、服务群众等工作实践中，视频监控技术在构 联网资源信息的整合和处理以及对数据的深度挖掘，
筑全天候全方位治安防控体系中具有强大的优势。视 是公安信息化发展的方向。
频监控技术通过实时显示监控区域现场图像和回放历 公安大数据系统要成为面向各警种的大数据管理
史场景的功能，具有发现犯罪、预防犯罪、威慑犯罪和 和分析平台，通过对海量数据的收集、整理、归档、分
锁定目标、提供线索、固定证据等重要作用。视频监控 析、预测，从复杂的数据中挖掘出背后所蕴含的内在的
作为公安大数据的重要基础资源，提供了大量的图像 必然的因果关系，找到隐含的规律，促使这些数据从量
信息，但面临难以快速检索的主要诉求：公安关注的核 变到质变，实现对海量数据的深度应用、综合应用和
心是图像中的人、车、物、事件等基础情报信息，而图 高端应用。通过大数据系统的建设，使新系统能够向各
像资源中包含大量冗余的数据信息，通过人工进行数 警种提供集中资源、集中管理、集中监控和配套实施统
据回溯，不仅占用了大量的人力、物力和时间，同时由 一的大数据应用环境，担负起对各警种实战应用的支
于个人能力的差异也会导致针对视频的认知偏差，更不 撑、服务、保障作用。
用说结合多种时空交叉数据进行研判比对。因此，大量 公安大数据的应用可以分为三个层次：
性（规模超大、不断攀升）、高速性（高速产生、处理高 基本应用。通过历史数据查询，如流动人口、车辆

效）、多样性（种类多样、来源多样）、低密性（有用数 归属地、案件分布趋势；
据提纯）的这些大数据特点给常规技术（获取存储管 核心应用。发现数据之间的关联关系，比如不同区
理、处理传递共享、关联聚类分析）带来了较大挑战。 域和不同时间与某些类型案件的关联关系。在搜集更全
如何在海量的数据中提取出有价值的信息需要多学科 面数据的情况下，通过数据内在关联和比对碰撞，以往
多技术的研究。而且，即使是同一类问题，每个系统也 在大量数据中被淹没的微观细节和异常情况能显现出
都不一样，所以模型和程序要针对数据设计。结构化数 来，为侦查破案、打击犯罪提供有效的信息线索支持；

34 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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