CN107748786B - 警情大数据管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了警情大数据管理系统包括：数据预处理子系统，用于预先处理警情数据以减少数据错误；数据汇聚子系统，用于将警情数据汇集并存入至数据库；数据分析子系统，用于分析处理存入至数据库的警情数据；数据应用子系统，用于建立基于警情数据的算法模型，多个数据仓库并进行数据分析和运算；数据展示子系统，用于显示需要展示的数据和信息；监测管理子系统，用于监测警情大数据管理系统正常运行。数据预处理子系统、数据汇聚分析处理子系统，数据应用子系统和数据展示子系统之间构成数据连接。本发明的有益之处在于，提供了一种能够及时有效的处理警情数据的警情大数据管理系统。

Description

警情大数据管理系统

技术领域

本发明涉及一种大数据管理系统，具体涉及一种警情大数据管理系统。

背景技术

省，市警情包括报警及求助数据是是个海量数据，有的省厅每年达到几千万次，有些设区市达到几百万次。是个“富矿”，通过大数据挖掘，可以得出许多有用信息，用于指导公安实战。

报警包括110报警、车辆事故122报警、火灾119报警、金融CK报警。求助包括迷路，开门，失物等。

报警形式多样，语音报警，短信报警，CK报警。闯红灯信号报警，视频报警，越界报警，以及最近出现的微信报警等。

现在国内尚没有一种能够综合处理警情的警情大数据管理系统。并且现有的管理系统的显示设备并不足以适应现在复杂的警情展示。

发明内容

警情大数据管理系统包括：

数据预处理子系统，用于预先处理警情数据以减少数据错误；

数据汇聚子系统，用于将警情数据汇集并存入至数据库；

数据分析子系统，采用多种分析技术用于分析处理存入至数据库的警情数据；

数据应用子系统，用于建立基于警情数据的算法模型、多个数据仓库并行数据分析和运算；

数据展示子系统，用于显示需要展示的数据和信息；

监测管理子系统，用于监测警情大数据管理系统的高效正常运行；

数据预处理子系统、数据汇聚子系统、数据应用子系统和数据展示子系统之间构成数据连接。

进一步地，数据预处理子系统包括：

形式处理模块，用于实现报警形式的变换；

格式处理模块，用于实现多种报警格式的统一；

数据处理模块，检测报警数据并对错误的报警数据进行甄选。

进一步地，数据汇聚子系统包括：

传输链路，传输链路采用MQ信息队列并采用一个主链路和一个备用链路并行工作。

进一步地，数据分析子系统包括：

警情实时监控模块，用于监控区域内实时警情；

重大警情预警模块，用于推送重大警情。

进一步地，数据应用子系统包括：

智能模型模块，用于根据分析主题建立数据仓库，形成多维数据集，以实现多维度数据分析；

警情查询模块，用于查询警情数据并进行警情分类统计和分布统计以及制作统计报表和实现智能全文搜索；

研判分析模块，用于实现象限分析，四色预警和敏感日预警；

数据定制模块，用于生成和制作直方图，树形图，柱状图等的显示模板。

进一步地，数据展示子系统包括：

集成展示模块，用于集成显示车辆轨迹、视频、数据以及展示公安的实战场景。

进一步地，监测管理子系统包括：

监控节点导航模块，用于监控节点导航；

接口监控模块，用于监控消息队列及前置机接口程序；

数据库监控模块，用于监控汇集数据库；

通信监控模块，用于监控通信网络和通信链路；

报警模块，用于采用声光以及短信的形式进行报警。

远程维护功能，包括故障定位，故障分析，远程修复。

进一步地，警情大数据管理系统采用STORM数据框架。

进一步地，数据汇聚子系统采用HBase数据库。

进一步地，数据展示子系统采用HTML-5标准以支持浏览器浏览。

本发明的有益之处在于：

提供了一种能够及时有效的处理警情数据的警情大数据管理系统。

附图说明

图1是警情大数据管理系统示意框图；

图2是一种虚拟现实头盔的示意图；

图3是图2中虚拟现实头盔的使用状态图；

图4是图2中虚拟现实头盔的虚拟成像装置的示意图；

图5是图3中虚拟现实头盔的眼镜瞳距调节装置调节瞳距的示意图；

图6是图3中虚拟现实头盔的眼镜度数调节装置调节眼镜度数的示意图；

图7是图2中虚拟现实头盔的左操作件带动左活动齿轮运动至一个位置的示意图；

图8是图1中虚拟现实头盔的左操作件带动左活动齿轮运动至另一个位置的示意图。

具体实施方式

如图1所示，警情大数据管理系统包括：数据预处理子系统，数据汇聚子系统，数据分析子系统，数据应用子系统，数据展示子系统和监测管理子系统。

其中，数据预处理子系统用于预先处理警情数据以减少数据错误；数据汇聚子系统用于将警情数据汇集并存入至数据库；数据分析子系统用于分析处理存入数据库的警情数据；数据应用子系统用于建立基于警情数据的算法模型，多个数据仓库并行数据分析和运算；数据展示子系统用于显示需要展示的数据和信息；监测管理子系统用于监测警情大数据管理系统的运行。

其中，数据预处理子系统，数据汇聚子系统，数据分析子系统，数据应用子系统，数据展示子系统和监测管理子系统之间构成数据连接。

具体而言，数据预处理子系统包括：形式处理模块，用于实现报警形式的变换；格式处理模块，用于实现多种报警格式的统一；数据处理模块，检测报警数据并对错误的报警数据进行甄选。数据预处理子系统主要用于减少错漏从而提高数据质量。

具体而言，数据汇聚子系统包括：传输链路，传输链路采用MQ信息队列并采用一个主链路和一个备用链路并行工作。各县市接处警系统接到的报警求助信息，存入本接警区业务库，经MQ信息队列，同时发送给市局和省厅，进行汇聚，掌握第一手信息。MQ是一种应用程序对应用程序的通信方法，速度快，传输链路可靠，MQ又采用双逻辑，一主一备并行工作，同时优化缓存和重传机制。有的省厅规定，将交警和消防的接处警数据统一汇总至本地110总库，实现公安接处警数据的全量汇聚。接警数据汇聚传输控制在5-10秒内，警综平台处警数据传输控制在30秒内。

具体而言，数据分析子系统包括：警情实时监控模块，用于监控区域内实时警情；重大警情预警模块，用于推送重大警情。

数据分析子系统应用分布式流式计算框架（storm），storm是一个分布式的交错的实时计算系统，实现毫秒级分析处理。包括：（1）警情实时监控。包括“全市（全省）警情总览”，“今日警情分类”，“各接警区警情分布”。（2）重大警情预警。包括重大警情自动推送及详情展示。

具体而言，数据应用子系统包括：智能模型模块，用于根据分析主题建立数据仓库形成多维数据集以实现多维度数据分析；警情查询模块，用于查询警情数据并进行警情数据分类和分布统计以及制作统计报表和实现智能全文搜索；研判分析模块，用于实现象限分析，四色预警和敏感日预警；数据定制模块，用于生成和制作直方图，树形图，柱状图的显示模板。

数据应用子系统采用SPARK，HBase等当前先进技术，从不同视角，维度进行分析，建立“实时计算规则库”，“数据融合策略库”，实现智能建库。

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，HBase是一个面向列的，适于非结构化数据存贮的数据库，这些先进科技能支持。

数据应用子系统能实现如下功能：

（1）智能模型算法

根据各分析主题，建立多个数据仓库，形成多维数据集，实现多个维度的数据分析。智能建模应遵循如下原则，一是采用插件模式，二是采用挖掘引擎框架。

（2）警情查询统计

包括接警单，处警单，反馈单查询，包括警情分类统计，分布统计，制作统计报表，实现智能全文搜索。

（3）综合研判分析

包括象限分析，四色预警，敏感日预警。

（4）数据定制模块

例如制作“警性通报”，直方图，树形图，柱状图等的显示模板。

（5）指令流转和情报推送

具体而言，数据展示子系统包括：集成展示模块，用于集成显示车辆轨迹、视频、数据。

数据展示子系统具有强大的集成展示功能，除选择，过滤，分组，关联，排序等外，具备多种图形的集成展示，如将车辆轨迹，视频，数据综合显示。建立组件库，能加入到虚拟大屏中。场景预案编辑功能，依托350M集群，移动警务终端，4G单兵设备，抽取报警，处警，车辆定位数据，调用地图，视频，警力部署等资源，可在大屏上展示实战场景。

具体而言，监测管理子系统包括：监控节点导航模块，用于监控节点导航；接口监控模块，用于监控消息队列及前置接口程序；数据库监控模块，用于监控汇集数据库；通信监控模块，用于监控通信网络和通信链路；报警模块，采用声光以及短信的形式进行报警。

监测管理子系统能实现监控节点导航，消息队列及前置接口程序监控，汇集数据库监控，通信网络监控，声光及短信告警。

监测管理子系统具有远程维护功能，远程故障定位，远程故障分析和远程修复。

具体而言，警情大数据管理系统采用STORM数据框架。

具体而言，数据汇聚子系统采用HBase数据库。

具体而言，数据展示子系统采用HTML-5标准可以支持多种浏览器浏览。

为了实现以上系统构造，需要对全市110接处警系统改造，具体而言，为了省，市能迅速获得报警信息，特别是重大警情信息，将原用的ETL抽取方式，改为MQ消息队列方式。让领导机关能迅速收到全市和全省的报警信息，特别是重大警情。设置前置处理机，研制统一的接口软件。

同时，需要对警综处警功能改造，具体而言，按照警情来源多元化，，派警模式多元化，出警单位多元化需求，进行下述改造：（1）按照警情受理渠道，对接警务平台，110公众号，智能手机APP多种报警方式，支持多媒体报警手段，提升接警效能。（2）增加派警模式，如110和其他单位派警至街面（社区）警务单元。增加铁路，森林等行业公安的接处警功能。（4）改造内容包括接警台，接处警登记，警情流转改造等。

市局省级警情大数据管理系统是一个大型复杂系统，要使用许多当前国际新技术，包括：1.警情汇集采用MQ（消息队列）技术；2.警情大数据实时计算和实时分析，要采用STORM技术；3.大数据存储要采用HBase技术（采用列为单元，建非结构化数据仓库）；4.大数据展示要采用HTML-5技术（支持建设各种浏览器）；5.内存计算要采用SPARK技术（可在内存中进行迭代操作）；6.大数据挖掘技术；7.视频云存储和查询技术。

本系统至少能实现：

1.今日全市（省）110，119，122警情总览（晨0点起）

2.全市（省）警情分类示图

3.各市（县）警情分布示图

4.全市（省）重大警情总览及分类分布示图

5.警情象限分析（0点—24点4象限）

6.警情四色预警（红、橙、黄、绿，警情按多少，分区着色）

7.敏感日预警（节日、活动日等）

8. 警情查询

9.统计报表制作

10. 实战场景演示

11. 数据挖掘成果（如恐怖袭击预警，泥石流预警等）

另外，本发明的系统至少具有以下的优点：

1.警情大数据的分析利用，在我国是首创。

2.满足报警高峰时的接处警要求，警情处理时间要从几分钟缩短到毫秒级。报警数据从接警区传送到省厅目前平均要10分钟，至市局也要8分钟，要求缩短到5秒内，要采用许多新技术新方法，是一种技术创新。

3.在大数据汇集分析和应用中，同时采用云计算，大数据挖掘，MQ，STORM，SPARK，HBase，HTML-5等一系列新技术，解决一系列新技术的开发和应用问题，使公安接处警系统的技术基础上一个大台阶。

4.系统可取得“全市（省）警情总览”。“象限分析”“四色预警”“敏感日预警”和“实战场景展示”等成果。

5.本发明的系统综合体了当前我国省、市公安机关提示的需求，是一个可实际应用的系统。

需要说明的是，在数据展示子系统中采用VR技术，可以采用VR技术可以更好的实现显示功能，能使用户身临其境的处理案件。

警情大数据管理系统将来自各个警情设备所采集的图像或数据传输至虚拟现实头盔100，在总控中心的警员可以根据任务分配不同的图像和数据，从而互不干扰的进行分析和监控。

如图2至图8所示，虚拟现实头盔100包括：虚拟成像装置10，头盔穿戴自动固定装置20，眼镜度数调节装置30和眼镜瞳距调节装置40。

虚拟成像装置10包括左眼显示屏幕11和右眼显示屏幕12。

头盔穿戴自动固定装置20包括：头盔外壳体20a，头盔内壳体20b，横向固定带21，纵向固定带22，第一微型电机23，第二微型电机24，横向固定带力检测器25，纵向固定带力检测器26，锂离子电池27和控制器28。

头盔外壳体20a覆盖人体的头部；头盔内壳体20b设置于头盔外壳体20a的内部。横向固定带21沿横向环绕人体头部；纵向固定带22沿纵向环绕人体头部；第一微型电机23驱动横向固定带21收紧；第二微型电机24驱动纵向固定带22收紧；横向固定带力检测器25设置于横向固定带21；纵向固定带力检测器26设置于纵向固定带22；横向固定带力检测器25和纵向固定带力检测器26电连接至控制器28；锂离子电池27电连接至第一微型电机23和第二微型电机24；控制器28电连接至第一微型电机23，第二微型电机24和虚拟成像装置10。

横向固定带21和纵向固定带22将虚拟现实头盔100固定至人体的头部。头盔外壳体20a和头盔内壳体20b实现对人体头部的封闭防护。

眼镜度数调节装置30包括：左眼第一镜片31，左眼第二镜片32，第一传动杆33a，第一滑动板33b，左调节微电机34，左活动齿轮34a，左眼镜度数调节齿轮34d，右眼第一镜片35，右眼第二镜片36，第二传动杆37a，第二滑动板37b，右调节微电机38，右活动齿轮38a和右眼镜度数调节齿轮38d。

左活动齿轮34a可滑动结合至左调节微电机34的电机轴；左活动齿轮34a与左眼镜度数调节齿轮34d啮合；

左调节微电机34驱动第一传动杆33a转动；第一传动杆33a与第一滑动板33b通过螺纹连接；左眼第一镜片31固定至第一滑动板33b；左调节微电机34带动左眼第一镜片31相对于左眼第二镜片32滑动。

右活动齿轮38a可滑动结合至右调节微电机38的电机轴；右活动齿轮38a与右眼镜度数调节齿轮38d啮合；

右调节微电机38驱动第二传动杆37a转动；第二传动杆37a与第二滑动板37b通过螺纹连接；右眼第一镜片35固定至第二滑动板37b；右调节微电机38带动右眼第一镜片35相对于右眼第二镜片36滑动。

眼镜瞳距调节装置40包括：左安装架41，右安装架42，第一驱动杆43，第二驱动杆44，第一活动板45，第二活动板46，左瞳距调节齿轮34c和右瞳距调节齿轮38c。

左眼显示屏幕11，左眼第一镜片31和左眼第二镜片32安装至左安装架41。右眼显示屏幕12，右眼第一镜片35和右眼第二镜片36安装至右安装架42。

左活动齿轮34a与左瞳距调节齿轮34c啮合；左调节微电机34驱动第一驱动杆43转动；第一驱动杆43和第一活动板45通过螺纹连接；左安装架41固定至第一活动板45；左调节微电机34驱动左安装架41滑动。

右活动齿轮38a与右瞳距调节齿轮38c啮合；右调节微电机38驱动第二驱动杆44转动；第二驱动杆44和第二活动板46通过螺纹连接；右安装架42固定至第二活动板46；右调节微电机38驱动右安装架42滑动。

虚拟现实头盔100还包括左操作件34b和右操作件38b；

左操作件34b供用户操作带动左活动齿轮34a在左调节微电机34的电机轴上滑动使左活动齿轮34a与左眼镜度数调节齿轮34d或左瞳距调节齿轮34c啮合；

右操作件38b供用户操作带动右活动齿轮38a在右调节微电机38的电机轴上滑动使右活动齿轮38a与右眼镜度数调节齿轮38d或右瞳距调节齿轮38c啮合。

进一步地，左活动齿轮34a与左调节微电机34的电机轴通过扁位传动；右活动齿轮38a与右调节微电机38的电机轴通过扁位传动。

进一步地，左眼镜度数调节齿轮34c和第一传动杆33a之间通过锥齿轮传动；右眼镜度数调节齿轮38c和第二传动杆37a之间通过锥齿轮传动。第一传动杆33a的一端固定一锥齿轮。第二传动杆37a的一端固定一锥齿轮。

进一步地，第一传动杆33a的转动轴线垂直与第一驱动杆43的转动轴线；第二传动杆37a的转动轴线垂直与第二驱动杆44的转动轴线。

进一步地，左瞳距调节齿轮34c固定至第一驱动杆43；右瞳距调节齿轮38c固定至第二驱动杆44。

虚拟现实头盔100还包括音频播放器。

虚拟现实头盔100还包括活动支架50；活动支架50连接虚拟成像装置10和头盔外壳体20a。

活动支架50包括第一连接件51和第二连接件52；第一连接件51的一端连接至头盔外壳体20a；第二连接件52的一端连接至虚拟成像装置10；第一连接件51的另一端转动连接至第二连接件52的另一端。

活动支架50使得虚拟成像装置10的位置可调，以适应不同用户的需求。

头盔外壳体20a设有锂离子电池充电接口。锂离子电池充电接口为USB接口。

第一微型电机23和第二微型电机24位于头盔外壳体20a和头盔内壳体20b之间。头盔内壳体20b靠近人体头部的一侧设有缓冲海绵。用户穿戴舒适。

工作原理：横向固定带力检测器25用于检测横向固定带21的拉力。纵向固定带力检测器26用于检测纵向固定带22的拉力。横向固定带力检测器25和纵向固定带力检测器26将检测结果传递至控制器28。控制器28根据检测结果对第一微型电机23和第二微型电机24进行控制。当拉力达到预设值时，控制器28控制关断第一微型电机23和第二微型电机24，使横向固定带21和纵向固定带22保持可靠固定且穿戴舒适。另外用户可以对预设值进行控制，以满足不同用户的需求。

这样的虚拟现实头盔100可以使后台的警员和一线警员或摄像头具有相同的视角。

以上显示和描述了本发明的基本原理，主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种警情大数据管理系统，其特征在于：所述警情大数据管理系统包括：

数据预处理子系统，用于预先处理警情数据以减少数据错误；

数据汇聚子系统，用于将多路、多种警情数据汇集并存入至数据库；

数据分析子系统，用于分析处理存入至所述数据库的警情数据；

数据应用子系统，用于建立基于警情数据的算法模型，多个数据仓库并行数据分析和运算；

数据展示子系统，用于显示需要展示的数据和信息；

监测管理子系统，用于监测所述警情大数据管理系统的正常运行；

所述数据预处理子系统，数据汇聚子系统，数据应用子系统和数据展示子系统之间构成数据连接；

形式处理模块，用于实现报警形式的变换；

格式处理模块，用于实现多种报警格式的统一；

数据处理模块，检测报警数据并对错误的报警数据进行甄选；所述数据汇聚子系统包括：

传输链路，所述传输链路采用MQ信息队列并采用一个主链路和一个备用链路并行工作；所述数据分析子系统包括：

警情实时监控模块，用于监控区域内实时警情；

重大警情预警模块，用于推送重大警情；所述数据应用子系统包括：

智能模型模块，用于根据分析主题建立数据仓库形成多维数据集以实现多维度数据分析；

警情查询模块，用于查询警情数据并进行警情分类统计和分布统计以及制作统计报表和实现智能全文搜索；

研判分析模块，用于实现象限分析，四色预警和敏感日预警；

数据定制模块，用于生成和制作直方图、树形图、柱状图等的显示模板；数据展示子系统包括：

集成展示模块，用于集成显示车辆轨迹，视频，数据；所述监测管理子系统包括：

监控节点导航模块，用于监控节点导航；

接口监控模块，用于监控消息队列及前置接口程序；

数据库监控模块，用于监控汇集数据库；

通信监控模块，用于监控通信网络和通信链路；

报警模块，用于采用声光以及短信的形式进行报警；所述警情大数据管理系统采用STORM数据框架；所述数据汇聚子系统采用HBase数据库；所述数据展示子系统采用HTML-5标准以支持浏览器浏览；

其中，所述数据展示子系统包括一个虚拟现实头盔，所述虚拟现实头盔具有虚拟成像装置以使在总控中心的警员可以根据任务分配不同的图像和数据。

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