公安机关在大数据条件下建设智慧安防需作出哪些准备

智慧安防正在成为安防行业发展的主旋律，但究竟如何建设，也成为当前用户必须要思考的问题。

在2019年第十五届中国安防论坛上，安徽省公安厅科技信息化处祝占魁从四方面，向大家介绍了安徽公安机关在大数据条件下，建设智慧安防的一些思考和实践。

一、深入认识建设智慧安防的时代意义和科学内涵

2017年12月8日，在实施国家大数据战略进行第二次集体学习，国家领导在主持学习时强调，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动。

同时，要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化；要充分利用大数据平台，综合分析风险因素，提高对风险因素的感知、预测、防范能力；要加强政企合作、多方参与，加快公共服务领域数据集中和共享，推进同企业积累的社会数据进行平台对接，形成社会治理强大合力。

这一重要论述为运用大数据深化社会治理指明了方向和路径。

安防行业作为社会治理的重要参与者、建设者，要实现新发展、奋进新作为、作出新贡献，就必须主动融入国家大数据战略实施进程，利用大数据、人工智能等新技术提升传统安全防范效能。

站在国家建设层面看，就是要助力国家治理体系和治理能力现代化，为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献力量；站在社会需求层面看，就是要在更高层次更加有效地响应“安全”这一人类生存的最基本需求，更好满足人民对美好生活的向往；站在行业发展层面看，就是要推动安防行业、安防手段由技术驱动向数据驱动转变，不断催生新产品、新应用、新模式，提升技术和行业发展水平。

安防系统要具备智慧的能力，就应当积极主动融入智慧城市、智慧社区、智慧公安建设，在更大的范围将传统、独立的安防系统广泛连接起来，既通过分散在社会单位、社区街道等部位的安防智能设备去持续感知社会动态，又依托大数据中心对感知数据进行存储、处理、学习、加工，形成从采集到应用的有机整体、综合平台，从而能动地广泛感知风险、精准预测风险、有效防范风险。

在公安大数据智能化建设的总体框架中，智慧安防是重要组成部分，不仅是公安大数据建设成果输出的重要载体，也是公安大数据智能化更好服务社会、服务民生的敏锐触角。

建设智慧安防必须牢固树立大数据的思维理念，主动对接公安大数据智能化建设规划，将智慧安防建设成为提高国家安全保障能力的战略工程、更高水平“平安中国”的基础工程，满足人民美好生活需要的民生工程。

二、积极借鉴大数据智能化的实践成果

近年来，安徽全省公安机关统筹推进“智慧皖警”大数据实战应用体系建设，公安信息化建设由分散走向集约，公安大数据应用由被动走向主动，促进了公安整体工作效能和核心战斗力的全面提升。这些发展中形成的思路和要求也是智慧安防建设应当遵循的基本准则。

总体思路上，突出一个“实”字。坚持以“围绕实战、服务实战、实战检验、实战引领”为导向，以实战需求为牵引，以“智慧皖警”建设为核心，融合信息通信、应急指挥等技术，构建贯穿数据采集、计算、传输、应用全流程，覆盖公安各层级、全警种，多手段综合、全方位保障的科技信息化支撑体系，全面提升公安工作整体效能和核心战斗力。

重点任务上，突出一个“用”字。坚持以“实用、管用、好用、爱用”为标准，以破解实战应用问题为牵引，强化省市统筹、错位建设、协同推进。“皖警智云”省级大数据中心全面汇集核心关键数据，承载全警大数据融合分析、智能研判等应用，破解实战智能化等深度应用问题；“皖警智云”市级大数据中心承载数据感知采集、本地化大数据业务，解决数据来源和普及应用等问题。同时建设统一的管控和应用平台，并与部大数据中心和警种业务应用系统有效对接，实现省市两级大数据中心一体化运行。

建设要求上，突出一个“统”字。按照公安部“六个统一”建设原则和“四化”总体思路，进一步明确我省“四统四共”的基本原则和“四个一”建设要求，统筹全警力量，推进建用一体化。“皖警智云”大数据中心汇聚、共享基础设施、数据资源、工具引擎，成为支撑全警的“大基座”，实现“向全警实战持续赋能”。实战警种理清业务需求、优化警务流程，复用大数据中心能力快速部署应用，达至“开发更简单、应用更智能”。

具体推进中，要坚持基础设施集约建设、按需使用，数据资源全量汇聚、全域计算，应用支撑科学配置、全警共享，实战应用抓住重点、强化智能。经过2年的建设，目前“皖警智云”大数据中心已经形成了较为强大的实战支撑和应用能力，不仅可以有效接入和承载包括安防在内的前端系统感知获取采集的各类数据，同时强大的计算存储能力，也为海量数据关联计算、视频图像实时处理等提供有效支撑，也必将成为新时代智慧安防应用实现和能力输出的重要载体。

三、准确把握智慧安防建设的关键环节

智慧安防作为一个新兴事物，没有成熟的路径可遵循，需要全体从业者深入探索。结合当前大数据、人工智能技术在部分领域的成熟度，本着“实用实效”的原则，应当从数据采集、传输、应用三个方面抓住重点环节快速推进、确保落地见效。

一是强化智慧社区建设。数据是智慧安防的基础，社区作为安防系统保一方平安的最前线，是智慧安防建设中必须重点突破的重要环节。

我省合肥市公安机关在社区推进门禁实名制、人脸抓拍、车牌识别，WIFI感知等新技术应用，全方位、多维度、动态化采集进出小区人员、车辆信息，做到人过留脸、车过留牌、物过留痕，并依托公安大数据中心建设智慧平安社区警务应用平台，有效提升了传统安防系统的智慧化水平。

合肥市11个“智慧平安小区”投入使用以来，累计采集数据1.1亿条，有效地减轻了民警信息采集压力，已经成为公安大数据的重要来源渠道。

二是构建公共安全物联网。连接是智慧安防的关键，视频专网作为一张公安机关牵头建设、延伸第一线、覆盖最全面的信息网络，在实践中是建立公共安全物联网最好的载体。从安徽情况看，全省目前视频监控点建设总量超过240万，已联网近20万路，合肥、蚌埠等地还依托视频专网建设物联网治安管控系统，叠加多样化的数据采集设备。

在积累海量视频、图像等非结构化、半结构化数据的同时，运用图像智能识别、数据智能感知等技术和设备获取了大量实时、鲜活的结构化数据，日均数量超过1亿条。这些来自于安防系统建设成果、分散在各层级各单位的海量数据目前只是作了初步的融合，就已经在实战中发挥巨大作用。

蚌埠市物联网应用建设仅仅半年，就抓获盗窃嫌疑人37名，追回被盗电动车96辆，同时帮助找回走失老人、丢失物品，拓展了公安机关服务群众的渠道和能力，群众安全感和满意度明显提升。

三是深化大数据智能应用。应用是智慧安防的核心，相较于传统安防应用，智慧安防必须遵循大数据智能化的规律，更加注重信息的互通互联，通过建立科学的分析计算模型，让大规模的数据产生关联性，使碎片化的数据变成一个融合的整体，更广范围、更多种类、更大规模的海量数据相互碰撞，使应用效果产生了量变到质变的飞跃。

在智慧安防建设，应当充分依托公安大数据中心，既能提高数据融合的广度和深度，也为智慧安防建设的快速推进和资源节约提供了途径。

以合肥智慧社区建设为例，在公安大数据中心，我们开发“智慧社区”模块，搭建多样化的计算模型，安防系统采集的数据实现了与公安数据的融合计算，民警利用移动警务终端开展小区治安形势分析研判、预警预防，有力提升了基层打防管控的针对性、时效性。今年以来，合肥市建成的11个“智慧平安小区”可防性案件发案同比下降84%，部分小区实现了零发案。

四、持续推动智慧安防建设的创新发展

智慧安防的建设刚刚起步，还有很多领域尚待开发，唯有持续创新，才能推进长久发展。

一是建立完善机制，推动持续发展。我省省、市公安机关均成立了科技信息化委员会，将智慧安防建设纳入公安大数据战略体系进行统筹规划，建立省、市公共安全视频监控建设联网应用协调工作机制，强化省、市两级大数据管理协调机构的纵向管理与横向协同，形成建设合力。

同时，依托省厅科技信息化专家委员会和安徽省安全技术防范行业专家委员会，为公安大数据、视频监控、智慧安防等建设提供人才和智力支撑，并广泛开展创新大赛和岗位练兵等活动，选拔基层优秀人才参与公安大数据和智慧安防建设。

二是推进多元建设，丰富数据源泉。探索视频监控、射频识别、入侵报警、门禁、出入口控制等物联网技术在安防领域的应用，建设全面感知、广泛互联的安防感知体系，实现对“人、车、物、事”等要素的全面自动感知识别和公共安全数据“全域、全时、全维、全量”智能化、自动化、规范化采集。

对社会数据，研究制定公安外部数据资源共享指导意见和管理办法，坚持依法共享、合作共赢的原则，明确数据资源的共享范围、共享方式、更新周期和安全保护措施，不断拓展社会单位安防系统的汇聚整合面，最大程度实现安防数据资源的汇聚整合，做到各类安防数据资产“颗粒归仓”，成为公安大数据的源头活水。

三是坚持对标对表，强化开放共享。严格执行28181、35114、1399等标准，确保各类安防数据能融合共享至公安大数据中心，真正实现大数据的“融、通、用”。建立和完善数据开放和保护制度，出台公安行业的数据对外服务指导意见和管理规范，实现对数据资源采集、传输、存储、利用、开放的规范管理，促进数据在风险可控原则下最大程度开放共享。

以数据治理的理论为指导，构建统一的数据治理与评价体系，加强信息共享审计、监督和评价，打造数据应用良好发展格局。

四是深挖数据价值，实现智能应用。智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力，人工智能更是大数据发展的创新引擎。要推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合，利用智能技术驱动大数据挖掘分析，实现智能化高端应用。

针对服务能力提升，要开发视频巡控、人车检索、以图搜图等查询检索类通用业务功能。针对支撑能力强化，要开发视频摘要、目标检测、行为分析等解析处理类模型工具。针对图侦需求，要开发轨迹追踪、关系研判、规律分析等分析研判类应用功能。

针对警种业务，要开发视频督察、警卫路线保障、大型活动安保等业务专题类应用功能。针对社会治理，要开发WIFI、无线射频、入侵报警等传统安防数据与公安业务数据的智能分析和综合应用。

祝占魁表示，大数据体系下的智慧安防建设是全局性、战略性工作，机遇与挑战并存，我们也只是进行了初步的思考与探索，与国家、部、省的部署要求还有很大有差距，不足与错误之处还请各位批评指正。我们将通过此次论坛和展会，认真学习各单位的先进经验，与大家交流合作，共同把大数据体系下智慧安防建设与应用推向新阶段。