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智慧警务大数据预警平台开发公安警情预判系统搭建
[本文由源中瑞涂先生编辑/智慧公安系统开发搜索微信：ruiec999]
近几年来，随着公安信息化建设的不断深入，我国公安改革已经迈向智能化发展的快车道，人与人的相互感知和联系日益密切，智慧警务建设已成为当代警务发展的新趋势。
源中瑞涂先生认为，智慧警务的感知、整合、共享、创新等特征，使公安管理和警务理念发生了重大变化，是新一轮警务改革发展的客观要求，也是未来警务形态演变的必然趋势。
一、更彻底地融合数据
不断开发全量数据接入、多源数据融合的大数据平台，把数据孤岛和数据大陆连接起来，建立基于数据大陆的应用、服务实战。建立统一的、一体化的大数据平台，是警务大数据应用的前提，也是挖掘大数据价值的基础。
二、经验复用更广泛
将传统警务模式与警务大数据相结合，从实战需求出发，将案件分析、研判、处理等警务流程归纳为应用模型。该应用模式不仅要贴合实际业务场景，使用方便快捷，而且要支持跨部门、跨警种、跨地区的交流共享，并支持具体用户根据自己的需要进行灵活的调整和配置，最终实现警务人员经验与智慧的有效推广、传承与传播。
三、警情预判更智能
采用多部门数据融合技术，实现对重点人员全向轨迹的实时监测，并通过多模式比对实现了智能研判，实现对重点人员异动预警。以发布预警信息为基础，通过打通各部门的信息渠道，使预警能同时到达多个部门和警种，从而使公安机关更好地掌握治安形势，把握稳控主动权，促进跨部门信息共享和协作联动。
四、关系发展更深入
扩大知识图谱的应用范围，发现信息之间的关系。由各个部门收集的旅行、住宿、卡口等信息，归纳出如人、事、地、物、组织、身份”等点状实体，挖掘实体间相互的从属、往来、共同特征等线状关联，并最终形成关系网络，通过关系大网展示数据中蕴涵的线索和情报。
五、机器学习更先进
随着大数据技术的日益成熟，机器学习成为整个行业的一个新的发展方向。对于公安领域、各级单位和警种积累的海量数据为机器学习打下了坚实的基础，机器学习可以使大数据平台更加智能化，有助于智能研判、智能预警等应用更加精确。通过机器学习，可以大大缩短人们积累知识和经验所需的时间，快速地将大量的历史数据与办案人员的经验智慧相结合，可以帮助警务人员节省时间，提高效率。
六、数据展示更直观
实时数据的可视化、直观化、实时化。将“人、车、场、住、行”五大感知要素与多种实时监控系统数据集成在一个统一的平台上，并根据具体业务场景，灵活地展现出来，为警务人员提供实时、直观、综合的信息，支持决策层快速、精确地制定战略。
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