百分点获公安行业“最佳大数据解决方案”

百分点获公安行业“最佳大数据解决方案”

黑帽SEO访客2021-10-11 18:11:008092A+A-

5月17日,在“首届中国警务信息化建设成果”研讨会上,百分点凭借在公安行业的技术创新和大数据分析能力,在由人民公安报社、中国警察网联合国家移动信息产业技术创新联盟组织的评选中,经过初审、复审和专家评审后推荐,在众多评选方案中脱颖而出,荣获“最佳大数据解决方案”。

动态知识图谱,在数据世界重构和分析现实世界

公安行业经过近二十年的信息化快速发展,积累的数据质量参差不齐。这已成公安最为头疼的难题。

如何对“海量数据”进行分析,快速挖掘数据价值,转化为现实战斗力,从而实现对犯罪行为早发现、早识别、早打击?

百分点技术副总裁兼首席架构师刘译璟表示,在现实中,当面对海量多源异构数据时,我们的业务分析人员并不都具备数据技术处理能力,动态知识图谱为分析人员提供了一种实现知识抽取和知识融合的技术工具,将数据快速转变为业务知识,让数据表示尽量接近于现实世界。即百分点“公安数据双胞胎”:将现实世界构建到数学模型中,使技术化的数据转变为业务知识,并在对世界描述的模型中形成数据闭环,最终解决实际问题。

这也是百分点经过多年新技术的探索和积累,所形成的一套基于人工智能、云计算和大数据技术的安全分析方法论。

但现实世界纷繁复杂而且千变万化,如何解决?百分点以独创动态知识图谱技术构建“实体-时空”的映射关系。

值得注意的是,百分点动态知识图谱的优势,集中表现为动态的数据融合、灵活的数据建模和实时的知识进化。

与此同时,通过机器智能将顶尖专家知识沉淀在业务算法模型中,让机器通过对数据世界中的现象分析处理并执行一些推理和归纳。

因此,此次的获奖方案“某省公安厅刑侦引导式侦查”,便是应用大数据和人工智能等新一代信息技术,以百分点在业内领先创新的“动态知识图谱”技术为核心,帮助客户建立公安大数据标准体系,将刑侦干警的多年破案经验,沉淀转换为多种实战应用数据模型并不断自动优化,形成案件分析研判的“智慧大脑”。

当发生新的案件信息时,系统将展开智能分析,自动匹配与以往案件匹配信息,构建案件识别和侦破支持的关键线索,引导干警进行侦查分析,提高案件侦查效率。

DEEPFINDER,助力公安智能决策

实际上,2014年百分点就推出了知识图谱产品,紧接着在2015年推出知识图谱引擎,成为国内最早将知识图谱应用于行业业务的企业之一。在公共安全领域,百分点提供的智能安全分析系统DEEPFINDER,为公安机关构建一套“大数据+AI”系统平台,为公安机关和政府执法部门高效全面的整合数据、分析数据、运用数据,最大限度从海量的数据资源中挖掘内在价值,提供强大的技术和工具支持。

百分点高级副总裁高体伟表示,大数据时代,公安机关面临智慧警务转型的关键节点和转折时期,大数据和人工智能技术,提升了公安工作效率,改变了公安工作模式,包括风险防控从被动响应向主动预防转变,指挥决策从经验驱动向数据驱动转变,侦查破案从循迹追踪向精准发力转变,安全治理从人力密集向科技集约转变。百分点基于多年行业沉淀的大数据和AI产品和技术,可以为公安大数据应用和智慧警务建设,提供强有力的产品和技术支持。

DEEPFINDER以“动态知识图谱”为核心,应用大数据、机器学习、人工智能等技术,实现对公共安全领域的多源异构数据的同构融合,将技术化数据转变为业务知识,进行灵活弹性数据建模,自动构建“实体-时空”映射关系,将现实世界中的“人、物、组织、时空、虚拟标识”映射到数字世界中,并构建他们之间的关联关系,帮助公安机关实现以数据为关键要素的数字侦查,用数据还原现实世界。

研讨会上,百分点公共安全行业解决方案高级总监王金山介绍了百分点在公安行业的实战成果。

比如为某市公安机关搭建的基于大数据+AI的“人员动态管控”解决方案,通过找出可疑人员、可疑车辆、可疑手机的关联关系,实现对本地可疑人员以及日常工作中认为有必要关注其行动轨迹人员的动态掌控,实现对人、车、群体多源轨迹追踪。通过实时出境测距模型,洞察某类人员行为轨迹,依托风险模型计算风险积分进行风险趋势预警,发现可疑人员轨迹提前预警,帮助公安机关做到“行能报警、动知轨迹、走明去向、全程掌控”。

目前,百分点基于多年在各行业沉淀出技术和解决方案基础上,结合公安部、公安大学、一线资深警务人员等专家业务经验,将大量公安行业中的案件侦破经验沉淀构建为近千种战法应用模型,形成海外国家级和国内近百家公安客户实战磨练沉淀的大数据+AI技术的智慧警务解决方案。

不仅为公安机关提供便捷的数据管理、高效的数据治理和深度的数据挖掘,实现风险隐患的敏锐感知和精确预警,还能为公安机关提供案件侦查和案件分析,对各类违法犯罪活动精准打击,提升社会综合治理管理水平。

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  • 2条评论
  • 柔侣辞别2022-05-31 21:55:44
  • 、可疑手机的关联关系,实现对本地可疑人员以及日常工作中认为有必要关注其行动轨迹人员的动态掌控,实现对人、车、群体多源轨迹追踪。通过实时出境测距模型,洞察某类人员行为轨迹,依托风险模型计算风险积
  • 双笙颇倔2022-06-01 04:39:48
  • DEEPFINDER以“动态知识图谱”为核心,应用大数据、机器学习、人工智能等技术,实现对公共安全领域的多源异构数据的同构融合,将技术化数据转变为业务知识,进行灵活弹性数据建模,自动构建“实体-时空”映射关系,将现实世界中的“人、

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