目錄
第1章 緒論1
第2章 公共安全大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)·3
2.1 公共安全大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)3
2.1.1 公共安全大數(shù)據(jù)的定義3
2.1.2 公共安全大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)4
2.2 大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)4
2.2.1 多源數(shù)據(jù)采集治理技術(shù)4
2.2.2 海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)與實(shí)時(shí)處理技術(shù)·5
2.2.3 基于實(shí)體-聯(lián)系的海量數(shù)據(jù)融合技術(shù)·7
2.2.4 海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分布式檢索技術(shù)8
2.2.5 基于預(yù)寫日志的數(shù)據(jù)記錄跟蹤技術(shù)10
2.2.6 大數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問分布式SQL查詢·10
2.2.7 大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)12
2.3 大數(shù)據(jù)可視化17
2.3.1 設(shè)備支持與集成18
2.3.2 數(shù)據(jù)處理和分發(fā)19
2.3.3 大屏可視化呈現(xiàn)20
2.3.4 交互性21
2.3.5 安全性21
參考文獻(xiàn)22
第3章 深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)·24
3.1 深度學(xué)習(xí)概念與機(jī)理24
3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24
3.1.2 深度結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25
3.1.3 深度學(xué)習(xí)25
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29
3.2.1 卷積30
3.2.2 非線性變換（激活函數(shù)）32
3.2.3 池化33
3.3 反向傳播算法34
3.4 深度學(xué)習(xí)的正則化35
3.4.1 早停36
3.4.2 參數(shù)范數(shù)懲罰36
3.4.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)37
3.4.4 集成38
3.4.5 Dropout38
3.5 深度模型的優(yōu)化38
3.5.1 深度模型優(yōu)化的基礎(chǔ)概念39
3.5.2 深度模型優(yōu)化的挑戰(zhàn)39
3.5.3 常用的優(yōu)化方法40
3.6 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用42
3.6.1 計(jì)算機(jī)視覺42
3.6.2 語(yǔ)音識(shí)別48
3.6.3 自然語(yǔ)言處理49
參考文獻(xiàn)50
第4章 視頻結(jié)構(gòu)化描述基礎(chǔ)技術(shù)·54
4.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況54
4.2 視頻結(jié)構(gòu)化描述架構(gòu)55
4.3 模式識(shí)別層的規(guī)范重構(gòu)58
4.3.1 規(guī)范重構(gòu)關(guān)鍵問題58
4.3.2 模式識(shí)別語(yǔ)義輔助58
4.3.3 模式識(shí)別數(shù)據(jù)語(yǔ)義規(guī)范61
4.4 視頻資源層的語(yǔ)義互聯(lián)63
4.4.1 視頻資源層語(yǔ)義互聯(lián)的關(guān)鍵問題63
4.4.2 視頻資源層語(yǔ)義互聯(lián)的模型基礎(chǔ)64
4.5 業(yè)務(wù)需求層的智能聚融65
4.5.1 業(yè)務(wù)需求層智能聚融的關(guān)鍵問題65
4.5.2 視頻資源語(yǔ)義標(biāo)注66
4.5.3 業(yè)務(wù)需求語(yǔ)義情景構(gòu)建68
4.6 視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)在公共安全應(yīng)用前景·68
4.6.1 在視頻偵查技術(shù)中的應(yīng)用69
4.6.2 在交通管控中的應(yīng)用69
4.6.3 在網(wǎng)絡(luò)輿情分析中的應(yīng)用70
參考文獻(xiàn)70
第5章 大數(shù)據(jù)安全基礎(chǔ)技術(shù)·72
5.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況72
5.2 數(shù)據(jù)采集安全技術(shù)73
5.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全技術(shù)75
5.3.1 隱私保護(hù)75
5.3.2 數(shù)據(jù)加密75
5.3.3 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)77
5.4 數(shù)據(jù)挖掘安全技術(shù)78
5.4.1 身份認(rèn)證78
5.4.2 訪問控制79
5.4.3 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)安全策略80
5.4.4 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)安全策略81
5.5 數(shù)據(jù)發(fā)布安全技術(shù)83
5.5.1 安全審計(jì)83
5.5.2 數(shù)據(jù)溯源86
5.6 防范APT攻擊87
5.6.1 APT攻擊的概念·87
5.6.2 APT攻擊特征·88
5.6.3 APT攻擊的一般流程88
5.6.4 APT攻擊檢測(cè)·89
5.6.5 APT攻擊的防范策略91
5.7 安全大模型93
5.7.1 情報(bào)解讀和漏洞分析93
5.7.2 快速響應(yīng)與決策處理94
參考文獻(xiàn)94
第6章 數(shù)據(jù)匯聚97
6.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況97
6.2 數(shù)據(jù)內(nèi)容及特點(diǎn)分析97
6.2.1 數(shù)據(jù)類型97
6.2.2 采集數(shù)據(jù)所處的網(wǎng)絡(luò)及特征100
6.2.3 匯聚數(shù)據(jù)特點(diǎn)101
6.2.4 匯聚數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)102
6.3 數(shù)據(jù)元素統(tǒng)一描述與演化103
6.3.1 公共安全視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)共享應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系簡(jiǎn)介103
6.3.2 公共安全視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)體系簡(jiǎn)介105
6.3.3 公共安全行業(yè)視頻圖像應(yīng)用重要標(biāo)準(zhǔn)106
6.4 數(shù)據(jù)安全匯聚122
6.4.1 視頻數(shù)據(jù)安全融合的必要性122
6.4.2 安全融合應(yīng)用原則122
6.4.3 數(shù)據(jù)安全匯聚架構(gòu)123
參考文獻(xiàn)125
第7章 數(shù)據(jù)分析127
7.1 天空地?cái)?shù)據(jù)分析能力概述127
7.2 視頻圖像分析技術(shù)128
7.2.1 人員檢測(cè)和識(shí)別128
7.2.2 車輛檢測(cè)和識(shí)別130
7.2.3 人流量估計(jì)133
7.2.4 火焰煙霧檢測(cè)133
7.3 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)134
7.3.1 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字134
7.3.2 語(yǔ)音情感分析136
7.4 社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)136
7.4.1 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析136
7.4.2 人員行為特征分析138
7.4.3 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)139
7.5 大模型技術(shù)141
7.5.1 大模型構(gòu)建141
7.5.2 基于大模型的內(nèi)容分析143
7.5.3 基于大模型的語(yǔ)義檢索和推理應(yīng)用144
7.6 數(shù)字孿生建模與分析技術(shù)145
7.6.1 地理信息數(shù)據(jù)管理145
7.6.2 三維建模148
7.6.3 空間分析150
7.6.4 地理信息系統(tǒng)可視化151
參考文獻(xiàn)·152
第8章 預(yù)警技術(shù)155
8.1 預(yù)警技術(shù)概述155
8.1.1 預(yù)警模型的構(gòu)建156
8.1.2 預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景157
8.1.3 預(yù)警技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)157
8.2 預(yù)警技術(shù)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇158
8.2.1 預(yù)警技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)158
8.2.2 預(yù)警技術(shù)發(fā)展的機(jī)遇159
8.3 基于公共安全大數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)159
8.3.1 基于時(shí)空數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)160
8.3.2 基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)162
8.3.3 基于文本數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)164
8.3.4 基于圖像數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)165
8.4 面向目標(biāo)的分析與預(yù)警技術(shù)166
8.4.1 行為分析技術(shù)166
8.4.2 區(qū)域場(chǎng)景分析技術(shù)168
參考文獻(xiàn)·169
第9章 數(shù)據(jù)協(xié)同171
9.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的定義和意義171
9.1.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的定義171
9.1.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的意義172
9.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的發(fā)展歷程172
9.3 大數(shù)據(jù)的協(xié)同挖掘技術(shù)173
9.3.1 協(xié)同過濾算法173
9.3.2 協(xié)同聚類算法174
9.3.3 協(xié)同分類算法175
9.4 數(shù)據(jù)協(xié)同平臺(tái)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)176
9.4.1 數(shù)據(jù)的整體策劃176
9.4.2 建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)176
9.4.3 建立數(shù)據(jù)中心177
9.4.4 數(shù)據(jù)協(xié)同平臺(tái)建設(shè)178
9.5 公安數(shù)據(jù)協(xié)同平臺(tái)179
9.5.1 設(shè)計(jì)需求179
9.5.2 系統(tǒng)架構(gòu)179
9.5.3 系統(tǒng)組成180
9.5.4 關(guān)鍵模塊180
9.5.5 重點(diǎn)人員布控與抓捕數(shù)據(jù)協(xié)同183
9.5.6 重點(diǎn)車輛布控與抓捕數(shù)據(jù)協(xié)同183
9.5.7 人流密度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)協(xié)同184
9.5.8 群體異常事件監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)協(xié)同185
9.6 數(shù)據(jù)協(xié)同的挑戰(zhàn)和機(jī)遇186
9.6.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的挑戰(zhàn)186
9.6.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的機(jī)遇187
參考文獻(xiàn)187
第10章 應(yīng)用189
10.1 交通樞紐異常管控應(yīng)用189
10.1.1 重點(diǎn)人員的識(shí)別與定位189
10.1.2 人員精準(zhǔn)軌跡描述和溯源191
10.1.3 人群異常行為告警191
10.2 石化園區(qū)異常管控應(yīng)用194
10.2.1 人員管理195
10.2.2 車輛管理197
10.2.3 重點(diǎn)部位管理202
10.2.4 火災(zāi)煙霧檢測(cè)204
10.3 �；�品監(jiān)管應(yīng)用平臺(tái)205
10.3.1 重大危險(xiǎn)源備案子系統(tǒng)205
10.3.2 監(jiān)測(cè)指標(biāo)管理子系統(tǒng)207
10.3.3 �；�品園區(qū)（企業(yè)）監(jiān)管系統(tǒng)209
10.3.4 可視化展示子系統(tǒng)215
10.3.5 監(jiān)測(cè)預(yù)警子系統(tǒng)218
10.4 無人機(jī)管控平臺(tái)225
10.4.1 非合作無人機(jī)管控系統(tǒng)226
10.4.2 合作無人機(jī)管控系統(tǒng)231
10.5 天空地應(yīng)急指揮平臺(tái)242
10.5.1 業(yè)務(wù)流程242
10.5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)243
10.5.3 系統(tǒng)接口245
10.5.4 系統(tǒng)功能246