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从上海住宅小区智能安防建设看大数据在构建治安防控体系中的应用
        文莱      2018-02-02

以构建社会面智能安防为最终目标,上海住宅小区作为社会面安防网上的一个节点开展智能安全技术防范系统建设。本文通过对上海住宅小区智能安全技术防范系统建设的模式、特征以及其与公安数据对接的模式进行研究,为大数据在构建治安防控体系中应用途径与方式提供借鉴。

一、大数据与治安防控体系建设

在全球以咨询服务出名的麦肯锡公司(Mckinsey)通过仔细的研究分析最后发表了《大数据:下一个创新、竞争和

生产率的前沿》,文中对大数据描述如下:“所谓的大数据就是指在不同领域产生的数据由于其数量庞大内容杂糅数据库无法对其进行有效的收集、整理和分析等,这类数据的总和就构成了大数据。”[1]这个定义与现今众多权威机构对“大数据”的定义基本相似,从这个定义中我们可以知道“大数据”相较于传统的处理有着两个核心的区别:一是“大数据”的组成元素将会随着科技创新、经济发展、社会进步等因素而不断呈现快速增长的态势,并且其元素的种类亦将愈发丰富。二是“大数据”所强调的是数据的纷繁复杂与完整性,是与事物相关的所有数据,不再强调用因果关系来认证准确性,而是更看重用相关关系去描述过去与预测未来。

对于治安防控体系,各专家与学者对其各有定义,例如熊一新教授提出的“警务工作系统论”,主张把社区警务作为根本,最终凝结成集打击、防范、管理、控制、服务等多种功能于一体的警务工作系统[3];李冰教授认为利用最新计算机的科学技术结合统计学,构建出实体和虚拟相结合的防控网络,并制定出科学、有效的调度机制和灵活多样的打击模式,对影响社会治安因素实行全方位防范控制。

通过各位专家学者对于治安防控系统的定义,我们可以看出治安防控体系中不可缺少的:一是治安防控体系以公安部门为核心展开建构,其在这个体系中应发挥中心和向导的作用。二是治安防控体系必然要良好地调动社会资源力量,治安问题的起源是社会,社会群众是治安问题中的根本要素,也只有将将社会资源纳入治安防控体系建设中来,预防、建设、教育、服务等防控手段才能得以实施并取得成效。

因此,大数据在治安防控体系建设中的核心问题就演变为如何构建一个数据传输治理体系将社会面上的治安防控相关数据整合至公安部门进行数据分析,多维研判并合理调用社会资源及时处置,最终凝结成集打击、防范、管理、控制、服务等多种功能于一体的治安防控体系。

二、大数据在治安防控体系构建中应用面临的问题与挑战

(一)数据量庞大,数据类型繁杂。“人、车、物、点、路、网”是社会面治安防控体系的六要素,通过摄像机、报警器等各式各样的传感器采集数据,设置门禁点位管住这六要素是构建治安防控体系的目标。如何应对社会面上涌入的海量数据,破除市场上各安防设备厂家的数据壁垒,解决传统的结构化数据与视频、图像、音频等非结构化数据的共存问题,完成数据清洗,整合数据进行有效分析是首先要考虑的问题。

(二)警务案事件与非警务事件的分流、转换,处置。治安管理是社会治理中的一个部分,利用社会面上的数据进行分析研判必然会面临需要处置的警务案事件与非警务事件混杂的情景。同时,治安防控体系中,合理调用社会面可依靠力量,例如保安、居委干部、楼组长、志愿者等进行一些安全相关的非警务事件的处置也是十分重要的环节。因此,一个合理有效的事件推送处置机制的建立也是治安防控体系建设工程中不可避免的环节。

三、从上海住宅小区智能安全防范系统建设看大数据应用

2018年8月1日住宅小区智能安全技术防范系统要求》(DB31/T 294-2018)正式实施,此次新标准的修订正是以将住宅小区作为社会面治安防控体系建设中一个基本点为核心思想进行标准的修订的,针对上海住宅小区智能安全技术防范系统的特征进行研究,可以为治安防控体系构建中的大数据应用提供借鉴,其主要表现在以下几个方面:

(一)以人员管控为核心的治安风险要素管控。人是治安防控体系中的最终目标,也是治安防控体系中的核心要素。人脸识别相较于指纹、虹膜、指经脉等生物识别技术而言,最大的优势是可以通过无感知的识别方式实现,伴着人工智能、深度学习技术的不断完善,已经可以从实验室走向社会应用。将人脸识别技术应用在小区出入口与楼洞口,实现刷脸开门,在方便小区业主的同时实现人员的层级管控是上海住宅小区智能安全技术防范系统的基本功能。向住宅小区人员管控系统下发布控人员数据便可以借助其力量大幅提升公安网上追逃、重点人员管控的效率。同时,配合车辆号牌识别、车脸识别与RFID等技术,在实现人员管控的基础上进一步完善“人、车、物”三要素的管控。

(二)合理布置各类感知“神经元”,编织多元“感知网”。除传统的入侵报警探测器外,各小区根据实际需要选用包括烟雾探测器、电弧探测器,压力传感探测器在内的多种传感器布控在需要的部位实现窨井盖移动探测、高空抛物探测、电气火灾探测、消防违堆占道探测、门体异常开启、居民水电油气使用数据采集等功能,及时对小区内可能存在的安全隐患报警,组成风险防护网与数据采集网,以设备布建实现动态感知。

(三)在数据源做好数据规范。数据格式的包容度与非结构数据的结构化是大数据应用必须考虑的问题,为了未来的大数据应用,上海住宅小区智能安全技术防范系统建设采用从数据源头实现数据的规范统一的思路。各个小区所使用的不同厂家的摄像机、探测器、门禁控制系统等设备所产生的不同数据格式的数据应在各小区本地进行统一接入、数据清洗、集成汇聚、数据转发并根据《住宅小区智能安全技术防范系统要求》(DB31/T 294-2018)中附录A“智能集成数据基本字典”统一输出协议及数据格式,为日后各级大数据平台建成后的数据集成应用做好先期准备。

(四)设立区域数据汇聚节点,做好警务案事件与非警务事件的分流。公安是政府的一个职能部门,治安防控也只是社会治理中的一个方面,“大数据”的核心思路是通过数据的相关关系去描述过去、揭示规律与预测未来。因此,当要将“大数据”的数据处理方式应用到挖掘治安隐患,预测治安风险这个层面上,我们很难从数据的源头区分哪些数据是与治安风险相关的进而百分之一百的将无关的数据排除,我们需要在大量繁杂的数据之间的碰撞中去寻找价值。所以一些非公安职责范围内需要处置的事件也会在数据碰撞中出现。为了解决此类问题,上海杨浦区控江街道设立街道网格化中心,将辖区内小区智能安全技术防范系统所采集收集的数据在此汇聚,对各小区内发生的报警事件按照部门职能进行分流,同时,将公安所需要的数据由此中心传输至公安大数据应用平台。

(五)创新数据模型,数据分级应用。数据模型是数据发挥价值的载体,创新数据模型,挖掘数据价值是大数据应用的核心。上海市杨浦公安分局依托智能门磁分析研判模型,对不同时段小区单元门的开启数据进行分析整理,发现控江街道地区部分小区单元门在夜晚时段频繁开启的异常信息,成功捣毁一隐匿于居民楼内的涉黄窝点,抓获9名卖淫嫖娼违法犯罪嫌疑人。上海市宝山公安分局将辖区内17名重点人员的照片纳入系统布控,通过人像识别、轨迹捕捉等方法,实现重点人员的每日研判,动态实时掌控,保证了重点人员的“零出事”。此外,住宅小区本地亦应设置本地应用平台,鼓励创新开发数据应用模型,对本地设备所采集的数据进行集成应用,例如构建八十岁以上的独居老人三天以上未出入小区的安全报警、未登记人员连续多日留宿小区内的人员登记报警等模型,实现社区治理与治安防控。

(六)确立闭环处置流程,保证隐患消除落到实处。构建治安防控体系,发现安全隐患是基本目标,消除隐患才是防体系真正发挥实效的环节。上海住宅小区智能安全技术防范系统依托实时巡检系统,实现小区内部处置力量的实时在线跟踪定位,并就近将报警信息推送至处置力量。此外,为小区保安配备智能保安手持终端,配置保安持证上岗认证系统明确处置责任,保安可使用手持终端以照片或视频的形式及时反馈处置结果,无法处置的将报警信息及时向上一级平台推送。最终实现“发现-推送-处置-协调-监督-反馈”这一闭环流程,保证隐患消除落到实处。

(七)以数据信息的实时推送牵动共建共治。将住宅小区智能安全技术防范系统接入“一标六实”警用地理信息系统,实现“实有人口、实有单位、实有房屋、实有警情、实有安防设备实施、实有群防群治力量”的自动更新,构建高效数据信息推送体系,将相关案事件信息就近推送至小区保安、物业、平安志愿者等可社会可依靠力量,牵动社会力量参与共建共治,使“自助自救、互助互救、公助公救、梯次递进”的全民安防模式和“职责明晰、分工负责、数据共享、共建共治”的协同治理模式得以实现。

(八)确立数据权限,保证数据安全。大数据时代,数据安全的重要性不言而喻。汇聚住宅小区智能安全技术防范系统所采集到的数据进行集成应用更涉及到公民隐私保护的问题。针对上述问题,首先在住宅小区本地安全防范控制中心及各数据汇聚节点采取数据防泄漏、防篡改、防销毁措施。其次,多级平台与不同类型人员中应明确数据权限,例如小区本地应用平台对部分具体涉及公民个人隐私统计数据的隐藏显示,仅对报警事件与相关信息进行平台显示;公安内部使用的“肇事肇祸精神病人”、“上访人员”等敏感词汇的转换与隐藏显示等,通过这些措施,实现社会服务于治安防控之间的平衡。

四、大数据在治安防控体系建构中应遵循的原则

(一)打破数据壁垒,从源头做好数据规范。构建治安防控体系的核心要素是人,最终要实现的目标也是管住人。在构建治安防控体系中引入大数据战略,就是要将与人相关的数据整合起来做集成应用。这涉及到社会的方方面面,单靠公安部门来布设设备进行相关数据采集显然是不现实的,必须打破数据壁垒,将公安部门自己采集的数据与社会各部门所采集到的数据整合在一起做集成运用,才能真正做到描述过去与预测未来。当面对海量庞杂的数据时,在数据产生的源头就做好数据规范的相关工作,再将数据传输至各级平台做集成应用,无疑能够大幅提高数据整合效率,是最具拓展性的数据规范方式。

(二)做好事件分流,牵动共建共治。治安防控体系的建立离不开社会群防群治力量,它是社会治理中的一个方面必须与社会服务等相关职能融合对接。在面对所发现的各类案事件,必须做好事件分流,不属于公安职责范围内的事件,公安不能大包大揽,也没有能力去处理职责范围外的事件。只有各类案事件都能及时分流至相关职责部门并得到及时处置,隐患得以消除,才能发挥整个体系的作用。此外,社会面治安防控一直离不开群防群治力量的支撑,以公安部门为主导,以数据的流动为纽带,牵动社会可依靠力量加入到整个治安防控体系中来,是大数据在构建治安防控体系中应用时必须要达成的效果。

(三)权限分明,保证数据安全。数据安全是大数据时代永远的主题,也是大数据在各领域内开展实战应用必须保证的前提。在整个治安防控体系数据传输网络中,每一个数据产生,汇聚节点都应该采取相应的技术措施以避免数据泄露、丢失、被篡改的情况发生。除去面对传统的数据泄露、丢失等数据安全风险,在数据传输和平台集成显示的过程中,必须考虑数据本身是否涉及公民隐私等属性,明确各级数据汇聚节点的数据查阅权限,针对不同权限采取相应的身份认证、数据隐藏显示等措施,切实保证数据安全。

  

【参考文献】

[1]张兆端.“智慧警务”:大数据时代的警务模式[J].公安研究,2014(06):20-27.

[2]安鑫.我国城市社会治安防控体系建设研究[D].郑州大学,2011.

[3]熊一新.论社会治安防控体系建设[J].中国人民公安大学学报,2004(04):6-14.

[4]张胜杰.立体化治安防控体系研究[J].净月学刊,2015(05):85-90.

[5]张旭.大数据[M].科学出版社,2016.

[6]张兆端.关于公安大数据建设的战略思考[J].中国人民公安大学学报(社会科学版),2014:22-28.

[7]马宁.大数据与公安工作[J].辽宁警专学报,2015(04):19-21.

[8]张健.智能楼宇安全防范系统的研究与实践[J].山东工业技术,2015(04):150.

[9]李伟,张大伟,赵海龙.关于公安大数据建设应用及其“四化模式”的思考[J].中国安全防范认证,2017(05):53-56.

[10]孙静晶,郭灿.对智慧公安建设的初步探析[J].辽宁公安司法管理干部学院学报,2013(01):85-87.

[11]刘振华.论社会治安防控体系[J].广西社会科学,2008(11):168-172.

[12]王慧婷.推进大数据在公安工作中应用的措施建议[J].经营管理者,2015(27):313-314.