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基于多源异构数据的犯罪团伙关系挖掘与分析关键技术及应用
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  • 公布年份:
    2016
  • 中图分类:
    TN912.34, TP391.41, D918.2
  • 关键词:
  • 成果简介:
    随着信息技术的迅猛发展,人类社会所能采集、存储、处理和分析的数据规模与数据种类呈现爆炸式增长。天网工程、金盾工程等信息化系统工程的建设日趋完善,公安机关掌握的数据也日益增多,海量多源异构数据(如人口、出入境、户籍、车辆、驾驶员、违章记录、卡口、音视频等等数据)成为公安机关的信息富矿。借助大数据分析手段,实现多源异构数据的犯罪团伙关系挖掘和分析,已成为支撑公安业务发展的强大助力,并在公安侦查、反恐、诈骗、禁毒等公共安全领域有着广泛的应用前景。 该项目研发的基于多源异构数据的犯罪团伙关系挖掘与分析关键技术及应用,是在公安机关整合企事业单位、社会公众和政府其他部门的海量多源异构数据的基础上,通过声纹识别、连续语音转写、自然语言理解、图像处理等多种非结构化数据处理技术,以及数据关联、分类、聚类等大数据分析技术,实现结构化数据和非结构化数据的整合、存储、挖掘与分析和全民社会关系网络的动态构建,发现犯罪团伙关系,预测团伙活动趋势,挖掘高危人群态势推演规律,有效打击流窜性团伙犯罪,提高公安部门执法效能和公安机关的战斗力。 多源异构数据的犯罪团伙关系挖掘与分析系统关键技术要进入实际应用,必须攻克以下难题:如何针对多种数据源采集到的音频、视频等非结构化数据有效处理、分析和利用;针对多源异构数据,如何进行关联、融合,立体的还原现实社会中的各种人与人之间的关系;如何实现海量复杂社会关系网络的高效存储和快速检索;针对企事业单位、社会公众和政府其他部门关于人的数据碎片化、分散化、点状分割的问题,如何进行数学建模,有效管理。 该项目的主要创新点有: 创新性引入智能语音及图像处理技术,实现基于声纹识别、连续语音转写等处理技术的处理方案,自动提取和分析这些数据中的高维特征信息,极大的提高了非结构化数据的情报挖掘能力。 提出了面向公安业务的社会关系图谱分析的亲密度量化模型,能够基于决策树、关联分析等多种方法动态建立人物联系,实现潜在社会关系的深度挖掘。 构建了一种基于索引文件的社会关系网络创建与检索系统及方法,节省了关系存储系统的磁盘空间,解决了在海量社会关系中多层关系过滤与挖掘无法跨越性能瓶颈问题。 提出了人员生命树模型,以身份为主线,以时间为节点整合相关数据,还原一个数据化“人”的生命周期。 基于以上创新,该项目研发的多项关键技术达到国际领先水平,共申请发明专利10项,其中获得授权专利4项,受理专利1项,取得软件著作权5项。该系统在与国内同类产品的对比中具备明显的技术优势和核心竞争力,其系列产品已在安徽、广西、西藏、重庆、河北等地区进行推广应用,在多次重大活动安保,如apec北京峰会、广西大学生运动会、秦皇岛暑期安保等活动中起到了重大支撑作用。
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