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1、物联网”在公安行业建设模式探讨,提纲,传统公安业务系统建设模式,物联网的特征,2,物联网与公安应用的结合,实用案例介绍,4,基于业务应用的独立系统,社会治安电视监控系统 治安卡口系统 交通电视监控系统 交通卡口检测（旅行时间检测）系统 电子警察系统 交通事件检测系统 交通违法检测系统 交通流量检测系统,体系结构,存在问题,技术层面 结构各异 数据格式不统一 传输平台不统一,应用层面 信息分散 业务独立 应用局限,资源浪费,效率低下,提纲,传统公安业务系统建设模式,物联网的特征,2,物联网与公安应用的结合,实用案例介绍,4,物联网的特征,物联网的 定义,物联网的 本质,物联网的 特征,融合性的应
2、用理念与技术提升 传感技术、网络技术、自动化、人工智能等技术的集成与应用,特征一：物的特征识别 特征二：物的互通对话 特征三：分布式的智能,物联网的 创新,人与物”“物与物”沟通 沟通维度突破所带来的创新应用,物联网的结构,提纲,传统公安业务系统建设模式,物联网的特征,2,物联网与公安应用的结合,实用案例介绍,4,建设原则,统一规划 规划业务、规划应用、规划布局、规划体系结构,制定标准 数据格式、描述标准、传输标准、应用标准,持续发展 适用于未来技术发展，具备可持续提升能力,系统总体框架,一个数据通用网络平台 互联互通、数据共享,治安监控,治安卡口,交通电视监控,交通事件检测,交通卡口检测,交
3、通违法检测,交通流量检测,电子警察,感知层,网络层,应用层,多个业务应用系统,综合信息采集前端,高清摄像机,智能前端,高清摄像机,RFID设备,感知层要素、内容,物联网技术,人,物,车,感知的要素,事,感知的内容,位置信息 静态特征：高、矮、胖、瘦、衣服颜色等 动态特征：行动轨迹,位置信 静态特征：车牌、车标、颜色等 动态特征：行动轨迹,时间 地点 事件类别,定位 流向,感知层技术手段,基于高清视频： 摄像机高清视频图像采集 智能前端行为、事件、特征采集,基于非视频： RFID定位,感知层技术特点,高清化：细节捕获 立体化：克服遮挡 智能化：主动识别 多模态：全景、红外、夜视、热敏等 全方位：
4、地面，道路，地铁，公交，高空 关联化：多传感器相互印证，相互补充形成综合知识,感知层信息标准化,数据格式 符合传输网络要求 符合各级业务应用要求等,结构化语义描述 对人的静态/动态特征的标准定义 对车的静态/动态特征标准定义 对事件类别的标准定义 对事件和行为的标准定义,网络层拓朴结构,接入网,应用网,骨 干 网,信 息,信 息,网络层建设原则,接入网支持多种接入模式 支持有线、无线、光纤、专网等多种传输接入模式，提供不同数据接入方案,骨干网高带宽、高速率 支持海量数据传输、交换,应用网面向业务应用 针对不同应用需求提供不同带宽服务，如百兆到桌面、千兆到桌面等模式,数据管理,数据接入,基础数据
5、,人工建档录入,业务信息,数据存储,权限管理,元数据管理,数据字典,数据交换 配置,日志管理,信息安全,中心数据库,资料仓库管理,数据挖掘分析,共享数据订阅,数据关联,应用决策,应用系统,应用系统,应用系统,应用系统,数据加工,应用层拓朴结构,应用层建设原则,数据接入标准化定义 物理接口：根据应用需求，制定不同数据的不同接口标准 数据格式：根据应用需求，制定不同数据的格式,数据存储高效、智能 优化存储策略，减少垃圾信息对存储资源的占用 建立智能检索机制，提高数据检索效率,数据挖掘分析综合、关联 针对不同业务应用需求，在统一平台上实现对同类数据、异构数据的综合关联分析；对同一目标静态特征与动态特
6、征关联；对实时数据和存储数据关联分析等等，进而提升对应用系统决策的支撑能力,对现有联网图像系统的整合接入,通过对硬件系统改造，实现与新建系统的平滑接入 在现有系统基础上，通过增加智能检测设备，最大限度提取监控目标的特征信息、事件信息等等；通过智能化手段，定位图像信息和来源，实现全方位的感知应用,提纲,传统公安业务系统建设模式,物联网的特征,2,物联网与公安应用的结合,实用案例介绍,4,智能检测应用-交通,车牌识别,车道流量 平均车速 平均车道占有率 队列长度 平均车头间距 大小型车辆分类,对行人、非机动车辆、无牌照车辆等目标的捕获与识别,车辆停驶 车辆逆行 遗弃物 行人横穿 车辆慢行 车辆超速
7、 交通拥堵 违章变道,交通事件检测报警,交通流量参数统计,电子警察,非机动车检测,机动车辆号牌及车型、车辆颜色车标等特征识别,闯红灯、违章逆行、违章停车、未按规定车道行驶、违章禁行、禁左禁右等违章事件取证与记录,智能检测应用-交通,智能检测应用-公安,多摄像机“群集”工作模式 扩大覆盖范围消除遮挡死角；近景远景图像结合接力形成目标视频跟踪,多模态物征信息关联融合技术 将多种模态物征并加以融合，达到唯一 、或尽可能唯一的识别效果,基于视频分析的人体特征识别 综合提取人体的外形、服饰、身高等特征,物体关联性及事件检测智能化分析 人车目标在不同时间空间的关联分析，获取单体及群体的行为信息,事件预警能力 整体状态特征感知及行为关联分析等，提高事件预警能力,图像分析&关联融合,Demo 人流计数,Demo 行人奔跑,Demo 人群聚集,汇报完毕
