大型活动安保大数据应用平台设计与分析

摘要

大数据是互联网数据不断高速膨胀的产物，而大数据分析的潜能也被激发出来，许多企业将利用大数据新技术的优势提升自身竞争力。本文主要研究的是使用大数据技术应用于公安领域的大型活动安保工作中，目前国内大数据技术应用主要是在金融、科技、社交等服务领域，在公安领域的大数据活动安保应用还未成熟，国内都在相争研究建设当中。本文的主要是基于公安已有的业务数据上进行研究分析，通过大数据技术进行整合挖掘，并通过在大型活动现场使用应用终端进行信息采集，将人员身份信息作为挖掘入口，展开挖掘被采集者的身份信息、犯罪背景信息、关系网等，配合相应的软件开发技术将结果进行业务归类展示，从而构建成一个大数据安保平台。
　　本文主要研究情况如下:
　　(1)使用oracle数据仓库技术，结合大数据技术将各种业务数据经过抽取、转换、过滤构建成大数据层。
　　(2)对大型活动大数据安保应用的业务及应用场景等进行研究分析。
　　(3)使用流行的java、c#软件开发语言及asp．net、jquery、ajax、josn等UI技术，开发安保平台的监控中心、卡口终端、手机终端。
　　最终通过实践分析得到:本文提出的大数据安保应用与我们的实际生活密切相关，对公安领域能快狠准地进行“打、防、管、控”一体化建设有着重要的意义。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 大数据概念及应用

1．1．1 大数据概念

1．1．2 大数据如何应用

1．1．3 大数据带来的警务工作变革

1．2 大数据活动安保研究意义

1．3 安保大数据应用平台的评价指标

1．4 本文的主要工作安排

第2章 安保大数据应用平台系统架构及关键技术

2．1 平台实现目标

2．2 平台系统架构

2．2．1 系统业务总体架构

2．2．2 系统部署架构

2．3 基础开发技术

2．3．1 基于SOA实现系统设计

2．3．2 采用B／S、C／S混合体系结构

2．4 数据库技术

2．4．1 数据仓库

2．4．2 数据仓库逻辑架构

2．4．3 数据类型

2．4．4 数据来源

2．4．5 数据整合概念

2．4．6 数据整合服务(ETL)

2．4．7 结构化与非结构化数据整合思路

2．5 人脸识别

2．5．1 与人脸识别系统结合

2．6 车辆监控识别

2．7 终端应用技术

2．7．1 卡口端

2．7．2 APP移动警务

第3章 安保大数据应用平台核心开发技术的研究

3．1 数据仓库概念

3．1．1 数据仓库特点

3．1．2 数据仓库建立步骤

3．1．3 Informatica PowerCenter数据抽取研究

3．2 Web开发技术研究

3．2．1 ．net结合oracle

3．2．2 缓存技术

3．2．3 Ajax异步交互

3．2．4 调用人像比对

3．2．5 调用车辆识别

3．3 终端应用技术研究

3．3．1 C／S客户端

3．3．2 APP警务通

第4章 安保大数据应用平台软件工程实践

4．1 大数据安保模块用户功能

4．1．1 安保大数据

4．1．2 人员监控

4．1．3 可疑人员追踪

4．1．4 人像比对

4．1．5 车辆识别

4．1．6 数据分析

4．1．7 大型活动管理

4．2 背景审查模块

4．2．1 身份比对

4．2．2 背景审查

4．2．3 活动轨迹

4．2．4 比对记录

4．2．5 人像比对查询

4．2．6 车辆识别查询

4．2．7 系统管理

4．2．8 活动管理

4．3 安检卡口模块

4．3．1 身份核查

4．3．2 轨迹记录

4．3．3 配置管理

4．4 警务通模块

4．4．1 身份核查

4．4．2 轨迹记录

4．4．3 轨迹查询

第5章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文情况