关键词：计算机应用技术；平安社区；大数据；治安风险；云平台
1基于大数据的智慧平安社区云服务平台的内涵
美国国家标准信息技术标准(NIST)将云计算定义为一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互便能快速获取这些资源。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。
2智慧平安社区大数据云服务平台总体设计
2.1资源层
为平台提供硬件与基础软件支撑，包括操作系统、虚拟软件等。
2.2数据持久层
建立社区的人员、组织、社区地上部件和社区空间地形库等12类，包含音频、高清视频、图像、建筑室内外模型等数据类型的基础数据仓库，实现人口数据、车辆数据、房屋数据、视频数据等社区基础数据的存储，并根据不同的数据类型存入不同的主题库中。
2.3数据处理层
实现数据的处理、关联与分析。通过特殊值填充、回归、多重填补、期望值最大化等方式进行数据遗漏补齐处理，如户口地址、常住地址等；通过分箱、回归、离群点分析等方式进行数据噪音处理，以去除不一致数据；通过粒度转换、规则计算、组合、分割进行数据转换处理；通过数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层进行数据规约处理；以人脸为数据标签，实现社区基础数据、重点人员信息与行为数据的关联，构建重点人员行为知识图谱，利用深度学习方法，实现治安风险的监测与预警。
2.4应用层
实现上层应用功能，应用功能包括：一张图、风险监测、风险防范、集中监控、警务处理、警民互动、评估考核、数据管理以及管理平台。
3子系统设计
3.1多协议动态适配的数据采集子系统
政府方与企业方数据种类主要为警力数据、视频监控、交通数据、案件数据、个体对象人员关系、社会关系、个体特征等，信息采集方式主要以web集成技术为主，Ftp技术为辅。社区数据种类主要以智能设备网络数据以及社区物管等基础数据为主，包括人口、房屋、车辆、组织、设备、地理位置、事件、民情、视频监控、门禁等，通过解析各设备及子系统间通信协议特征（如OPC、Modbus、Bacnet、KNX、485协议、HTTP协议等），收集主流设备厂家接口方法，研究厂家接口特征，建立接口特征库，通过特征库识别的方式，设计通用型协议适配方法，实现通信协议智能识别。同时建立接口协议与适配方法的关系库，协议识别成功，则自动调用对应接口方法，实现多子系统间异种协议动态适配。
3.2多源异构数据整合关联子系统
在采集的复杂且庞大的社区数据中，存在多源、异构、孤立的数据。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆针对数据类型的差异，选择不同方法进行数据的处理：对于人口、车辆等结构化数据的清洗、降噪处理；对于半结构化数据通过标记有向图、标记有序树、标记无序树等进行处理；对于非结构化数据的处理主要涉及音视频内容的处理，包括结构转化、文本内容提取、模板匹配、语义理解以及数据标签等方法[1]。通过对多源异构数据的存储、处理与管理分析，实现多源异构大数据的融合，再依托人脸识别技术，将人与融合后的社区数据进行同源分析及关联运算，形成以人为中心的关系网信息的网络结构。
3.3社区治安风险防范与处置子系统
当前社区资源如社区民警、治保会、街道办等资源分属不同的网格，在进行风险的处置时会发生风险处置不及时、责任主体不明确、资源调度困难等问题。通过建立网格融合的社区治安风险防范与处置技术，以解决上述问题。整合社区中所有的人、事、物等可利用资源，将城市管理网格、综合治理网格、社区治安网格等各个相互独立的网格功能，融合成一个网格信息大平台，实现网格信息的统一管理、调度。通过建立风险分类处理防范以及明确的风险处理责任体系，实现风险处理有制度可循，有规章遵守[2]。通过风险预警信息，实现风险处置工单的自动生成、转派、处置、评估、考核、归档的闭环流程管理，从而实现风险的及时防范与处置。
4关键技术设计
4.1通用多协议动态适配技术
本平台的关键技术之一为通用多协议动态适配技术，通过分析多种协议特征以及对应的协议实现方法，建立通信协议与接口特征库，当有硬件设备接入时，通过通信协议与接口特征的模板匹配，自动选择相应的通信协议与接口处理方法，实现设备设施的动态接入与处理。
4.2多源异构大数据精准关联技术
智慧平台社区大数据云服务平台的重点在于数据的挖掘分析，本平台采用多源异构大数据精准关联技术，通过对社区业务数据的清洗、转换、归约、集成等处理方法，将不同主题数据存放到对应分类的主题库中，将结构化、半结构化以及非结构化数据进行融合处理[3]。同时依托人脸识别技术，将人与融合后的基础数据进行同源分析及关联运算，实现人、车、物、网、点等数据精准关联，解决多源异构数据在社区环境下信息孤岛化的问题。
4.3重点人员异常行为预警技术
社区重点人员为治安风险发生率较高的危险源，通过对重点人员的监控与预警，实现治安风险的监测与预警[4]。基于深度学习的重点人员异常行为预警技术，通过社区基础数据的精确关联，详细分析重点人员异常行为的触发因素，以及导致异常行为升级的演化因素，并以基于时空行为信息学理论为基础，采用深度学习方法及异常行为检测模型，对历史数据进行特征抽取，重点挖掘重点人员异常行为发生规律及可能的影响因素，全面、精确、实时地掌握重点人员的各类动态，同时对重点人员异常行为的规律特点和趋势走向，以及未来一段时间内社区维稳、安保、上访等事件发生的时间、地点、严重程度进行近实时的、相对精准的预测，实现对重点人员异常行为预警机制的建立，并结合警务、政务、物业管理、综合治理一体化的智慧平安社区平台，给出预警信息。解决了社区只能靠人力完成重点人员的问题。
结束语：
智慧平安社区大数据云服务平台通过智能采集子系统，建立了覆盖社区人、事、地、物、组织等多类数据的社区基础数据库，包含音频、高清视频、图像、建筑室内外模型等数据类型。通过对多源异构大数据精准关联技术，实现社区基础数据的关联性分析模型，为上层应用分析提供数据支撑。
参考文献：
[1]张彬,李继民,张寿华,陈学海.基于动态信任评估的政务数据云服务平台设计[J].河北大学学报(自然科学版),2018,38(04):432-436.
[2]范可佳.智慧城市大数据云服务平台构建[J].电子技术与软件工程,2018(10):178.
[3]陶瑜.智慧城市大数据云服务平台构建研究[J].电脑知识与技术,2017,13(12):243-244.
[4]沙威,邱晓荣,黄能耿.浅谈大数据云服务平台的原理与设计[J].电脑知识与技术,2017,13(07):83-84.
论文作者:孟庆香
论文发表刊物:《城镇建设》2019年第9期
论文发表时间:2019/7/31
标签：数据论文; 社区论文; 平安论文; 技术论文; 重点论文; 风险论文; 服务平台论文; 《城镇建设》2019年第9期论文;