智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，構建公安智慧大數據平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧公安大數據平臺，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

視頻監控是安全防范系統的重要組成部分，監控系統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平臺。視頻監控以其直觀、準確、及時和信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。視頻監控主要包括城市公共區域建設的“天網”系統、社會視頻監控系統、卡口監控系統。視頻監控采集的視頻圖像數據具有極高的價值。當發生案件時，可以運用視頻監控發現線索、鎖定目標、證實犯罪，作為新的偵查途徑。

視頻識別主要包括視頻信息的采集及傳輸、視頻檢測和分析處理三個環節。通過智能分析模塊，對視頻畫面進行識別、檢測、分析，對異常情況進行目標和軌跡標記。智能分析模塊基于人工智能和模式識別原理的算法。

智慧公安視頻偵查研判大數據平臺，包括數據中心、案件視頻資料管理、視頻偵查系統、模糊圖像智能處理系統、人臉比對系統、卡口車輛智能檢索系統、軌跡分析系統、串并案分析系統。

串并案分析系統

串并案分析系統，通過指定人案物特征集，系統根據指定的條件查找條件符合的相關案件。將案件的作案特點、案件類別、發案地點、發案時間、簡要案情等關鍵特征項與前科人員的特征項進行比對，推出可能作案的前科人員，并羅列可疑人員。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。

大數據基礎平臺對大規模數據集（海量數據），提供底層分布式計算和分布式存儲技術，可以擴展到數以千計的存儲和計算節點，提供高可用服務的大數據集群。大數據平臺具備數據的可靠性、安全性和高可用性，是構建整個大數據技術架構的基礎平臺。產品特性包括分布式計算、分布式存儲、支持數以千計的存儲和計算節點、高可用服務，以及保證數據的可靠性、安全性和高可用性。

大數據平臺的采集源端進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境，具有類似的數據結構和編碼映射，可以通過工具配置或腳本進行采集。當需要面對和對接第三方的數據生產系統，需要遵循對方的抽取協議，以及跨網段的數據訪問，從而需要對采集應用進行一定程度上的定制化開發。通過大數據平臺，即可完成數據采集配置和根據實時需求進行定制化開發。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，如大數據平臺、數據倉庫、分布式數據庫、數據挖掘平臺、大數據可視化，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

公安視頻共享平臺架構

平臺采用面向服務的架構（SOA）模式，進行項目相關的開發與集成工作。SOA是一種分布式的軟件模型，它的主要組件包括服務、動態發現和消息。服務是能夠通過網絡訪問的可調用例程。服務公開了一個接口契約，它定義了服務的行為以及接受和返回的消息。消息一般用符合 XML 模式的 XML 文檔來構造。接口通常在公共注冊中心或者目錄中發布，并在那里按照所提供的不同服務進行分類?？蛻簦ǚ障M者）能夠根據不同的分類特征通過動態查詢服務來查找特定的服務，此過程即為服務的動態發現。服務消費者或者客戶通過消息來消費服務。

SOA因其固有的松散耦合與互操作性，因此通過采用SOA框架，可以減少系統間的耦合，從而提高可重用性。面向服務的架構（SOA）已逐漸成為軟件構建和集成領域的發展方向。利用SOA的服務編排技術，使得服務流程的定義、拆分、組裝和集成比傳統的工作流技術更加精細、靈活、規范和可擴展，增強各系統內部及跨系統的各個流程的運行效率和流程間協同能力。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。