CN108921399A - 一种智能监督管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种智能监督管理系统，其包括：智能识别系统用于采集数据，智能识别数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，目标行为异常时进行自动分级告警；大数据分析处理系用于整合原始数据，获得有效评估数据并存储，根据业务逻辑分析，生成可视化报告；协调指挥系统用于根据有效评估数据和可视化报告、分级告警信息进行协调管理；考评追责系统用于创设考评指标，匹配考评指标和有效评估数据，形成考评结果统计分析。本发明提供的智能监督管理系统通过智能识别系统对行为进行识别和分析，及时发现并处理不规范行为，作为考评追责的依据，同时将行为数据纳入大数据处理系统，挖掘考评数据的价值，实现对政务服务中心的监督管理。

Description

一种智能监督管理系统及方法

技术领域

本发明涉及电子政务技术领域，具体涉及一种对人员进行精细化管理的智能监督管理系统及方法。

背景技术

政务服务中心是人民政府设立的集中办理本级政府权限范围内的行政许可、行政给付、行政确认、行政征收以及其他服务项目的综合性管理服务机构，负责对各部门进驻审批和服务事项集中办理的组织协调、监督管理和指导服务，对进驻窗口工作人员进行管理培训和日常考核。因此为了加强政务服务、提高行政效能，为人民群众提供更优质便捷高效的服务，政务服务中心的监督管理不可或缺。

目前大部分的政务服务中心进行监督管理主要依托电子监察系统，监督行政审批服务事项、评估工作人员服务情况，从而对工作人员进行考评，再融合对接视频监控系统，实时接受上级主管部门的监控以及定期或不定期的现场督查，同时设立投诉箱和投诉电话以接收群众意见。

但是，一方面各个政务服务中心的考评标准不一，受人为因素影响较多，考评数据量大、人为处理耗时耗力、错误率高，也难以挖掘考评数据的价值，无法对政务服务工作提供有力的数据支撑；另一方面，政府服务中心的服务窗口一般都比较多，各窗口的工作人员承担不同的工作任务，监控一般只能做到对工作人员位置的监控，对于工作人员的行为难以监管，若某个服务窗口的工作人员存在不规范行为，诸如长时间离岗、不接听服务电话、举止不规范等，发现问题的延后性比较大，很难及时处理，若通过定期或不定期的现场督查进行监督，则需要大量人力，但往往人的精力有限，无法实现精细化管理，也无法实现及时有效的监督考评，既不方便为人民群众服务，监督管理更容易出现漏洞。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能监督管理系统及方法，对政务服务中心工作人员的行为进行智能监督管理，以解决现有管理过程中不规范行为难以及时发现处理以致出现监管漏洞的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能监督管理系统，其包括：智能识别系统：用于采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警；大数据分析处理系统：用于整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告；协调指挥系统：用于根据所述大数据分析处理系统提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统提供的分级告警信息进行协调和管理；以及考评追责系统：用于创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析。

优选地，所述智能识别系统包括：数据采集模块：用于实时采集政务服务中心的音视频监控数据；识别分析模块：用于设立多种模型，智能识别所述音视频监控数据，并根据所述考评追责系统提供的考评指标分析出目标行为；原始数据库：用于将所述识别分析模块识别出的目标行为作为原始数据存储；以及分级告警模块，用于所述识别分析模块识别出的目标行为异常时，进行自动的分级告警，并将所述分级告警信息传输至所述协调指挥系统。

优选地，所述识别分析模块包括：语音识别子模块：用于创建声学模型、语音模型及隐马尔可夫模型，提取语音关键字；种类识别子模块：用于以KNN算法建立分类器，训练出分类模型；越界识别子模块：用于以混合高斯模型前景检测、Canny边缘检测、霍夫直线检测、颜色识别与重心检测方法建立越界识别器；以及人体姿态识别子模块：用于根据所述语音识别子模块、种类识别子模块、越界识别子模块的识别结果作为输入参数，同时参考所述考评追责系统提供的考评指标分析出目标行为，并提供至所述原始数据库。

优选地，所述大数据分析处理系统包括：数据整合模块：用于整合所述原始数据，通过提取、清洗、分析和统计的过程，获得有效评估数据和大数据分析结果；数据存储模块，用于存储所述有效评估数据和大数据分析结果；数据分析模块：用于将所述有效评估数据和大数据分析结果根据相应的业务逻辑进行分析和挖掘，获得分析结果；以及报告生成模块：用于根据所述数据分析模块的分析结果生成可视化报告，并提供至所述协调指挥系统进行协调指挥，同时提供至所述考评追责系统进行考评追责。

优选地，所述数据整合模块包括：提取子模块：用于从所述原始数据库中提取所述原始数据；清洗子模块：用于根据预设的清洗规则对所述原始数据进行清洗，获得版本数据；分析子模块：用于根据预设的分析规则对所述版本数据进行筛选，获得有效评估数据；以及统计子模块：用于根据预设的统计规则对所述有效评估数据进行统计，获得大数据分析结果。

优选地，所述业务逻辑包括序列挖掘、聚类分析、关联分析、以及决策树挖掘中的任意一种或几种。

优选地，所述协调指挥系统包括：告警接收模块：用于接收所述智能识别系统提供的分级告警信息，发送告警提醒；显示模块：用于显示所述大数据分析处理系统提供的所述有效评估数据和可视化报告、所述音视频监控数据和所述告警接收模块发送的告警提醒，以及以热点分布图的方式显示所述政务服务中心各区域的人流量热度；实时监控模块：用于实时监控所述有效评估数据、大数据分析结果、以及热点分布图的变化；以及可视管理模块：用于管理人员根据所述显示模块显示的内容进行应急处理、人员调配和联动管理。

优选地，所述考评追责系统包括：指标设定模块：用于设定考评指标；数据匹配模块：用于匹配所述考评指标和所述有效评估数据；统计分析模块：用于根据所述数据匹配模块得到的匹配程度，形成考评结果，进行统计分析，获得考评数据；以及考评追责模块：用于将所述统计分析模块的考评数据通过窗口显示，并进行绩效考评和问题追责。

优选地，所述原始数据还包括人工录入或与政府服务系统对接而获得的人流量数据、满意度数据、舆情数据、投诉数据、以及取号叫号数据中的一种或几种。

本发明还提供一种智能监督管理方法，所述智能监督管理方法包括以下步骤：步骤一、智能识别系统采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警；步骤二、大数据分析处理系统整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告；步骤三、协调指挥系统根据所述大数据分析处理系统提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统提供的分级告警信息进行协调和管理；步骤四、考评追责系统创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析。

相比于现有技术，本发明提供的智能监督管理系统及方法具有以下优势：

本发明提供的智能监督管理系统通过智能识别系统对政务服务过程中的行为进行识别和分析，及时发现并处理不规范行为或突发事件，以此作为考评追责的依据，同时将行为数据纳入大数据处理系统并有效处理，尽可能地挖掘考评数据的价值，实现对政务服务中心的监督管理。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明一种优选实施方式的智能监督管理系统的结构示意图；

图2为图1所示智能监督管理系统中智能识别系统的结构示意图；

图3为图2所示智能识别系统中识别分析模块的结构示意图；

图4为图1所示智能监督管理系统中大数据分析处理系统的结构示意图；

图5为图4所示大数据分析处理系统中数据整合模块的结构示意图；

图6为图1所示智能监督管理系统中协调指挥系统的结构示意图；

图7为图1所示智能监督管理系统中考评追责系统的结构示意图；

图8为基于图1所示智能监督管理系统的智能监督管理方法的流程示意图。

附图标记

1-智能监督管理系统， 11-智能识别系统，

111-数据采集模块， 112-识别分析模块，

1121-语音识别子模块， 1122-种类识别子模块，

1123-越界识别子模块， 1124-人体姿态识别子模块，

113-原始数据库， 114-分级告警模块114，

12-大数据分析处理系统， 121-数据整合模块，

1211-提取子模块， 1212-清洗子模块，

1213-分析子模块， 1214-统计子模块，

122-数据存储模块， 123-数据分析模块，

124-报告生成模块， 13-协调指挥系统，

131-告警接收模块， 132-显示模块，

133-实时监控模块， 134-可视管理模块，

14-考评追责系统， 141-指标设定模块，

142-数据匹配模块， 143-统计分析模块，

144-考评追责模块。

具体实施方式

本发明提供了许多可应用的创造性概念，该创造性概念可大量的体现于具体的上下文中。在下述本发明的实施方式中描述的具体的实施例仅作为本发明的具体实施方式的示例性说明，而不构成对本发明范围的限制。

下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步的描述。

如图1所示，图1为本发明一种优选实施方式的智能监督管理系统的结构示意图。本发明提供一种智能监督管理系统1，应用于各级政务服务中心，如县级、区级以及市级，其包括智能识别系统11、大数据分析处理系统12、协调指挥系统13、以及考评追责系统14，将政务服务中心的现场情况通过智能识别-大数据分析处理的过程以数据可视化的方式呈现，再进行协调指挥减少不规范行为以及解决突发事件，并完成考评追责。

所述智能识别系统11用于采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警。

如图2所示，图2为图1所示智能监督管理系统中智能识别系统的结构示意图。具体地，所述智能识别系统11包括数据采集模块111、识别分析模块112、原始数据库113、以及分级告警模块114，完成对政务服务中心中各区域工作人员的行为的识别分析、并分级告警的过程。

所述数据采集模块111用于实时采集政务服务中心的音视频监控数据。

所述识别分析模块112用于设立多种模型，智能识别所述音视频监控数据，并根据所述考评追责系统14提供的考评指标分析出目标行为。

如图3所示，图3为图2所示智能识别系统中识别分析模块的结构示意图。所述识别分析模块112包括语音识别子模块1121、种类识别子模块1122、越界识别子模块1123、以及人体姿态识别子模块1124，完成智能识别分析的过程，其中：

所述语音识别子模块1121用于创建声学模型、语音模型及隐马尔可夫模型，提取语音关键字；

所述种类识别子模块1122用于以KNN算法建立分类器，训练出分类模型；

所述越界识别子模块1123用于以混合高斯模型前景检测、Canny边缘检测、霍夫直线检测、颜色识别与重心检测方法建立越界识别器；

所述人体姿态识别子模块1124用于根据所述语音识别子模块1121、种类识别子模块1122、越界识别子模块1123的识别结果作为输入参数，同时参考所述考评追责系统14提供的考评指标分析出目标行为，并提供至所述原始数据库113。

所述原始数据库113用于将所述识别分析模块112识别出的目标行为作为原始数据存储；所述原始数据还包括人工录入或与政府服务系统对接而获得的人流量数据、满意度数据、舆情数据、投诉数据、以及取号叫号数据中的一种或几种，其中，当无法从其它各级政务中心数据库直接获取数据时，通过人工录入的方式作为其他各级政务中心数据接入的过渡，方便数据的完整性；所述舆情数据是指网络上对政务服务中心的意见；所述投诉数据是指群众对各办理业务的工作人员的投诉建议。

所述分级告警模块114用于所述识别分析模块112识别出的目标行为异常时，根据异常程度分为不同级别，进行自动的分级告警，并将所述分级告警信息传输至所述协调指挥系统13。所述目标行为异常指发生违规行为或突发事件，根据所述考评追责系统14提供的考评指标确定所述违规行为或突发事件的范围，具体属于哪一种违规行为或突发事件由所述识别分析模块112智能识别结合人工确认，所述突发事件包括所述政务服务中心内出现人员矛盾、突发疾病、专项巡查、盗窃等。若某个服务窗口的工作人员存在不规范行为，包括长时间离岗、不接听服务电话、举止不规范等，通过所述分级告警模块114能及时将问题进行反馈和通知，发现问题的延后性小，便于及时处理、节约人力以实现细致化管理，减少监督管理的漏洞。

所述智能识别系统11以机器学习和模式识别等人工智能技术为依托，以视频图像识别和语音识别为核心，自动、快速、精准、无差漏的识别采集现场工作违规行为，及时更新系统的识别和判断效率，能够动态监测政务服务中心的工作现场；同时将行为信息转化为数据，辅以实时监控、自动告警等功能，实现可视化、全方位、全自动识别的智能监督识别，从而对各服务窗口的服务规范、工作作风、三姿仪表、现场管理等进行监督和评估，发挥实时监测和预警纠错的功能。

所述大数据分析处理系统12用于整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告，降低人为干扰因素，加强了大数据深入分析和挖掘的价值。

如图4所示，图4为图1所示智能监督管理系统中大数据分析处理系统的结构示意图。所述大数据分析处理系统12包括数据整合模块121、数据存储模块122、数据分析模块123、以及报告生成模块124，完成对数据的分析处理过程，其中：

所述数据整合模块121用于整合所述原始数据，通过提取、清洗、分析和统计的过程，获得有效评估数据和大数据分析结果。

如图5所示，图5为图4所示大数据分析处理系统中数据整合模块的结构示意图。所述数据整合模块121包括提取子模块1211、清洗子模块1212、分析子模块1213、以及统计子模块1214，完成所述原始数据的提取-清洗-分析-统计的过程，其中：

所述提取子模块1211用于从所述原始数据库113中提取所述原始数据；

所述清洗子模块1212用于根据预设的清洗规则对所述原始数据进行清洗，获得版本数据；

所述分析子模块1213用于根据预设的分析规则对所述版本数据进行筛选获得有效评估数据，符合所述分析规则的数据即为有效评估数据；

所述统计子模块1214用于根据预设的统计规则对所述有效评估数据进行统计，获得大数据分析结果。

需要说明的是，所述清洗规则、分析规则、统计规则根据实际情况进行具体设定，当所述考核指标发生变化时，相应的规则也会发生变化。

所述数据存储模块122用于存储所述有效评估数据和大数据分析结果。

所述数据分析模块123用于将所述有效评估数据和大数据分析结果根据相应的业务逻辑进行分析和挖掘，获得分析结果。所述业务逻辑包括序列挖掘、聚类分析、关联分析、以及决策树挖掘中的任意一种或几种。

所述报告生成模块124用于根据所述数据分析模块123的分析结果生成可视化报告，并提供至所述协调指挥系统13进行协调指挥，同时提供至所述考评追责系统14进行考评追责。

所述协调指挥系统13用于根据所述大数据分析处理系统12提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统11提供的分级告警信息进行协调和管理。

如图6所示，图6为图1所示智能监督管理系统中协调指挥系统的结构示意图。具体地，所述协调指挥系统13包括告警接收模块131、显示模块132、实时监控模块133、以及可视管理模块134，根据所述智能识别系统11和所述大数据分析处理系统12提供的信息完成协调指挥的过程，其中：

所述告警接收模块131用于接收所述智能识别系统11提供的分级告警信息，发送告警提醒；

所述显示模块132用于显示所述大数据分析处理系统12提供的所述有效评估数据和可视化报告、所述音视频监控数据和所述告警接收模块131发送的告警提醒，以及以热点分布图的方式显示所述政务服务中心各区域的人流量热度，所述显示模块132为LED大屏幕、PC端展示或手机端展示，根据实际情况进行展示；；

所述实时监控模块133用于实时监控所述有效评估数据、大数据分析结果、以及热点分布图的变化；

所述可视管理模块134用于管理人员根据所述显示模块132显示的内容进行应急处理、人员调配和联动管理，管理人员进行可视调度与处置，发布相应的预警指令、动态指令、联动指令、研判指令及调度指令等，提升所述政务服务中心的服务效率，发生突发事件时能及时处置。，所述显示模块132提供的热点分布图以不同颜色显示各区域的人流量，并定义问题发生密度及严重程度，当某区域出现问题发生密度高和/或严重程度高的突出问题、或者接收到所述告警接收模块131发送的告警提醒等情况下，所述显示模块132能以窗口模式显示违规行为或突发事件的服务窗口的实时视频，由所述可视管理模块134及时协调和调度，实现全时段全覆盖的有效提醒，使得管理人员能第一时间解决问题，而且根据问题的严重程度收到不同级别的告警信息，便于管理人员根据情况的轻重缓急进行不同程度的汇报和处理，解决问题的效率更高。

所述考评追责系统14用于创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析；所述考评追责系统14也可以与所述协调指挥系统13进行数据交换，及时沟通协调处理结果和考评追责结果。

如图7所示，图7为图1所示智能监督管理系统中考评追责系统的结构示意图。具体地，所述考评追责系统14包括指标设定模块141、数据匹配模块142、统计分析模块143、以及考评追责模块144，完成考评指标的创设-匹配-分析的过程，其中：

所述指标设定模块141用于设定考评指标；所述考评指标由各政务服务中心制定，在本实施例中，所述考评指标如表1：

表1考评指标

所述数据匹配模块142用于匹配所述考评指标和所述有效评估数据；

所述统计分析模块143用于根据所述数据匹配模块142得到的匹配程度，形成考评结果，进行统计分析，获得考评数据；所述有效评估数据是采集的行为数据经过整合得到的，与所述考评指标匹配之后，形成对工作人员、窗口、单位的评分排名，用于月度、季度、年度的绩效考核工作，同时对于异常的目标行为，生成相应的考评数据，为政务服务中心的全面管理工作提供数据支撑。

所述考评追责模块144用于将所述统计分析模块143的考评数据通过窗口显示，并进行绩效考评和问题追责。所述考评数据包括考核评分、网络舆情、异常情况、统计图、及报表，所述统计图包括卓越窗口占比图、高于平均分单位统计、服务有提升单位统计、效能评估得分图、工作纪律得分图、规范服务得分图、三姿仪表得分图、现场管理得分图、各单位未叫号占比图中的一种或几种；所述报表包括日报、周报、半月报、月报、季报、年报以及历史发展态势表中的一种或几种。各级管理人员通过所述考评追责系统14获得各部门各级人员的各项考评数据表、考评排名和综合得分情况，以进行绩效考评和问题追责，同时相关考评记录也汇报给上一级政务服务中心。

需要说明的是，政务服务中心的所有数据及相关信息都经过所述智能监督管理系统1实时记录，实现各流程的留痕、可追溯、可核查，便于精细的过程控制。

如图8所示，图8为基于图1所示智能监督管理系统的智能监督管理方法的流程示意图。本发明还提供一种智能监督管理方法，所述智能监督管理方法包括以下步骤：

步骤S1、所述智能识别系统11采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警；

具体地，所述考评追责系统14提供考评指标，认定哪些行为是目标行为，所述智能识别系统11的数据采集模块111采集音视频监控数据，记录所述政务服务中心的工作人员的各种行为，所述识别分析模块112识别分析出目标行为，并将目标行为存储到所述原始数据库113，当所述政务服务中心的工作人员出现举止不规范的行为，如长时间离岗、不接听服务电话时，即所述目标行为出现异常，所述分级告警模块114根据异常程度分为不同级别，进行自动的分级告警，并将所述分级告警信息传输至所述协调指挥系统13，从而及时将不规范行为等问题进行反馈和通知，发现问题的延后性小，便于及时处理、节约人力以实现精细化管理，减少监督管理的漏洞。

步骤S2、所述大数据分析处理系统12整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告；

所述大数据分析处理系统12通过所述数据整合模块121将所述原始数据库113中的原始数据完成提取-清洗-分析-统计的过程，将所述智能识别系统11识别出的异常目标行为继续深化处理，以形成有效评估数据，再通过所述数据存储模块122和数据分析模块123进行存储和分析挖掘，通过所述报告生成模块124生产可视化报告，提供至所述协调指挥系统13，将行为数据纳入大数据分析，加强了大数据深入分析和挖掘的价值。

步骤S3、所述协调指挥系统13根据所述大数据分析处理系统12提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统11提供的分级告警信息进行协调和管理；

政务服务中心的工作人员发生不规范行为时，所述告警接收模块131接收所述智能识别系统11提供的分级告警信息，并向所述显示模块132发送告警提醒，所述显示模块132以窗口模式显示违规行为或突发事件的服务窗口的实时视频，管理人员通过所述可视管理模块134及时协调和调度，下达各项管理指令和应急处理方案，第一时间解决问题，减少大量巡查人力，提高监管效果。

步骤S4、所述考评追责系统14创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析。

所述指标设定模块141设定考评指标，所述数据匹配模块142匹配所述考评指标和所述有效评估数据，提供至所述统计分析模块143以形成考评结果，政务服务中心的工作人员发生不规范行为时，其不规范行为通过所述智能识别系统11识别分析为异常目标行为、所述大数据分析处理系统12分析处理为有效评估数据，继而通过所述考评追责系统14直接反应在考评结果中，便于进行绩效考评和问题追责，监督工作人员改正工作行为，端正工作态度。

应该注意的是，上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。

Claims (10)

1.一种智能监督管理系统，其特征在于，其包括：

智能识别系统(11)：用于采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警；

大数据分析处理系统(12)：用于整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告；

协调指挥系统(13)：用于根据所述大数据分析处理系统(12)提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统(11)提供的分级告警信息进行协调和管理；

以及考评追责系统(14)：用于创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析。

2.根据权利要求1所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述智能识别系统(11)包括：

数据采集模块(111)：用于实时采集政务服务中心的音视频监控数据；

识别分析模块(112)：用于设立多种模型，智能识别所述音视频监控数据，并根据所述考评追责系统(14)提供的考评指标分析出目标行为；

原始数据库(113)：用于将所述识别分析模块(112)识别出的目标行为作为原始数据存储；

以及分级告警模块(114)：用于所述识别分析模块(112)识别出的目标行为异常时，进行自动的分级告警，并将所述分级告警信息传输至所述协调指挥系统(13)。

3.根据权利要求2所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述识别分析模块(112)包括：

语音识别子模块(1121)：用于创建声学模型、语音模型及隐马尔可夫模型，提取语音关键字；

种类识别子模块(1122)：用于以KNN算法建立分类器，训练出分类模型；

越界识别子模块(1123)：用于以混合高斯模型前景检测、Canny边缘检测、霍夫直线检测、颜色识别与重心检测方法建立越界识别器；

以及人体姿态识别子模块(1124)：用于根据所述语音识别子模块(1121)、种类识别子模块(1122)、越界识别子模块(1123)的识别结果作为输入参数，同时参考所述考评追责系统(14)提供的考评指标分析出目标行为，并提供至所述原始数据库(113)。

4.根据权利要求1所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述大数据分析处理系统(12)包括：

数据整合模块(121)：用于整合所述原始数据，通过提取、清洗、分析和统计的过程，获得有效评估数据和大数据分析结果；

数据存储模块(122)，用于存储所述有效评估数据和大数据分析结果；

数据分析模块(123)：用于将所述有效评估数据和大数据分析结果根据相应的业务逻辑进行分析和挖掘，获得分析结果；

以及报告生成模块(124)：用于根据所述数据分析模块(123)的分析结果生成可视化报告，并提供至所述协调指挥系统(13)进行协调指挥，同时提供至所述考评追责系统(14)进行考评追责。

5.根据权利要求4所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述数据整合模块(121)包括：

提取子模块(1211)：用于从所述原始数据库(113)中提取所述原始数据；

清洗子模块(1212)：用于根据预设的清洗规则对所述原始数据进行清洗，获得版本数据；

分析子模块(1213)：用于根据预设的分析规则对所述版本数据进行筛选，获得有效评估数据；

以及统计子模块(1214)：用于根据预设的统计规则对所述有效评估数据进行统计，获得大数据分析结果。

6.根据权利要求4所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述业务逻辑包括序列挖掘、聚类分析、关联分析、以及决策树挖掘中的任意一种或几种。

7.根据权利要求1所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述协调指挥系统(13)包括：

告警接收模块(131)：用于接收所述智能识别系统(12)提供的分级告警信息，发送告警提醒；

显示模块(132)：用于显示所述大数据分析处理系统(12)提供的所述有效评估数据和可视化报告、所述音视频监控数据和所述告警接收模块(131)发送的告警提醒，以及以热点分布图的方式显示所述政务服务中心各区域的人流量热度；

实时监控模块(133)：用于实时监控所述有效评估数据、大数据分析结果、以及热点分布图的变化；

以及可视管理模块(134)：用于管理人员根据所述显示模块(132)显示的内容进行应急处理、人员调配和联动管理。

8.根据权利要求1所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述考评追责系统(14)包括：

指标设定模块(141)：用于设定考评指标；

数据匹配模块(142)：用于匹配所述考评指标和所述有效评估数据；

统计分析模块(143)：用于根据所述数据匹配模块(142)得到的匹配程度，形成考评结果，进行统计分析，获得考评数据；

以及考评追责模块(144)：用于将所述统计分析模块(143)的考评数据通过窗口显示，并进行绩效考评和问题追责。

9.根据权利要求1所述的智能监督管理系统，其特征在于，所述原始数据还包括人工录入或与政府服务系统对接而获得的人流量数据、满意度数据、舆情数据、投诉数据、以及取号叫号数据中的一种或几种。

10.一种智能监督管理方法，其特征在于，所述智能监督管理方法包括以下步骤：

步骤一、智能识别系统(11)采集政务服务中心的音视频监控数据，智能识别所述音视频监控数据，并根据考评指标分析出目标行为，保存为原始数据，所述目标行为异常时，进行自动的分级告警；

步骤二、大数据分析处理系统(12)整合所述原始数据，获得有效评估数据并进行存储，根据相应的业务逻辑进行分析，生成可视化报告；

步骤三、协调指挥系统(13)根据所述大数据分析处理系统(12)提供的所述有效评估数据和可视化报告、以及所述智能识别系统(11)提供的分级告警信息进行协调和管理；

步骤四、考评追责系统(14)创设所述考评指标，匹配所述考评指标和所述有效评估数据，形成考评结果，进行统计分析。