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1、“互联网+”背景下的数据运营服务的转型升级 1 2 3 全国报警运营服务的发展概况 报警运营服务的技术应用创新 报警运营服务的国家政策环境 目 录 管理规范 汇报思路框架 一 全国报警运营服务的发展概况 政策法规:保安服务管理条例; 总量规模:至今约6000家保安服务公司(近四成是民营企 业,近6成提供联网报警的技防服务),约500万保安员; 企业性质:国有、民营、外商独资、中外合资; 服务区域:绝大多数以本地化区域服务为主; 市场产值:近400亿,增长速率高; 服务行业:金融、文博、教育、医疗、商业、宾馆酒店、 政府机构、市政设施、交通、能源等重点行业。 技术更新:新技术投入少,误报率高;
2、服务种类:多在防盗防抢、消防报警等,品种单一; 服务规范:行业标准的普及刚刚起步; 品牌提升:地域分割严重,缺全国性知名服务品牌; 竞争空间:市场空间下沉不足,民用市场、农村市场开发 不够; 战略定位:宏观政策推动“走出去”,跨国企业迅速增加, 国际化安全需求显著增加。 针对浙江省实际应用,相比GA1383,内容有 互补、条款有细化,酝酿与发布早: 增加了从业单位、从业人员等“基本要求”; 增加了服务对象、服务内容等“服务要求”; 细化了联网设备在线率、接警服务及时响应 率等“服务质量”指标; 细化了分级分类处置,有助于减少误报。 成立安全技术防范专业委员会,推动行业规范化、专业化 发展: 要
3、跟踪了解科学技术发展动态、特别是对保安服务业具有 直接或潜在重大影响的先进技术; 要研究收集各类新型服务模式、商业模式,及时向全行业 推介; 要研究保障支持机制,探索建立、畅通与政府有关职能部 门之间的联系沟通渠道; 要加强安全技术防范服务理论研究。 二 报警运营服务的国家政策环境 党的十八大报告强调“要深化平安建设,完善立体化社会 治安防控体系”。 2016年10月,全国综治“江西会议”,孟建柱书记再次 指出,完善社会治安防控体系,核心是提高整体效能,中 央已将公共安全视频监控系统建设纳入“十三五”规划和 国家安全保障能力建设规划,部署开展“雪亮工程”建设。 “雪亮工程”是以县、乡、村三级综
4、治中心为指挥平台、 以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全 视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。 解决乡村安防问题,发动社会力量和广大群众共同监看 视频监控,实现群防群治,因为“群众的眼睛是雪亮 的”,所以称之为“雪亮工程”。 是对天网工程、视频监控全覆盖工程的巩固和延伸,也 是“互联网+”环境下加强和创新社会治安防控体系建 设的重要途径。 天网工程天网工程 雪亮工程雪亮工程 发起部门 公安部(主体) 中央综治委 开始时间 2005年 2016年 主要覆盖 部省市区 县乡村 目的 满足城市治安防控和城市管理需 要(农村有延伸) 走进农村安防 使用主体 公安机关 综治中心
5、(+) 功能 侧重于打击、破案等专业化警务 工作 群防群治,除视频监控外、还强 调信息收集、监管考核、网格化 管理等 共性 推动公共安全视频监控建设联网应用,实现城乡视频监控一体化, 发案率下降,破案率提升,预防预测作用明显 “雪亮工程”还处在初级建设阶段,在资金保障、人员配备、 推进视频监控增点扩面、向群众推广视频监控应用等方面, 尚有较大的提升空间; 科学规划布局,由地区综治办牵头组织公安、广电、电信、 移动、城建等部门; 数量与质量统一,按照“圈、块、格、线、点”的布局要求, 确保全覆盖; 维护保养机制,注重基层网格员、运营公司的日常维护与 巡检。 案例 (1)反恐的迫切性 恐怖主义是通
6、过暴力、破坏、恐吓等手段,制造社会恐慌、危害 公共安全、侵犯人身财产,或者胁迫国家机关、国际组织,以实 现其政治、意识形态等目的的主张和行为。 特征:(相比治安、刑事、消防等安全),体量小、易忽视、危害大 (行为目的性、活动的组织、作案连续性、受害人不确定、手段先进); 逐渐成为常态性工作,零容忍的态度,多部门协同作战(公安、安 全、武警、军队、外交)。 (2)中国政府的主要反恐措施 加强国内的反恐能力 2016年施行中华人民共和国反恐怖主义法,在立法 方面,为打击恐怖主义活动提供更加完备的法律依据; 在组织机构方面,不断建立健全反恐怖机制,以提高国内 的反恐能力。(国家、省、市、县、区、单位
7、都设立反恐怖主义工作领导机构) (2)中国政府的主要反恐措施 加强反恐的国际合作 在情报、资金、人员、武器、思想传播等领域里全面合作; 推进国际反恐合作体系和能力现代化,提升国际反恐合作 水平。 (3)浙江反恐的探索 成立了专门机构 出台反恐怖防范系统管理规范DB3301 评估重点目标的反恐措施 (4)反恐与报警运营服务 反恐宣传、培训、风险评估等; 重点目标反恐措施的落实(机构、人防、技防、物防、应急预案); 采集的视频图像信息保存期限不得少于九十日。 (1)目标与任务 2017年4月,浙江公安“云上公安、智能防控” 第一战 略项目落地; 远期目标是:实现浙江公安工作的现代化、智能化,使浙
8、江成为平安中国的率先建成区。 近期目标是:实现云环境条件下的警务工作新生态,实现 主动预测预警预防,推动警务工作体制和工作模式的变革, 推动第一战略落地惠民,全面提升浙江公安机关社会治理 能力和警务工作智能化水平。 主要任务是:建设全省公安“一朵云”、推进一项“数据 治理”、打造集“资源服务、公安大脑、众智创新、联勤 指挥、公安服务”等五大功能平台于一体的系统工程。 三大核心要素:落实“天网”“天算”“天智”蓝图的具 体实践,要抓住信息感知体系建设、大数据云平台建设、 应用模型开发。 (2)建设原则 建设原则之一: 坚持全省公安“一朵云”原则。市、县两级公安机关不再 自行分散建“云”,而要纳入
9、省公安厅的整体规划和布局,由 省公安厅统筹建设覆盖全省的一个云平台,防止产生新的信息 壁垒和整体布局的碎片化现象。 建设原则之二: 坚持“数据驱动”原则。数据是“公安大脑”的基础, 是实现预测预警预防的先决条件,必须在云端形成“全方 位”“自动化”“实时性”的数据汇集沉淀。要通过数据 治理,消除壁垒,使各地、各警种共享全省数据,真正发 挥好数据的聚合效应,建成强大的全省公安云数据中心。 建设原则之三: 坚持“统分结合”原则。省公安厅主要负责全省性、 基础性、通用性、能感知全局和在全省范围内预测预警的 公安数据大脑应用建设;市、县两级公安机关的个性化应 用,按照“统一中控接入、统一云资源调度、统
10、一用户体 系、统一用户授权、统一前台门户”的要求,在全省“一 朵云”的整体框架下,利用“众智平台”开展建设与应用。 (1)“一带一路”国家 顶层战略 (2) 安全因素 传统安全:传统安全:区域战争、边境军事冲突、社会治安等; 非传统安全:非传统安全:恐怖主义、政治因素、政策法规、民情与 舆论、自然灾害、医疗卫生等; 风险意识:风险意识:“走出去”的许多经营企业,安全管理意识 和能力薄弱。 大部分中资企业在海外安保方面的具体工 作,尚停留在研究和设计阶段,以下几方 面可以考虑: 培养海外安全官,公共安全培训,是 提升出国人员海外安全素质的有效方式, 也是开展海外安保工作的必要前提。 (3) 中国
11、安保行业服务“一带一路”的契机 (3) 中国安保行业服务“一带一路”的契机 安全咨询、风险评估与管控、风险预警等方面,在 海外安保工作中起着领衔作用。 (3) 中国安保行业服务“一带一路”的契机 “人防、物防、技防”有机结合的整体解决方案, 是海外安保工作具体执行环节的主要内容。 人脸识别 (3) 中国安保行业服务“一带一路”的契机 从顶层设计入手,进一步强化和细化行业指导、 行业监管、行业自律、合规经营。 三 报警运营服务的技术应用创新 物联网就是物 物相连的互联 网。 应用创新是物 联网发展的核 心,强调用户 体验。 应用场景: 社区矫正电 子监控系统 (公检法司) 系统服务提供商 社区矫
12、正监控中心 GPS卫星 GPS充电单元 防剪电 子脚镯 GPS接收机 射频通讯 主动型和混合型通过无线通信网络 被动型通过固定电话线 互联网络 应用场景:智慧消防(智慧城市) 应用场景:RFID电动车防盗系统(公共安全) 非 机 动 车 道 机 动 车 道 机 动 车 道 电动车 RFID读写器 抓拍相机 应用场景:老人(儿童)防走失系统(医疗卫生) 应用场景:窨井盖防盗系统(城市管理) 应用场景:车联网系统(智能交通) 应用场景:智能家居(智慧城市的细胞) 室内空气质量检测 湿度检测 用电安全及峰谷检测 花草养护检测 物联网为联网运营提供了大量的“客户”; 物联网的每个场景目前都是分离的,缺
13、乏互联互通; 将物联网各个层面的打通,可运营可管理,对物联网的发 展和普及不仅是一个技术要求,更是一个社会要求。 云是网络、互联网的一种比喻说法, “网络即电脑”。 云计算是把所有的本地的事,都可以放 到云端来完成。 云计算提供服务:基础设施即服务 (IaaS),平台即服务(PaaS)和软件 即服务(SaaS)。 报警服务云平台包含数 据汇聚平台、大数据存 储平台、大数据分析平 台、大数据运营平台、。 将各地已运营的接警平 台通过VPN隧道配置实现 与云平台通信,使运营 平台的数据同步(异步) 至存储平台服务器,实 现数据集中存储和分析。 通过云平台弹性网络及计算资源,可实现大型的跨区域联 网
14、报警、协同、指挥、调度和服务; 为大数据处理技术进行行为分析、趋势分析等决策提供支 持; 业务推广过程中,根据需要弹性配置资源、降低建设成本、 缩短建设周期、增强客户体验感、促进资源共享; 网络化技防与本地化人防结合。 大容量:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、 BB、NB、DB(按进率1024(2的十次方)计算); 多样性:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据, (如:文本、音频、图片、视频、社交网络、邮件等等); 快速度:产生快、处理快,依托云计算分布式和虚拟化等 技术; 价值化:数据总量大造成价值密度低,如何挖掘有价值的 信息与分析趋势。 大数据分析,提
15、高接处警效率 及时分析和处理上报的大数量警情,避免人工处理的低效 率; 根据对维修记录的分析,可以对设备进行更全面的监控和 主动维修,降低设备的误报率; 分析每个区域一段时间的报警次数,可以在相关资源分配 的时候有所侧重,更好地调度出警人员,在报警多发地增 加出警人员等。 大数据预测预防,提升服务品质 根据对警情数据的分析,可以提供某个地区的警情预测, 便于客户及时调整自己的安保措施; 对具体时间段进行分析,如果在节日期间会出现事故多发 的情况,那么下次节日时就可以提前进行相关的安排。 对报警的原因进行分析,比如秋冬季空气干燥的时候,出 现火灾的情况会大幅度的提高,可以提前通知各部门密切 配合
16、。 大数据挖掘,细分拓展客户 挖掘已有用户群的文化观念、消费习惯、生活方式等数据,将 用户群体划分为更加精细的类别,制定不同品牌推广战略和营 销策略; 分析每个设备的误报率、设备故障原因频率等,以此来选择物 美价廉的设备提供给用户; 客户可以通过手机等终端接入到报警云平台,随时随地都可以 在第一时间收到警情数据,通过分享大数据来提高用户粘性, 降低了用户流失的风险; 通过社交网络,挖掘潜在用户。 分离背景和目标,通过深度学习等技术,识别目标的种类、 颜色、特征、速度、大小以及其他相关的细节,实现对图 像视频中所含信息数据的提取; 根据规则,做出预测预警; 通过大数据的关联碰撞,提高视频智能分析的及时和完整 性; 云计算的高性能,助力视频智能分析的速度; 边界入侵 禁区防范 人脸检测 移动侦测 人员聚集 违章停车 人流统计 智能跟踪