智慧公安-勤务管理系统建设方案

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1、 I 智慧勤务管理系统建设方案智慧勤务管理系统建设方案 2016 年 5 月 目目 录录 第第 1 1 章章. . 项目概述项目概述 4 4 1.1. 项目建设的必要性 4 1.1.1. 街面巡控较为粗放 . 4 1.1.2. 勤务管理过于粗放 . 4 1.1.3. 系统平台支撑不足 . 4 1.2. 项目建设的可行性 5 第第 2 2 章章. . 需求分析需求分析 5 5 2.1. 建立科学的勤务管理体系 5 2.2. 建立共享的信息支撑平台 5 第第 3 3 章章. . 项目建设方案项目建设方案 6 6 3.1. 设计原则 . 6 3.2. 总体设计 . 7 3.2.1. 总体架构 . 7

2、 3.2.2. 功能架构 . 7 3.2.3. 应用架构 . 8 3.2.4. 拓扑架构 . 8 3.3. 技术路线 . 9 3.3.1. 面向服务架构（SOA）技术 9 3.3.2. 大数据实时分析处理技术 10 3.3.3. 大数据挖掘技术 10 3.3.4. 全文检索技术 11 3.3.5. 插件技术 11 3.3.6. 工作流程技术 11 3.3.7. 规则引擎技术 12 3.3.8. 模型计算技术 12 3.4. 系统设计 12 3.4.1. 勤务管理系统 12 3.4.1.1. 勤务方案管理 13 3.4.1.2. 勤务状态管理 13 3.4.1.3. 勤务预警管理 13 3.4.

3、1.4. 勤务轨迹管理 14 3.4.1.5. 勤务排班管理 14 3.4.1.6. 勤务检查管理 14 3.4.1.7. 勤务考核管理 14 3.4.2. 移动应用系统 14 3.4.2.1. 岗位报备 15 3.4.2.2. 警力定位 15 3.4.2.3. 违规报警 16 第第1 1章章. . 项目概述项目概述 1.1. 项目建设的必要性项目建设的必要性 随着科技强警战略的大力推进，科技信息化建设已取得了长足的发展，信息化服务实战水平也得到了全面的提升，但是从应用效能上看，还远远不能适应当前警务工作的需要，仍存在许多问题亟待解决。 1.1.1. 街面巡控较为粗放街面巡控较为粗放 全市公安

4、街面巡控工作经过几轮变革，社会街面形成了 101 个派出所网格，175 辆巡逻车（派出所网格巡逻车和特警、交警及分局巡逻车） ，以及便衣和机关警力等警力补充元素和义务巡逻队等群防群治工作，取得了一定成效。但与复杂变化的形势任务相比，仍有一定差距。主要表现为：一是巡控工作管理粗放，力量松散，没有发挥最大效益；二是巡控民警主动盘查不够，抓获现行不多，大多数沦为接处警工作；三是“收拢成拳、撒开成网”的快速反应能力不足。 1.1.2. 勤务管理过于粗放勤务管理过于粗放 目前公安局勤务运行机制已经建立，划分动态巡控网格，建成三个综合警务站，等级化勤务机制正在完善。目前通过终端定位系统对街面巡控警力进行调

5、度管理，具备了初步的报备功能，但尚未建立完备的勤务管理系统。勤务管理不能做到动态化、精细化、规范化，如街面巡控力量“微单元”没有形成有效战斗力。 1.1.3. 系统平台支撑不足系统平台支撑不足 目前，我局已经建成 PGIS、GPS、350M 无线调度、天网监控等众多信息化应用系统，正在建设大数据中心，这些系统已在公安工作中发挥了突出作用。但从基层实战的信息化需求来看，仍然存在一些亟待解决的问题：一是未建立情指一体、情勤对接、情行联动的情报指挥平台，影响跨警种、跨部门合成作战；二是信息资源工具和手段集成度不够，指挥与情报系统融合度不高；三是警种部门之间尚未形成有效的信息对接网络，很多情报信息不能

6、及时互通共享。 1.2. 项目建设的可行性项目建设的可行性 目前，可视化技术、大数据技术及相关软件技术已经十分成熟，在系统整合及数据处理层面已无技术障碍。 项目的系统技术路线选择采用目前最新、 最稳定，且在公安行业成熟应用的信息技术，包括 IP 通讯技术、云计算技术、物联网技术、大数据技术、4G 网络技术和图像分析技术。 第第2 2章章. . 需求分析需求分析 平台以云计算、大数据、物联网等信息技术为支撑，服务于现代化情报信息为主导的警务指挥机制，以推进扁平化指挥调度体系、实战化情报研判体系、标准化勤务管理体系、 集约化技术支撑体系、 专业化情指作战队伍等 “五化建设” ，打造公安情报指挥一体

7、化为建设目标。将现有的公安业务系统有机互联，打破警种界限、资源壁垒和手段瓶颈，以情报指挥大厅建设为切入点，建设集“警情管理、指挥调度、情报分析、勤务管理”四位一体的情指一体化综合应用平台，从而实现情报、指挥和勤务大融合，不断提升警务运行效能，全面提升服务实战的能力和水平，进一步增强公安机关驾驭动态化、信息化条件下治安局势的能力。 2.1. 建立科学的勤务管理体系建立科学的勤务管理体系 以情报为引导， 从多维度科学规划勤务； 动态监控警情， 同步调整防控力量；通过可视化监督，扁平化互动、数字化记录实现勤务督导；通过绩效积分制、违规扣分制对勤务进行客观考核。 2.2. 建立共享的信息支撑平台建立共

8、享的信息支撑平台 利用现有资源、整合现有系统，实现共享的信息支持平台，为各级指挥、情报、勤务人员和业务警种单位提供传输及时、口径一致的各类警情、情报、勤务信息。 第第3 3章章. . 项目建设方案项目建设方案 3.1. 设计原则设计原则 在建设公安局情指一体化平台体系时， 首先我们要重视整个系统的顶层设计，能够遵循实事求是的科学态度，从以下原则出发： 1. 稳定可靠 公安接处警系统涉及到社会稳定发展、涉及到人民生命财产的安全，由于特殊的工作性质，要求必须充分考虑到硬件设备、软件系统和数据信息资源的不间断运行，需要具有周密可靠性备份策略，保证系统异常情况的迅速补救，并有自动恢复机制，对关键设备和

9、数据必须采用冗余容错的措施。 2. 可扩展性 应当充分考虑到在未来若干年内发展的需要， 技术上保证在相当长的一段时间内不落后，系统能够根据 IT 技术的发展、应用环境和系统软硬件环境的变化做相应的调整、更新和扩展，并且要有与其他系统相兼容的能力，具备可持续发展的条件。 3. 统分结合 从全省角度出发，统一规划采购，因地制宜分散实施。设计时充分考虑到整合省厅资源，共享信息平台，减少各地重复投资。 4. 技术先进 在工程设计上应当具有前瞻性，采用先进、成熟的设计理念，充分考虑到发展趋势，选择成熟可靠的高端设备和技术方法，使系统具有较高的科技含量。 5. 投资保护 系统建设必须充分整合现有系统资源，

10、充分利用现有通信、网络设备，充分共享现有公安信息数据，本着既经济又实用的建设理念，避免重复建设，造成浪费。 6. 安全保密 由于公安系统的特殊性对系统数据的保密性和安全性提出更高要求， 设计上要充分考虑连接到公安系统内的安全隔离和信息过滤等安全措施来保障系统安全。 3.2. 总体总体设计设计 3.2.1. 总体架构总体架构 3.2.2. 功能功能架构架构 3.2.3. 应用应用架构架构 3.2.4. 拓扑拓扑架构架构 3.3. 技术路线技术路线 3.3.1. 面向服务架构（面向服务架构（SOA）技术）技术 服务是构件提供使用者调用的相关的物理黑盒封装的可执行代码单元。 它的服务只能通过已发布接

11、口(它包括交互标准)进行访问。也可以连接到其他构件以构成一个更大的服务。服务通常实现为粗粒度的软件实体，并且通过松散耦合的基于消息通信模型来与应用程序和其他服务交互。 SOA(service-oriented architecture)是面向服务的体系结构， 是一类分布式系统的体系结构。这类系统是将异构平台上应用程序的不同功能部件(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和规范松耦合方式整合在一起， 即将多个现有的应用软件通过网络将其整合成一个新系统。 按照 SOA 规范，将会带来如下好处： 可以充分利用现有的资产： 方法是将这些现有的资产包装成提供企业功能的服务。组织可以继续从现有的资源中获

12、取价值，而不必重新从头开始构建。 更易于集成和管理复杂性： 将基础设施和实现发生的改变所带来的影响降到最低限度。因为复杂性是隔离的。当更多的企业一起协作提供价值链时，这会变得更加重要 3.3.2. 大数据实时分析处理技术大数据实时分析处理技术 Storm 为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation） ，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式 RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。 Storm 可

13、以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理， 就好比 Hadoop 用于批处理。 Storm 保证每个消息都会得到处理，而且它很快在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。 3.3.3. 大数据挖掘技术大数据挖掘技术 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与传统数据挖掘不同的是，本系统需要针对大数据对回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等

14、挖掘分析方法进行改进，并在以下几个方面进行突破： 可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。 预测性分析可以根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。 语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问

15、答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。 3.3.4. 全文检索技术全文检索技术 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词， 对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。 按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。 百度、Google 等搜索引擎就是全文搜索的典型应用之一

16、。 3.3.5. 插件技术插件技术 插件是一种遵循统一的预定义接口规范编写出来的程序,应用程序在运行时通过接口规范对插件进行调用，以扩展应用程序的功能。插件在英文中通常称为plug-in、plugin 或者 plug in。 插件最吸引人的地方当然就是其所实现“运行时(run-time)“功能扩展。这意味着软件开发者可以通过公布插件的预定义接口规范， 从而允许第三方的软件开发者通过开发插件对软件的功能进行扩展， 而无需对整个程序代码进行重新编译。 3.3.6. 工作流程技术工作流程技术 工作流（Workflow） ，是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括、描述。工作流建模，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示并对其实施计算。 工作流技术要解决的主要问题是：为实现某个业务目标，在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。工作流管理系统（Workflow Management System, WfMS）的主要功