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Los macrodatos se están extendiendo por todos los sectores y los desafíos de seguridad aún requieren atención

Los macrodatos se han extendido por todas las industrias y los desafíos de seguridad aún deben tomarse en serio

En los últimos años, con el rápido desarrollo de ciudades seguras, transporte inteligente, edificios inteligentes y otras industrias, la gran integración y las grandes redes han empujado a la industria de la seguridad a la era del big data. Hoy en día, los macrodatos no sólo sirven a las empresas, sino que también se han convertido en parte de la infraestructura social, como el agua, la electricidad y las carreteras, y se han convertido en una parte indispensable de la vida de las personas.

El desarrollo de las tecnologías de la información ha provocado un crecimiento y acumulación explosivos de datos. Internet, Internet de las cosas, computación en la nube, etc. desarrollados en base a big data están cambiando sutilmente todos los aspectos de la vida de las personas y penetrando. en todos los aspectos.

El desarrollo de big data ha enriquecido enormemente las actividades comerciales de la sociedad y las empresas, ha proporcionado una fuente de datos para la toma de decisiones de gestión urbana y también ha mejorado la calidad y eficiencia de la gestión urbana y ha protegido el entorno ecológico urbano. y proporcionó servicios para la gobernanza pública de la ciudad, coordinó racionalmente los recursos relacionados con la ciudad, brindó apoyo a la toma de decisiones para las ciudades inteligentes y la construcción de ciudades inteligentes, y logró el desarrollo sostenible de las ciudades.

Aplicación industrial de Big Data

La industria de la videovigilancia de seguridad se ha desarrollado con ciudades seguras y transporte inteligente. La nueva ronda de construcción de ciudades inteligentes también ha brindado oportunidades para un mayor desarrollo. Industria de la seguridad. Infundido de vida. A medida que continúa expandiéndose la escala de la construcción de sistemas de seguridad en varios lugares, los datos de seguridad se expanden rápidamente. Debido a la falta de medios correspondientes para utilizar estos datos masivos, ha resultado en el fenómeno de "énfasis en la construcción y negligencia en la aplicación". La siguiente es una breve introducción a la aplicación de big data de seguridad en las industrias de seguridad pública y transporte: /p>

1) Aplicación de la ley de seguridad pública

En la industria de la seguridad pública, las aplicaciones de big data están en todas partes. La aplicación de big data en la industria de la seguridad pública incluye principalmente las siguientes manifestaciones comerciales.

Negocios de inspección y control

Cuando ocurre un caso, el vehículo sospechoso debe ser inspeccionado y controlado. Generalmente se publica el número de placa y se identifica el punto de control de información del vehículo. Comparación del sistema. Sin embargo, este método tiene un problema. Cuando el vehículo controlado pasa por el puesto de control, el interceptor generalmente no está en el lugar. Cuando el interceptor llega al lugar, el vehículo sospechoso ya ha huido, perdiendo así el significado de vehículo controlado.

En respuesta a esta situación, se puede implementar vigilancia móvil y asociarla eficazmente con el sistema GIS. Al trazar la ruta de escape del vehículo sospechoso y el círculo de identificación de prevención y control, se puede mejorar enormemente la eficiencia de la interceptación. .

Negocio de análisis de puntos de aterrizaje de vehículos

Con el rápido desarrollo de las ciudades, la escala de las ciudades es cada vez mayor y la red de carreteras se vuelve cada vez más compleja. Eluden rápidamente el arresto de los órganos de seguridad pública. Muchos delincuentes evitan las carreteras principales de las zonas urbanas (en general, las carreteras principales de las zonas urbanas están equipadas con puestos de control electrónicos) y huyen a zonas residenciales o zonas remotas con un gran número de personas.

En vista de esta situación, la función de cámara de bayoneta se puede realizar construyendo una bayoneta de nube. La bayoneta de nube reconoce datos masivos y los combina con el sistema GIS para representar la trayectoria del vehículo sospechoso, lo que es en gran medida. mejora la eficiencia del manejo de casos de seguridad pública.

Análisis de vehículos

Debido a la mejora continua de la concienciación sobre la seguridad pública, la tasa de éxito de los delincuentes que cometen delitos de forma independiente se ha reducido considerablemente. Por lo tanto, el comportamiento delictivo en la nueva era ha comenzado a disminuir. manifestarse como crímenes de pandillas. Las bandas criminales suelen utilizar varios vehículos para aumentar la tasa de éxito de sus delitos.

Podemos extraer vehículos que cumplan condiciones específicas (como ruta de conducción del vehículo, tiempo de paso del vehículo, número de personas que lo siguen y analizar el rango de tiempo de inicio y finalización) de los datos masivos del vehículo en el punto de control. para mejorar la eficiencia en la detección de casos. Además, en la industria de la seguridad pública, existen aplicaciones de big data de seguridad, como puntos de control y resúmenes en video basados ​​en reconocimiento facial.

2) Transporte inteligente

Cálculo del tiempo de viaje

Debido al uso generalizado de perros electrónicos, muchos conductores reducirán activamente su velocidad al pasar por el punto de control. Una vez que abandonen el puesto de control, la cobertura de la boca aumentará rápidamente la velocidad del vehículo y acelerará.

La medición de velocidad tradicional de un solo punto no puede detectar este tipo de comportamiento de exceso de velocidad. El uso de la medición de velocidad a intervalos puede detectar rápidamente infracciones, reducir la cantidad de puntos de control regionales y ahorrar costos de construcción. Cuando se descubre que la misma matrícula aparece en una bayoneta distante al mismo tiempo, también se puede detectar como un vehículo cubierto y notificar al personal pertinente para interceptarlo y perseguirlo.

Análisis del flujo de tráfico

El método tradicional de detección del flujo de tráfico se completa mediante detección geomagnética y por microondas, pero este método de detección solo puede detectar la cantidad de vehículos, pero no las licencias relevantes. números de placas, lo que limita los escenarios de aplicación del análisis de flujo de tráfico tradicional. El análisis inteligente solo se puede realizar en un único segmento de la carretera y no puede formar un análisis de flujo de tráfico global.

El sistema de bayoneta registra información más detallada, como número de coche, color de carrocería, modelo, etc. El análisis de tráfico basado en el sistema de bayoneta no solo puede calcular la distribución del número de vehículos de motor en cada área urbana, guiar destinos de viaje, rutas de viaje y otras aplicaciones de análisis, sino también identificar puntos calientes en la ciudad basándose en la información del flujo de vehículos, proporcionando más información para el departamento de gestión del tráfico. Puede proporcionar referencia para optimizar el mecanismo de la red de carreteras y planificar más carreteras.

Además, el sistema de análisis inteligente también se puede utilizar para realizar análisis y minería en profundidad. datos de bayoneta, que no solo pueden identificar el número de placa, sino también la marca del vehículo, el tipo de vehículo, si está colocada la marca de inspección anual, si el conductor usa el cinturón de seguridad, si el conductor habla por teléfono mientras conduce , etc., para estandarizar aún más las regulaciones de vehículos y el comportamiento de conducción seguro.

Utilizar big data para mejorar la capacidad de mantener la seguridad pública y establecer un concepto de cultura de datos. En la nueva situación, para mejorar la capacidad de mantener la seguridad pública, debemos cultivar una "cultura de datos" cuyas principales características sean el respeto a los hechos, la promoción de la racionalidad y la atención a los detalles. Insertar los conceptos de refinamiento, estandarización y normalización a lo largo de todo el proceso del trabajo de seguridad pública, insistir en usar datos para hablar y promover una alta integración del trabajo de seguridad pública y la tecnología de big data para que varios procesos de toma de decisiones de implementación sean suficientes. el soporte de datos lo hace más científico.

En los últimos años, la tecnología big data ha sido ampliamente utilizada en el campo de la prevención y control de la seguridad pública en muchos lugares de mi país.

La Oficina de Seguridad Pública de la ciudad de Jinan, provincia de Shandong, ha construido un centro de big data y computación en la nube, que desempeña un papel importante a la hora de captar las trayectorias del crimen en tiempo real y predecir los puntos críticos del crimen.

La ciudad de Ningbo, provincia de Zhejiang, fue pionera en una plataforma de monitoreo dinámico para vehículos de transporte de productos químicos peligrosos, que mejoró enormemente el nivel de supervisión de seguridad de los productos químicos peligrosos.

La provincia de Anhui ha innovado sus métodos de supervisión y se ha basado en big data para establecer una plataforma de información de supervisión de la construcción de proyectos para garantizar que la supervisión no tenga callejones sin salida y haya logrado buenos resultados.

3) Mejorar el sistema de emergencia urbano

Los desastres naturales, accidentes y emergencias sociales que se producen cada año en nuestro país causan millones de víctimas y pérdidas económicas de decenas de millones. yuan. Ante las emergencias, el gobierno necesita coordinar y enviar a los departamentos pertinentes para que trabajen juntos. El sistema tradicional de gestión matricial o de línea única ya no puede hacer frente a las emergencias.

Con este fin, el sistema de gestión de emergencias urbanas desarrollado debe incluir un sistema de despacho de comunicaciones, un sistema de grabación de voz, un sistema de procesamiento de imágenes de video, un sistema de información geográfica urbana, un sistema de posicionamiento de objetivos en movimiento, etc., que deben implementarse de manera colaborativa. Integrado y tiene las funciones de punto fijo y posicionamiento, la función de despacho y comando unificado. A través de estos sistemas se obtienen, procesan y analizan datos relevantes, de manera de lograr una respuesta rápida y vinculación al procesamiento de emergencias.

En la industria de la seguridad, con la mejora continua de la resolución de los equipos frontales, la expansión continua de la escala de construcción de sistemas de seguridad y el tiempo de almacenamiento cada vez más prolongado de datos de vídeo e imágenes, el La cuestión de la seguridad de los big data se ha vuelto cada vez más prominente. Cómo almacenar y compartir datos y aplicaciones de forma eficaz es cada vez más importante. La tecnología de big data ha penetrado silenciosamente en diversas industrias y campos y gradualmente se ha convertido en un factor de producción y desempeña un papel importante. Sin embargo, si bien la tecnología de big data permite mejorar la eficiencia y cambiar los estilos de vida, los desafíos de seguridad que conlleva también deben tomarse en serio.