【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、社會轉(zhuǎn)型過程中觸發(fā)了社會多層次、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)情報信息搜集、研判、預(yù)警機(jī)制，構(gòu)筑“大情報、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)筑一條情報獲取、情報傳遞、情報分析與研判、情報決策的“數(shù)據(jù)鏈”來實現(xiàn)對*目標(biāo)的快速反應(yīng)和精確打擊。在“大情報”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)情報信息研判的科學(xué)性、實戰(zhàn)性和針對性，使情報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重要課題。
在大數(shù)據(jù)時代下，利用人工智能技術(shù)幫助公安機(jī)關(guān)對于治安形勢的發(fā)展趨勢保持高度敏感和警惕，主動關(guān)注各類警情的趨勢并及時發(fā)現(xiàn)異常變化，在第一時間采取針對性措施，以提高警情的處置效率和反應(yīng)能力，實現(xiàn)社會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)情報模式過渡，具有代表性的是英國的國家情報模式(IM)、美國情報信息主導(dǎo)警務(wù)戰(zhàn)略(COMPSTAT)和澳大利亞的情報分析警務(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)險評估缺位，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，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。其本質(zhì)是Google的語義網(wǎng)絡(luò)知識庫，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)點對應(yīng)實體或概念，圖中的弧對應(yīng)實體或概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。知識圖譜用節(jié)點和關(guān)系所組成的圖譜為真實世界的各個場景直觀地建模。通過不同知識的關(guān)聯(lián)性形成一個網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)，對機(jī)器來說就是圖譜。形成知識圖譜的過程本質(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。知識對于人工智能的價值就在于讓機(jī)器具備認(rèn)知能力。構(gòu)建知識圖譜這個過程的本質(zhì)就是讓機(jī)器形成認(rèn)知能力，去理解這個世界。知識圖譜為互聯(lián)網(wǎng)的海量、異構(gòu)、動態(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，知識圖譜已被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問答、個性化推薦等領(lǐng)域。
知識圖譜近年來已逐漸從傳統(tǒng)的知識分析應(yīng)用擴(kuò)展到對社會實體及其關(guān)系的研究和應(yīng)用中，特別是在行業(yè)知識圖譜應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。知識圖譜具有適用于表示和融合碎片化知識的優(yōu)點，不僅給出了局部知識到全局知識的統(tǒng)一表示形式加速知識融合，也簡化了碎片化知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系的搜索。
知識圖譜的這兩個特點特別適合公安領(lǐng)域應(yīng)用，一方面，公安機(jī)關(guān)面向的對象就是社會上的各類個體，主要工作內(nèi)容就是分析個體及個體間的關(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，因此知識圖譜對公安工作具有很好的適應(yīng)性，對警用大數(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)用中需要使用知識圖譜來進(jìn)行知識檢索，在檢索過程中需要將其內(nèi)涵進(jìn)行擴(kuò)展，讓知識圖譜成為公安視角下社會治安態(tài)勢的反映，知識圖譜成為一種警用大數(shù)據(jù)的社會描述模型，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，用來描述各類對象、對象間的關(guān)系以及對象集合的各種狀態(tài)。
3.知識圖譜技術(shù)在警情處置領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢
利用知識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)動豐富一線公安機(jī)關(guān)業(yè)務(wù)場景，強(qiáng)化情報信息分析研判，提高情報信息主導(dǎo)警務(wù)工作的能力，以移動化和智能預(yù)案實現(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、知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等新一代信息技術(shù)實現(xiàn)警情處置技術(shù)的革新和應(yīng)用，通過對海量警情數(shù)據(jù)的感知和認(rèn)知，利用知識圖譜進(jìn)行關(guān)系預(yù)測、知識推理和預(yù)測分析，對警情數(shù)據(jù)研判與預(yù)測轉(zhuǎn)化為決策信息實現(xiàn)智能化警情處置?；跀?shù)據(jù)流融合關(guān)聯(lián)和知識圖譜關(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，利用知識圖譜等輔助信息，優(yōu)化對數(shù)據(jù)的表示，提高數(shù)據(jù)概況、索引設(shè)計、數(shù)據(jù)分發(fā)等重要操作的效率，提升知識圖譜的語義知識表示能力。
(2)多目標(biāo)異常行為預(yù)測技術(shù)實現(xiàn)目標(biāo)稀疏和長期潛伏的趨勢預(yù)測
在初始對象網(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目標(biāo)源；其次研究已有樣本數(shù)據(jù)對象被感染的情況，假定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變的情況下，利用連續(xù)時間傳播模型預(yù)測哪些數(shù)據(jù)對象會在什么時間被感染；后研究隨著時間變化，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的情況下，有效對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行建模和量化，以實現(xiàn)信息溯源和傳播估計的同時，準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)的動態(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)測模型追蹤和識別可疑目標(biāo)
針對公安行業(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)計分析、條件過濾分析等，定位工作對象以及疑似工作對象的行為軌跡特征，獲取與其行為相似的人或物品等。結(jié)合監(jiān)控數(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)實現(xiàn)對持續(xù)追蹤任務(wù)中的人員行為模式的有效覆蓋，進(jìn)而追蹤和識別可疑目標(biāo)的臨近和相似個體。
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區(qū)域為中心的主題模型。
(2)異常突發(fā)行為預(yù)測支持技術(shù)實現(xiàn)相關(guān)事件的預(yù)測報警
構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺關(guān)注實時聚集度是通過對大規(guī)模人群、車輛等軌跡趨勢的分析實時獲取，并對相關(guān)事件進(jìn)行預(yù)警。大數(shù)據(jù)平臺留存所有人員的全息電子檔案，根據(jù)電子檔案的多個維度信息挖掘發(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)時空分析的智能警力部署應(yīng)用研究
在大數(shù)據(jù)時代，警務(wù)模式逐步向“情報引導(dǎo)警務(wù)”轉(zhuǎn)變，要求公安機(jī)關(guān)利用后臺強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)平臺分析*高發(fā)的時間、地點和類型等多維度時空警情數(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)平臺監(jiān)控敏感地點活動、關(guān)注地點聚集、敏感人群事件等關(guān)注事件，依據(jù)相關(guān)模型對于該事件產(chǎn)生的影響發(fā)出預(yù)測報警，實時發(fā)布預(yù)警信息和行動指令，系統(tǒng)對警情高發(fā)區(qū)域深入分析高發(fā)案件類型和高發(fā)時間段，能夠及時對該區(qū)域的勤務(wù)安排做出有針對性的調(diào)整；對于重大安保活動可以通過系統(tǒng)自動匹配重點人群的軌跡來及時預(yù)警周邊警力；對于重大案件的聯(lián)勤活動可以通過系統(tǒng)來對聯(lián)勤任務(wù)的時效進(jìn)行實時監(jiān)督；對于現(xiàn)場指揮人員的行動位置和反饋結(jié)果可以通過系統(tǒng)來進(jìn)行自動抽查發(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持以習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想為指引，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)用將會更加豐富，推動智慧警務(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.計算機(jī)視覺識別技術(shù)。從海量視頻和圖片數(shù)據(jù)中快速辨識人物、車輛等關(guān)鍵目標(biāo)，精準(zhǔn)識別車型、車牌、人物面貌等細(xì)節(jié)特征，對特定對象的行為、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)無縫對接，實現(xiàn)“反應(yīng)快”；
2.智能接處警技術(shù)。通過語音識別、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)。通過自動學(xué)習(xí)大量自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生和社會安全事件的相關(guān)案例和處置方案，對突發(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，實現(xiàn)警情的采集、匯總、分析、檢索、預(yù)測、評估、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戰(zhàn)服務(wù)的能力，為領(lǐng)導(dǎo)及時掌握情況和決策提供幫助和支持。
在人工智能、大數(shù)據(jù)時代，利用大數(shù)據(jù)、知識圖譜等新一代信息技術(shù)構(gòu)建一個智能化警情分析、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，利用知識圖譜構(gòu)建警用社會描述模型大數(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)生時可通過警情應(yīng)急處置預(yù)案對突發(fā)事件應(yīng)急處置工作進(jìn)行決策部署，實現(xiàn)統(tǒng)一指揮、多方聯(lián)動、協(xié)同應(yīng)對，提高動態(tài)化、智能化警務(wù)業(yè)務(wù)和駕馭社會治安局勢能力。
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