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XX省公安视频图像信息综合应用系统建设指导意见一、概述XX省城市报警与监控系统经过多年的发展，在技术水平和实际应用等方面都取得了长足的进步，经初步形成了社会治安技术防范的视频监控网络。
然而，目前省内已建成的监控系统大都自成体系，相互间缺少统一规划和技术协调，不能有效实现图像信息资源的共享，缺少面向公安实战的综合应用，制约了图像信息技术在城市社会治安管理中作用的发挥。
在各警种的实际工作中，视频图像信息还没有被深度挖掘，充分发挥其作用。
根据《全国公安装备建设“十二五”规划》中关于“公安监控图像联网共享平台”的建设要求，按照《全国公安机关视频图像整合与共享工作任务书》中的相关规定，并结合《公安指挥通信系统建设总体方案》和《关于深入开展城市报警与监控系统应用工作的意见》中的有关要求，全省将以建设共享平台、联网平台为核心，打造全省跨区域、跨部门、跨警种的视频图像信息综合应用平台，进一步拓展图像信息在公安业务中的应用广度和深度，为提升公安机关核心战斗力，为指挥调度、预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力的信息支撑。
二、建设目标建立由共享平台和联网平台构成的三级视频图像信息综合应用平台，实现三级平台的分层级应用。
省级平台实现视频图像信息整合、调度、存储和管理，满足各警种反恐防暴、维稳处突、应急指挥、社会管理等警务工作的扁平化指挥需求，并在保障视频图像信息在网内安全、可靠传输的前提下实现向部级平台的图像信息上传。
市、县平台实现源头视频信息的接入和管理，逐步分级建立视频图像信息数据库，采取视频图像信息集中管理和分级分散管理相结合的方式，对各部门、警种关注的视频图像信息进行整理、分类存储，并建立索引摘要。
从而满足国保、治安、刑侦等警种部门在维护社会治安、侦查破案等警务工作中的实战需求。
三、设计依据平台建设应严格遵循以下各标准规范和文件要求：●《全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书》●《全国公安机关图像信息联网总体技术方案》●《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》（GB/T28181-2011）●《城市监控报警联网系统系列标准》（GA/T669-2008）●《公安信息通信网边界接入平台安全规范（试行）—视频接入部分》（公科信[2011]5号）●《视频图像接入安全信息网技术规范（征求意见稿）》●《安全防范工程技术规范》（GB/50348-2004）●《xx省公安视频图像信息联网与共享总体技术方案》●《安全防范监控数字视音频编解码技术要求》（GB/T25724）4、平台建设指导意见4.1总体设计1.4.平台技术路线1.4.1.中间件架构平台应采用中间件架构设计，满足系统开放式接入和应用体系要求，基于标准设计框架，能够运行于多种硬件平台和操作系统之上，支持分布计算，提供跨网络、硬件平台和操作系统的透明性的应用或服务的交互，支持标准的协议和接口，能够快速支持各类设备的接入。
XX省公安视频图像信息综合应用系统建设指导意见一、概述XX省城市报警与监控系统经过多年的发展，在技术水平和实际应用等方面都取得了长足的进步，经初步形成了社会治安技术防范的视频监控网络。
然而，目前省内已建成的监控系统大都自成体系，相互间缺少统一规划和技术协调，不能有效实现图像信息资源的共享，缺少面向公安实战的综合应用，制约了图像信息技术在城市社会治安管理中作用的发挥。
在各警种的实际工作中，视频图像信息还没有被深度挖掘，充分发挥其作用。
根据《全国公安装备建设“十二五”规划》中关于“公安监控图像联网共享平台”的建设要求，按照《全国公安机关视频图像整合与共享工作任务书》中的相关规定，并结合《公安指挥通信系统建设总体方案》和《关于深入开展城市报警与监控系统应用工作的意见》中的有关要求，全省将以建设共享平台、联网平台为核心，打造全省跨区域、跨部门、跨警种的视频图像信息综合应用平台，进一步拓展图像信息在公安业务中的应用广度和深度，为提升公安机关核心战斗力，为指挥调度、预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力的信息支撑。
二、建设目标建立由共享平台和联网平台构成的三级视频图像信息综合应用平台，实现三级平台的分层级应用。
省级平台实现视频图像信息整合、调度、存储和管理，满足各警种反恐防暴、维稳处突、应急指挥、社会管理等警务工作的扁平化指挥需求，并在保障视频图像信息在网内安全、可靠传输的前提下实现向部级平台的图像信息上传。
市、县平台实现源头视频信息的接入和管理，逐步分级建立视频图像信息数据库，采取视频图像信息集中管理和分级分散管理相结合的方式，对各部门、警种关注的视频图像信息进行整理、分类存储，并建立索引摘要。
从而满足国保、治安、刑侦等警种部门在维护社会治安、侦查破案等警务工作中的实战需求。
三、设计依据平台建设应严格遵循以下各标准规范和文件要求：●《全国公安机关视频图像信息整合与共享工作任务书》●《全国公安机关图像信息联网总体技术方案》●《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》（GB/T28181-2011）●《城市监控报警联网系统系列标准》（GA/T669-2008）●《公安信息通信网边界接入平台安全规范（试行）—视频接入部分》（公科信[2011]5号）●《视频图像接入安全信息网技术规范（征求意见稿）》●《安全防范工程技术规范》（GB/50348-2004）●《xx省公安视频图像信息联网与共享总体技术方案》●《安全防范监控数字视音频编解码技术要求》（GB/T25724）4、平台建设指导意见4.1总体设计1.4.平台技术路线1.4.1.中间件架构平台应采用中间件架构设计，满足系统开放式接入和应用体系要求，基于标准设计框架，能够运行于多种硬件平台和操作系统之上，支持分布计算，提供跨网络、硬件平台和操作系统的透明性的应用或服务的交互，支持标准的协议和接口，能够快速支持各类设备的接入。
公安大数据平台建设方案天鉴——专注于公安业务的融合大数据分析管理平台简述：天鉴【Allview】是专注于在公安在业务应用中提供高效的集合数据汇聚、查询、分析、挖掘、展现、管理、安全于一体的大数据平台。
平台充分利用云计算、大数据等先进的技术，构建面向公安实战的顶层信息化架构，从而实现公安工作高效规范、业务有机协同、数据动态鲜活、信息高度共享、贴近实战应用的警务工作模式。
大数据搜索系统公安大数据的搜索引擎，可实现万亿级针对跨部门跨区域海量警务数据的横向关联、毫秒查询、批量比对。
除了支持关键字/全文检索、数据碰撞、多维度自定义检索外，还可结合基于深度学习的图像检索，实现人、车、物、案信息的无缝关联展现。
可视化分析系统平台借鉴关系分析、BI分析等可视化特性，结合公安业务应用需求。
着手人、事、地、物、组织维度，从时间、空间、关系出发，帮助公安用户梳理挖掘数据价值。
关系图谱：实现人和人、人和案、人和物的关系描述，围绕某人不断发现相关的关系人或关系物，逐步拓展出人员的关系图谱，实现关系圈分析。
关系发现：通过基于大数据的关系建模，关联挖掘与人员相关的各类关系数据，对存在关系的目标对象打上关系标签，并以可视化方式直观展示人员之间的关联关系。
六度空间：基于六度空间理论和已知的关系网络，对两个特定目标人员之间的关系挖掘展现，找出两个目标人员的关系链路或关键路径。
智慧地图：基于GIS地图的资源展示、轨迹刻画、时空分析，可兼容PGIS、ARCGIS、百度、腾讯、搜狗、高德、天地图等多种数据接入，并支持在线、离线模式，矢量、影像及三维的数据展现。
智慧研判系统提供对各类信息的研判思路和研判方法，如技战法模型。
同时也包括面向特定业务主题的研判应用，如维稳研判、涉恐研判等。
将这些思路和方法收集起来，再共享给他人使用，会大大提高案件侦破、信息研判的效率。
数据采集系统提供分布式数据采集、多源数据支持、可视化数据模板，并对采集任务过程进行负载均衡、断点续传、实时监控采集状态，最终实现安全高效的数据集采。
智慧公安警务视频大数据智能实战平台解决方案智慧公安视频大数据立体化治安防控平台解决方案1项目概述1.1需求分析目前，XX省公安厅“公安云”平台提供了基于政务应用系统的云服务平台，包含政务统一门户平台，信息交互平台，用户自助平台，软件开发平台、数据库服务平台，新应用接口、授权认证平台和运维管理等。
申请云平台主机，没有与数据中心部署的VMware虚拟化平台之间实现对接，往往需要管理员根据用户申请与交付单，手动去VCenter上创建虚拟机并部署各种数据库服务器环境、中间件服务器环境、WEB应用服务器环境等，整个公安云平台没有实现应用服务与底层资源之间的智能化资源分配和管理，资源分配统计分析数据都是手动录入采集，导致目前：1）各种接入的虚拟化资源池都以独立的形式存在，没有打通实现统一管理和按需调度。
2）公安云与基础架构底层资源池也都未打通，记录的数据和统计报表不真实，只能作为参考，没有实现用户自助申请、自动审批，资源自动按需交付。
3）单个虚拟资源池资源满载，无法弹性进行调度，迁移到其他资源池，释放压力。
4）管理压力、业务部署，资源调配等工作都集中在科信处，没有将权限下放到各个部门，进行分级资源核算管理，没有计量标准。
5）针对不断扩大的服务器数量和业务需求，没有一个统一的平台入口集中管理，不符合公安信息化建设要求和规划。
在这种情况下，XX省公安厅科技信息处为了保证整个“公安云”平台的可用性和功能完整性，在保障平台稳定性的前提下，能实现定制化开发和后期扩展，满足公安云的后期业务变化需求，同时考虑平台的易操作性、方便部署，采用集中化的管理方式，整合基础架构底层资源实现互联互通，公安厅计划采用国产可控的开源云计算基础架构云平台解决方案，通过云平台提供基础架构所需的虚拟化计算资源池、虚拟化网络资源池、虚拟化存储资源池，统一运营管理，为用户资源自助申请提供云服务，从而搭建以省公安厅信息化应用为中心的服务型公安系统云平台。
公安大数据平台建设项目方案公安大数据平台建设项目方案一、项目背景随着信息化和网络技术的发展，社会安全管理面临着愈发复杂的挑战。
传统的犯罪侦查、治安管理等手段已经满足不了现代安全管理的需求。
因此，构建一套高效、智能的公安大数据平台是当前迫切需要解决的问题。
二、项目目标本项目的主要目标是建设一套能够快速、准确地获取并处理安全数据的公安大数据平台，提供全面、实时的安全情报，以提升犯罪侦查、治安管理等方面的能力，保障社会的安全和稳定。
三、建设内容1. 数据采集与整合：通过与各级公安机关、社会安全相关机构的数据共享，收集各类安全数据，包括视频监控数据、社交媒体数据、传感器数据等，并进行统一整合。
同时，建立数据质量和安全管理机制，确保数据的准确性和安全性。
2. 数据存储与管理：建设分布式、容灾性的数据存储系统，保证大规模数据的存储和管理。
同时，建立数据备份和灾难恢复机制，以保证数据的安全和可靠性。
3. 数据分析与挖掘：采用大数据分析技术，对采集到的数据进行实时分析和挖掘。
通过建立数据模型和算法，提供事件预测、关联分析、异常检测等功能，为公安机关提供有针对性的情报和支持。
4. 信息共享与协同：搭建一个信息共享与协同平台，将公安机关的数据、情报和分析结果进行整合，实现各级公安机关之间、不同领域安全机构之间的信息交互与共享，提高工作协同性和关键信息的传递。
5. 应用开发与服务：开发一系列与公安工作相关的应用程序，包括视频监控管理系统、案件管理系统、人脸识别系统等。
通过开放平台接口，提供给社会安全相关机构和企业使用，实现资源共享和协同作战。
四、项目实施与管理1. 确定项目组成员：成立项目组来负责项目的整体实施和管理。
项目组成员包括项目经理、技术负责人、数据专员、安全专员等。
2. 制定详细项目计划：在项目启动后，制定详细的项目计划，明确项目的工作内容、工作目标和时程安排。
3. 项目实施阶段：a) 系统设计与开发：根据项目需求，进行系统设计，并开展系统开发工作。
公安大数据安全平台建设方案
简介
公安大数据安全平台是致力于为公安机关提供全方位的数据安全保障的一项应用系统。
通过对大数据进行实时分析和处理，为公安机关提供准确、及时、有用的信息，支撑公安机关的打击和侦查工作。
建设目标
本平台建设以提高公安工作效率，优化执法流程，强化数据安全保障为目标。
具体体现在：
- 为公安机关提供优质、及时的数据服务，降低数据获取成本- 优化大数据采集、汇聚、共享、分析、应用的流程，提高工作效率
- 建立全方位、闭环式数据安全保障机制，确保数据安全
建设内容
本平台包括以下核心内容：
- 全局实时数据监控
- 用户全局数据治理权限管理
- 大数据融合分析处理
- 数据挖掘与应用
建设步骤
1.需求分析：充分调研公安机关工作流程和需求，确定建设目标及核心需求
2.方案设计：依据需求，确定平台具体功能和架构，进行技术方案设计
3.开发测试：进行平台功能开发和系统测试
4.推广使用：对平台进行宣传推广并推广到公安机关中使用
建设效益
本平台建设将为公安机关提供全方位的信息支持，有效提高工作效率和案件侦办效果。
同时，建设平台确保了公安大数据的安全和保密，提高了公安机关对大数据的治理能力，具有重要的应用价值。
结论
公安大数据安全平台建设是符合当前国家和地方政府信息化建设的发展趋势的一项重要工作。
通过本平台的建设，可以实现公安大数据的全面管理和安全保障，提高了公安机关的综合执法能力。
公安视频侦查实战应用平台
系统概述
由图侦综合实战系统、视频图像研判系统、车辆大数据系统、视频结构化分析系统组成的公安视频侦查实战平台，应用视频图像信息资料，紧贴实战需求，实现电子防控、视频线索库、智能分析等标准化的案件视频采集和研判流程。
图侦综合实战系统为登录民警建立个人工作平台，实现民警对个人信息、视频研判资料、案件侦破资料在线保存，并建立案件侦破视频应用流程。
视频图像研判系统以视频图像信息库为级联模块，视频图像分析系统为核心图像解析模块，视频图像信息应用平台为业务平台应用模块组成，根据公安视频图像信息库标准，整体系统采用视频图像信息库四类接口为标准进行构建。
车辆大数据系统集控制调度、视频预处理、车辆特征识别于一体，实现高清实时监控视频、高清录像以及图片资源的结构化处理。
视频结构化分析系统主要包括视频采集、控制调度单元和目标结构化单元，实现高清实时监控视频、高清录像以及图片资源的结构化处理。
功能一体化集成
以实时视频、录像为基础，发现目标之后通过按钮直接调用其他视频监控系统（车辆大数据、视频结构化平台等）实现联动，通过数据整合完成快速侦查工作。
平台结构
主要产品。
公安大数据平台视频大数据平台1.1.1.Hadoop基础平台系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。
1、HDFSHDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。
它可以运行于廉价的商用服务器上。
总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。
(1) 处理超大文件这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。
在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。
(2) 流式地访问数据HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。
一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。
对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。
(3) 运行于廉价的商用机器集群上Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。
2、MapReduceMapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。
与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。
在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。
每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。
这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。
Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值得value集合到一起传递给Reduce函数，Reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce 产生0或1个输出，Reduce的输出也是<key,value>形式的。
3、HBaseHbase即Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range 来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。
主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
与Hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
HBase 从2008 年第一次商用开始，已经被越来越多的在线服务公司所采用。
其中最大的是Facebook 新上线的整合Email, SNS , Chat 和短消息的在线即时消息系统。
4、KafkaKafka (Adistributed publish-subscribe messaging system)是一个消息订阅和发布的系统，Kafka主要用于处理活跃的流式数据，有如下优势和特点：（1）以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
（2）高吞吐率。
即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K 条消息的传输。
（3）支持Kafka Server间的消息分区及分布式消费，同时保证每个partition 内的消息顺序传输。
（4）同时支持离线数据处理和实时数据处理。
1.1.2.数据采集平台数据采集平台采用分布式架构，通过集群化部署提升系统数据采集与数据清洗能力。
在数据采集方面，每一种数据源采用独立的数据模板与进程，在实现对数据适配采集的同时，通过进程隔离技术保证采集平台的稳定性，即，在不影响系统正常工作的情况下，可以动态增加对新增数据源的适配，任何一种数据接口故障将不会影响其他接口的正常工作。
⏹大数据采集平台主要由以下模块组成➢数据模板数据通过可视化工具自定义格式模板，即，针对每一种数据配置定制化模板，并建立起与标准化数据模板的映射关系，通过配置自定义模板和字段映射，快速实现数据的采集和字段适配。
➢规则引擎数据从来源端进行抽取、转换、加载至目的端规则的集合，通过数据采集规则的定义实现定制化的数据采集过程。
➢分布式数据清洗数据清洗服务实现待采集数据的标准化转换，通过采集控制分发数据清洗规则到多个采集器组的方式实现分布式的数据清洗采集。
➢集群管理实现数据采集平台集群化部署与管理，实现各个数据采集节点的任务管理、负载均衡、状态管理、异常监控、吞吐量控制等。
➢数据管道低延时高吞吐量的分布式数据传输高速通道，同时满足在线数据传输和离线数据传输的数据管道。
在数据的生成者与消费者之间屏蔽数据类型和来源的差异，实现数据传输的高吞吐量、灵活性和稳定性。
⏹大数据采集平台特点➢整合能力强通过配置数据模板和规则就可以实现对新增数据的采集，可以灵活应对各类数据资源的整合。
➢稳定性高采用进程隔离技术将不同数据采集接口隔离，防止单接口故障造成对系统的影响。
➢部署灵活系统采用分布式架构，可以根据前端数据量灵活配置集群节点数据，动态增加数据采集节点不影响系统正常工作。
➢传输可靠分布式数据传输通道在实现高数据吞吐量的基础上，通过数据的缓存机制实现数据传输的稳定性。
对重要数据进行属性配置防止重要数据在极限情况下溢出、丢失。
1.1.3.大数据平台⏹平台主要模块如下➢分布式文件系统HDFS分布式文件系统采用Hadoop大数据分布式文件系统，适应多种底层硬件，具有高容错性、高吞吐量、批量数据访问等特点，适合超大数据集存储应用。
➢分布式数据库MPPDB分布式数据库实现关系型数据的分布式存储与查询，通过数据分片技术提高超大体量数据查询与存储性能。
➢结构化数据存储Hbase架构化数据存储融合了多种索引技术、分布式事物处理、全文实时检索、图数据检索技术等多种NoSQL实时处理技术，支持面向应用的在线OLTP、高并发OLAP和批处理等。
➢云存储PFS云存储用于存储视频和图片文件的专业云存储系统，基于对视频文件进行的流化索引处理，可以为应用层提供快速精准的视频检索和定位服务，对图片等小文件的打包整合，有效提升了对海量小文件的访问效率。
➢数据仓库DW数据仓库实现多维度的数据信息提取、数据聚类以及数据的预处理，形成与业务应用相关的基础库、内存数据库和专题库等，是系统多种数据资源提取与预处理结果的集合。
➢资源调度管理Yarn/ZooKeeper资源调度管理采用分布式资源管理、作业调度和应用程序协调调用框架，实现将多个应用集群在一个物理集群的运行，经过优化后，可实现多任务按照时间、数据量变化等灵活触发运行。
➢离线计算MR分布式批处理计算框架，将输入的数据集切分成块后并行处理、排序再归集的整个过程，支持PB级数据的离线处理。
➢内存计算Spark内存计算基于ApacheSpark开发的专用分布式计算引擎，不仅提高了计算性能，而且解决了Spark自身诸多的稳定性问题，在海量小数据比对、关系分析等应用方面性能有明显提升。
➢实时计算Streaming实时流数据计算处理模块基于Twitter Storm技术，具备流数据计算处理能力和复杂的业务应用逻辑。
通过在集群内将实时流数据组成运算处理流水线，依次完成信息提取、数据分析、规则判断等数据计算，实现高吞吐数据的实时并发处理。
➢图计算NP Graph+图计算模块基于“图论”基础实现对数据元素关系的抽象处理，通过对数据节点、边和权重等数据分析处理，建立数据实体之间的关联性，支持TB级数据间数据关系查询、关系网络分析等应用。
➢机器学习SparkMLlib机器学习模块基于SparkMLlib技术，是海量数据平台的分布式机器学习计算引擎。
通过Spark分布式计算框架以及MapReduce分布式计算框架，面向上层应用，集成统计算法、分类算法、聚类算法、回归算法、时序分析、关系图推理等算法，实现基于海量数据的数据规律挖掘和特定类数据规律的自学习。
➢数据检索Search针对系统中数据的特点和应用特点，整合优化Hbase数据查询、ElasticSearch 等数据查询技术，实现高效的数据模糊查询、条件组合查询和信息全文检索，性能可实现千亿级数据查询秒级返回。
➢数据分析SparkSQL基于公安大数据平台业务应用对数据模型的定义，将特定数据分析场景进行规则配置和执行优化，实现多SQL的关联执行。
➢视频数据分析Poseidon面向视频大数据分析应用的Poseidon平台，主要实现对车辆轨迹数据、人脸抓拍数据和视频行为数据等的综合应用，支持车辆轨迹研判、人脸与其他数据并轨分析和视频行为关联分析等应用，实现视频数据资源与其他数据资源的关联应用。
➢视频云计算PCC视频云计算是专门针对海量视频运算处理的网格化运算架构，视频云计算专注解决视频应用中大数据量并行计算、实时计算与海量视频数据检索问题，能过极大限度利用计算资源，提供高效率的视频运算处理服务。
➢业务调度引擎SFE业务调度引擎实现应用层对大数据平台能力的调用，将业务应用功能转化为平台模块业务逻辑，通过对底层能力模块的调用、组合，向应用层提供业务操作即时响应和各类数据的灵活展现。
