2020-04-23 15:00:10
來源：照彰實業
一、可預想的建設目標
1、充分挖掘AI技術運用潛力，提升實戰響應能力
加強大數據智能化應用基礎設施建設，充分運用人工智能技術，實現視頻圖像的智能感知和智能解析能力，提高視頻圖像資源的智能轉化率。構建智能計算資源和智能算法模型的統一管理機制，建立統一的資源管理調度平臺，按需分配智能計算資源、按需調度智能算法，或者通過任務計劃將智能計算資源與智能算法充分利用起來，提高交通管理業務實戰響應能力。
2、提升大數據分析應用水平，提升預警預測能力
加強大數據的共享應用建設，實現交通管理大數據的匯聚共享，融合專網物聯網數據、內網業務數據、互聯網信息及其他社會信息，構建以人、地、物、事、組織等為要素的主題數據庫。推動大數據技術在交通管理業務中的落地應用，提煉匯總交通執法模型、人車業務模型、事故預防模型等算法模型，逐步構建面向實戰的大數據智能化算法模型體系，提升交通管理部門對各類風險挑戰的預測、預警、預防、預控能力。建立起支撐大數據綜合應用的運維、安全、評價考核體系，建立健全大數據智能化應用工作機制，不斷提升交通管理部門在違法管理、秩序管理、機動車駕駛人管理、擁堵治理、交通出行服務等領域的能力和水平。
3、深化利用已有信息化成果，提升建設應用效能
加強已有通用計算資源、前端智能及中心智能計算資源、存儲資源的兼容接入，構建計算存儲資源池，實現存量計算、存儲資源的利用率提升。根據《GB/T 28181-2016》、《GA/T 1049-2017》等技術標準，采用統一技術架構、統一接口協議，建立大數據資源池，實現分散在各系統內的數據資源的安全匯聚、可靠遷移，支撐交通管理大數據綜合分析。加強已有各類人工智能算法模型的管理與應用，通過統一的算法倉庫接入框架規范，實現存量智能算法的統一管理，并根據實戰需要按需調度各類智能算法。加強已有業務應用系統的遷移，將業務應用系統統一部署在計算存儲資源池上，從大數據資源池中獲取更多種類的數據資源，結合本地警務工作實際需求進一步開發部署個性化、場景化的實戰應用功能。
4、形成開放可成長技術架構，建立長效發展機制
統一技術架構，構建開放合作的生態體系，建立長效的發展機制，提供資源調度能力開放、算法集成框架開放、大數據服務開放。建立規范化、標準化的應用接口及軟件集成框架，實現插件、API、SDK等多種形式擴展應用功能，滿足各警種業務的多樣性和個性化需求。基于通用協議，實現多廠家多種類型的硬件設備、軟件、算法、數據、應用的兼容。技術架構內的基礎軟硬件產品提供動態可擴展的能力，并有多種替代方案，保障系統的可持續發展。
5、建立統一的運維管理體系，確保系統持續可用
建立統一運維的技術體系，提供面向跨網域、跨層級各類IT、物聯網軟硬件設備的統一運維服務，有效克服系統設備類型復雜多樣、設備數量龐大、建設分散、協議不統一的難題，實現一體化的監控、告警、故障管理，提供圖形化的系統邏輯關系配置和管理功能，并能夠快速定位和分析故障，提高運維管理效率，從而保障整體系統持續的高質量運行。
6、構建分層的安全防護體系，保證信息安全可控
應按照“嚴控邊界、縱深防御、主動監測、全面審計”的安全策略，結合國家信息安全等級保護及涉密信息系統分級保護制度的要求，構建全程覆蓋的安全管理機制、全網防控的分層安全技術體系，從而保證互聯網、視頻專網和公安信息網之間的數據流轉通路能夠有效、安全的打通，保證各類信息高效、安全的流轉，保障公安信息網和視頻專網的安全。實現重要視頻圖像信息不失控，敏感視頻圖像信息不泄露。
二、未來可解決的業務需求
1、以“情指勤一體化”為核心的警務業務變革需求
面對日益嚴峻的城市道路交通管理形勢，城市交通管理應推進基于人工智能、大數據的“情指勤”一體化實戰警務模式變革。
大情報系統，即構建交通運行、交通事件和輿情服務情報及分析服務體系，其基于公安行業內部、政府職能部門以及互聯網數據，實現多維數據、跨行業數據的融合，并基于大數據分析，實現業務導向的數據模型建設、應用。
大指揮系統，即構建指令型、管控型兩級指揮體系，實現職責清晰、導向明確、多級聯動的高效指揮體系建設，應對交通安全監管、違法打擊、治堵防堵、應急處突，并為廣大交通參與者、出行者提供更精準、更全面的服務。
大勤務系統，即構建以警員勤務為主體、設備勤務為輔助、機關業務部門高效履職的多元化勤務格局，從時間、主體、行為三個方面細化分為高峰勤務、平峰勤務、午間勤務、夜間勤務、干部勤務、機關勤務、特殊勤務以及現場執法勤務、非現場執法勤務、督查勤務等類型。
打通情指勤業務融合，破除業務“煙囪”，實現情報業務、指揮業務、勤務業務的互聯互通，達到情報指導勤務、指揮扁平高效、勤務協同作戰的目的。
2、以情報驅動業務為核心的情報體系建設的需求
近年來，隨著人們生活水平的逐步提高，購車成本降低，機動車與駕駛人數量逐年上升，車輛流動性加強，由車輛引起的交通違法、交通事故、交通擁堵等問題逐漸復雜化，極大的加大了交通管理的難度，也對交通管理部門打、防、管、控提出了更高的要求。
交通管理需要從粗狂感知轉變為精細化感知，由單點情報到融合情報轉變。深入挖掘路口、路段、路網交通情報，實現點、線、面交通精細化綜合治理。
針對交通路口而言，已有路口感知設備已經實現了高集成、高精準地檢測、記錄，如路口闖紅燈自動記錄、路口機動車過車記錄。針對路口交通狀況越來越復雜的現狀，路口交通事件的發生已經不僅僅是由于車輛闖紅燈的違法行為，而需要結合路口更多的交通違法行為，比如車輛的左轉不讓直行、右轉不讓左轉、掉頭不讓直行等違法行為，以及行人闖紅燈、行人橫穿馬路等行人違法行為，深度挖掘路口異常駕駛行為，精準刻畫路口畫像，從而來輔助路口的精細化管理。
針對路段而言，異常號牌車輛、異常駕駛人車輛應該都需要納入交通情報范疇，比如假套牌車輛、失駕人員駕駛的車輛等，往往這些車輛以及駕駛人駕駛習慣存在問題，肆意違法，極易引發交通事故。而往往這些車輛通過普通的手段很難發現與識別，因此需要深度結合物聯網數據與業務系統數據，對此類異常車輛進行挖掘與標簽化，形成“一人一車一檔”，推行專項整治與打擊行動，減少交通隱患。
針對路網而言，需要依托物聯網大數據資源與業務數據資源，依托情報數據。分析擁堵成因與事故成因，找出車輛通行規律，找出關鍵擁堵路口與交通流量關系，實現交通信號自適應控制;找出事故多發地與事故誘因，針對事故誘因實現針對性建設。以緩解交通擁堵，降低交通事故為目的實現針對性治理。
3、以情報決策指揮為方向的指揮體系建設的需求
指揮是交通管理活動的一個重要組成部分，也是實施交通管理行動的過程體現。指揮的好與壞、快與慢不僅是快速反應能力的體現，更是對交通管理活動的成敗產生決定性的影響。
指揮動作的執行與否其實取決于情報感知的準確與否，因此需要堅持情報決策指揮的方向，確保指揮快速與精準。
首先，需要實現情報信息的統一歸口。指揮中心作為情報信息、警情信息的信息樞紐，需要實現所有警情信息的統一上圖，并由指揮中心進行警情信息的統一分層派發與警情處置跟進，打破傳統的多層指揮與與交叉指揮的問題，保證的快速處置。
其次，要實現處警力量的統一歸口。結合所有可以調配的處警力量，包括人員、設備，實現圖上點兵，在遇到重大警情或者重大事件時，可以實現迅速的聯勤聯動，快速處置，并且結合固定點視頻與移動端設備，實現語音對講與視頻處置跟蹤。
4、以警情驅動勤務為原則的勤務體系建設的需求
目前，各地交通管理部門勤務運行機制已經建立，大部分已經建成PGIS、GPS、350M無線調度、天網監控等眾多信息化應用系統。這些系統已在交通管理工作中發揮了一定的作用，如通過終端定位系統對街面巡控警力進行調度管理，具備了初步的報備功能。但從基層實戰的信息化需求來看，勤務管理還不能做到動態化、精細化、規范化，如街面巡控力量“微單元”沒有形成有效戰斗力。因此仍然存在一些亟待解決的問題。
首先，完善勤務聯動聯防機制，充分利用人員勤務與設備勤務，實現勤務跟蹤警情走，勤務隨著警情變的機動勤務機制。做到警情精準到人，警情處置過程流程化跟蹤、警情結果反饋評估的閉環勤務機制。
其次，提升勤務作戰能力，通過智能化設備與手段，提升單個警員、警車的作戰能力。如通過警務通實現車牌、人臉的智能化掃描，通過警車車載設備實現智能識別與預警應用，打通融合視頻通話、語音通話、消息共享通道，實現消息快速傳遞。向科技要警力，持續提升單兵綜合作戰能力。
最后，要結合物聯網發布手段與互聯網發布手段，實現異常信息的自動聯動發布與預警，將事故、違法、預警等信息對外進行實時推送，告知駕駛者當前的交通狀況，從而合理選擇出行方式，降低盲目出行帶來的交通擁堵等問題。
惟改革者進，惟創新者強。大數據、物聯網、人工智能為智慧交通注入了多元價值，對于提升城市公共安全管理、創新社會治理、服務民生具有重大重要意義，也必將為推動信息化、立體化的治安防控體系建設，加快推進警務機制改革和現代科技深度融合提供強大動力。
文章來源：中國安防行業網
