智慧警务情报研判平台开发动态大数据感知平台开发

[本文由源中瑞涂先生编辑/智慧公安系统开发咨询微信：ruiec999]

随着社会发展进入互联网+时代，数据已然成为推动经济社会发展、科技进步和新警务变革的重要战略资源。大数据已经渗透到人类社会生活的各个领域，也给警务情报的分析研究工作带来前所未有的变革和挑战。

一方面随着警务信息化的高速发展，可以轻而易举地获取大量情报数据，出现了数据超载现象；另一方面获取的数据包罗万象，内容繁杂，虚实混杂，真伪难辨，出现了有效情报信息短缺现象。如何从这些超载数据中挖掘和提炼出准确、高价值的情报信息，成为了迫切需要解决的问题。

警务情报分析是指警务情报机构和人员对搜集和侦察得到的情报材料进行整理、鉴别、综合和研判的过程，目的是最大限度地揭示情报的价值，为战略决策和作战指挥提供准确可靠的信息保障。

警务情报分析系统旨在实现情报分析处理过程的自动化操作，为情报机构和人员提供按照作战需求对各种来源和类型的情报数据进行整编、分析和综合、挖掘和提炼高价值情报信息的工具和手段。与传统依赖人工实现警务情报分析不同，现代情报分析系统能够极大地提高情报分析处理的效率，满足作战决策的高时效性要求。

系统总体架构设计首先需要面向海量异构警务情报数据的分析应用需求，采用大数据处理技术，提供面向警务情报数据的搜集、整编分析、综合处理、情报服务等业务应用，为战略决策、作战指挥提供情报数据和服务支撑；其次为解决情报体系多节点之间的资源共享与协同应用问题，应充分考虑系统架构的开放性和灵活性，实现数据与平台、平台与应用之间的松散耦合；最后需要充分遵循或参考相关的警务系统标准和技术规范，以实现与现有情报系统的无缝连接，提高现有装备的利用效率。

基于大数据的警务情报分析与服务系统实现的关键技术主要包括情报大数据计算分析框架、多源异构情报数据综合处理服务等。

情报大数据计算分析框架技术。面向海量异构情报大数据的存储、管理和分析需求，提供易于开发和使用的海量数据处理平台，为情报大数据的实时、动态、精准的分析和处理提供支撑。通过采用分布式网络化架构，实现计算节点之间的负载均衡和抗毁接替，保障情报分析任务的动态调配和资源动态管理。

Hadoop+Spark+Storm提供了面向情报大数据分析处理的典型框架，利用大规模廉价机器构建HDFS分布式文件系统提供高吞吐量的情报数据存储和访问，利用MapReduce并行编程模型提供大规模情报数据的并行运算处理，基于Spark与Storm大数据处理引擎实现实时情报数据流的快速交互式处理，共同支撑战场情报高实时、大容量的处理要求。

多源异构情报数据综合处理技术。由于情报数据资源存在来源众多、类型差异较大、内容良莠不齐等现象，情报分析存在很大的不确定性。如何从情报大数据中去粗取精、去伪存真，是情报大数据分析面临的关键挑战。

多源异构情报信息综合处理根据情报来源和格式不同开展图像、文本、音频等多元情报分析，提取情报大数据的时间、空间、目标和主题要素，进而通过要素分布特征将不同来源的情报信息相互关联、印证，形成多层次、全方位的统一情报态势，保障情报分析结果的精准性和有效性。

在情报处理模式上，采用云计算的分层服务模式理念，对系统中各节点计算和存储资源、各类通用情报分析处理服务进行统一运行管理，通过网络将松散耦合的情报服务组件进行分布式部署、组合和使用，提高情报处理的实时性。

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