Internet de las Cosas para la Prevención y el Control de la Seguridad Pública
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 big data no sólo sirven a las empresas, sino que también se han convertido en parte de la infraestructura social. Al igual que el agua, la electricidad y las carreteras, son indispensables en la vida de las personas.
Con el desarrollo de la tecnología de la información, los datos se han disparado y acumulado. Internet, Internet de las Cosas, computación en la nube, etc. Basado en big data, está cambiando sutilmente todos los aspectos de la vida y penetrando en diversas industrias y campos.
El desarrollo de big data ha enriquecido enormemente las actividades comerciales de la sociedad y las empresas, y ha proporcionado una fuente de datos para la toma de decisiones de gestión urbana. También brinda apoyo a la toma de decisiones para mejorar la calidad y eficiencia de la gestión urbana, proteger el entorno ecológico urbano y brindar apoyo a la toma de decisiones para el desarrollo sostenible de los servicios públicos urbanos, la coordinación racional de los recursos relacionados con la ciudad y asistencia en la construcción de ciudades inteligentes.
Aplicación industrial de Big Data
La industria de la videovigilancia de seguridad se ha desarrollado con el desarrollo de ciudades seguras y el transporte inteligente. La nueva ronda de construcción de ciudades inteligentes también ha inyectado nueva energía al sector. Reurbanización de la industria de la seguridad. 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 adecuados para utilizar estos datos masivos, el fenómeno del "énfasis en la construcción y el abandono de la aplicación" ha llevado a una introducción a la aplicación de big data de seguridad en las industrias de seguridad pública y transporte:
1) Aplicación de la ley de seguridad pública
En la industria de la seguridad pública, las aplicaciones de big data están en todas partes y existen varias manifestaciones comerciales de aplicaciones de big data en la industria de la seguridad pública.
Negocios de inspección y control
Cuando se produce un caso, es necesario inspeccionar y controlar el vehículo sospechoso. Generalmente, el número de placa se controla y la información del vehículo en la bayoneta se identifica mediante la comparación del sistema, pero existen problemas con este método. Cuando el vehículo acusado pasa por un determinado puesto de control, el interceptor no suele estar en el lugar. Cuando el interceptor llegó al lugar, el vehículo sospechoso ya se había escapado, lo que hizo inútil la vigilancia.
En este caso, se puede lograr la asociación efectiva entre la policía móvil y el sistema GIS. Al dibujar la ruta de escape y el círculo de identificación de prevención y control del vehículo sospechoso en el sistema GIS, la eficiencia de interceptación puede ser grande. mejorado.
Negocio de análisis de puntos de apoyo de vehículos
Con el rápido desarrollo de las ciudades, las ciudades son cada vez más grandes y las redes de carreteras se vuelven cada vez más complejas. Para escapar rápidamente del arresto de los órganos de seguridad pública, muchos delincuentes evitan las carreteras principales de las ciudades (en general, las carreteras principales están equipadas con bayonetas electrónicas) y huyen a comunidades superpobladas o zonas remotas.
En este caso, podemos construir una bayoneta de nube para realizar la función de la cámara de bayoneta, usar la bayoneta de nube para identificar datos masivos y usar el sistema GIS para dibujar la trayectoria del vehículo sospechoso, que mejora enormemente la eficiencia en el manejo de los casos por parte de la policía.
Acompañado de análisis de vehículos
Debido a la mejora continua de la concienciación sobre la seguridad pública, la tasa de éxito de los actos delictivos independientes de los delincuentes se ha reducido considerablemente. Por lo tanto, el comportamiento criminal en la nueva era comenzó a manifestarse como crimen de pandillas. Al cometer delitos, las bandas criminales suelen utilizar varios vehículos para aumentar su tasa de éxito.
Podemos extraer vehículos que cumplan ciertas condiciones (como rutas de vehículos, tiempo de intervalo de vehículos, número de personas que siguen al vehículo, rango de tiempo de inicio y finalización del análisis, etc.) de los datos masivos de vehículos en los puntos de control. , mejorando así la eficiencia de la detección de casos. Además, la industria de la seguridad pública también cuenta con aplicaciones de big data de seguridad, como puntos de control faciales y agregación de videos basados en el reconocimiento facial.
2) Transporte inteligente
Cálculo del tiempo de viaje
Debido al uso generalizado de perros electrónicos, muchos conductores reducirán activamente la velocidad al pasar por el punto de control. Cuando abandonan el punto de control, la cobertura aumentará rápidamente la velocidad y superará el límite de velocidad.
La medición tradicional de un solo punto no puede detectar este tipo de comportamiento de exceso de velocidad. La medición de velocidad a intervalos puede detectar rápidamente comportamientos ilegales, 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, el vehículo con la matrícula falsa también puede ser detectado y se notificará al personal pertinente para que lo intercepte y lo persiga.
Análisis del flujo de tráfico
Para la detección del flujo de tráfico, la forma tradicional es mediante detección geomagnética y por microondas, pero esta detección solo puede detectar el número de vehículos, pero no la matrícula relacionada. El número limita los escenarios de aplicación del análisis de tráfico tradicional. Solo puede analizar de forma inteligente una única sección de la carretera y no puede formar un análisis de tráfico global.
El sistema de bayoneta registra información más detallada, como número de vehículo, 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 varios distritos de la ciudad, sino que también guía la aplicación del análisis de destinos de viaje y el análisis de rutas de viaje. Puede identificar puntos críticos en la ciudad en función de. información de tráfico y proporcionar a los departamentos de control de tráfico Como referencia, podemos optimizar mejor el mecanismo de la red de carreteras y planificar parámetros de red de carreteras más razonables.
Además, el sistema de análisis inteligente también se puede utilizar para realizar análisis en profundidad y extraer datos de bayoneta. No solo puede identificar el número de matrícula del vehículo, sino también la marca y el modelo del vehículo. se coloca la marca de inspección anual y si el conductor lleva un casco de seguridad, si debe hacer llamadas telefónicas mientras conduce, etc., para estandarizar aún más el cumplimiento del vehículo y el comportamiento de conducción seguro.
Utilizar big data para mejorar y mantener la seguridad pública requiere establecer el concepto de cultura de datos. En la nueva situación, para mejorar el nivel de mantenimiento de la seguridad pública, es necesario cultivar una "cultura de datos" caracterizada por respetar los hechos, defender la racionalidad y prestar atención a los detalles. Los conceptos de refinamiento, estandarización y normalización atraviesan todo el proceso del trabajo de seguridad pública, insistiendo en usar datos para hablar y promoviendo una alta integración del trabajo de seguridad pública y la tecnología de big data, de modo que diversos acuerdos de toma de decisiones cuenten con pleno apoyo. por datos y más científico.
En los últimos años la tecnología big data ha sido ampliamente utilizada en el ámbito de la prevención y control de la seguridad pública en muchos lugares de nuestro 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, ha sido pionera en una plataforma de monitoreo dinámico para vehículos de transporte de productos químicos peligrosos, que ha mejorado enormemente el nivel de supervisión de seguridad de los productos químicos peligrosos.
La provincia de Anhui ha innovado sus métodos de supervisión y ha establecido una plataforma de información de supervisión de la construcción de proyectos basada en big data, lo que permite una supervisión sin puntos ciegos y ha logrado buenos resultados.
3) Mejorar el sistema de emergencias urbanas.
Cada año, los desastres naturales, los accidentes y las emergencias sociales en China causan millones de víctimas y pérdidas económicas por cientos de miles de millones de yuanes. Cuando se enfrenta a 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.
Por lo tanto, el desarrollo práctico de los sistemas de gestión de emergencias urbanas debe incluir sistemas de despacho de comunicaciones, sistemas de grabación de voz, sistemas de procesamiento de imágenes de video, sistemas de información geográfica urbana y sistemas de posicionamiento de objetivos móviles, con punto fijo, posicionamiento y despacho unificado. función de mando. A través de estos sistemas se obtienen, procesan y analizan datos relevantes, de modo que las emergencias puedan responderse rápidamente y manejarse de manera coordinada.
En la industria de la seguridad, con la mejora continua de la resolución de los equipos frontales y la expansión continua de la escala de construcción de sistemas de seguridad, el tiempo de almacenamiento de datos de vídeo e imágenes es cada vez más largo. y el problema de la seguridad de los big data se ha vuelto cada vez más prominente. Cómo almacenar, consumir y aplicar datos de forma eficaz es cada vez más importante. La tecnología de big data ha penetrado silenciosamente en diversas industrias y gradualmente se ha convertido en un factor de producción y desempeña un papel importante. Sin embargo, a medida que la tecnología de big data mejora la eficiencia y cambia los estilos de vida, se debe prestar más atención a los desafíos de seguridad que conlleva.