公安大数据应用案例（公安机关大数据应用）-大唐2025

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1、像常见的数据挖掘方法一样，大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”。该示例于2011年初推出。经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。

2、大数据能对个人的财产状况了解的一清二楚，也是反腐过程的重要利器。我们可以通过大数据甄选出有腐败嫌疑的官员，进行重点监控。大数据分析下，各个部门可以通过大数据识别出官员消费是否符合他的薪资水平。

3、数据采集和整理：从各种数据源中收集原始数据，并对数据进行清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。数据源可以包括监控视频、案件报告、公共数据库、社交媒体等。

4、大数据破案是指，在刑事犯罪信息库里存有大量罪犯数据，通过某种数据对此能确定犯罪嫌疑人。能够帮助侦查人员精确锁定犯罪嫌疑人、扩展案件相关线索，并深入挖掘其他罪行，所以在发生重大安全案件时，警方会启用大数据破案。

5、智慧公安的构建标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合，满足大数据时代社会对公安工作明确、快速、高效、灵活、智能响应的需求，拓展公安机关便民服务的新空间。

此外，CNN 级联、区域提议网络(RPN)和 Faster R—CNN 联合训练实现了端到端的优化，以及人脸检测基准，如 FDDB(人脸数据库)等。主要挑战人脸检测面临的困难是降低人脸识别准确率和检测率的原因。

案例1：电子警察疑似套牌车自动识别系统示例目标：该示例目标是从近12亿“电子警察”(卡口视频捕获系统)捕获的车牌数据中找出假车牌车辆，可称为“疑似假车牌车辆模型”。

身边的图像识别、人脸识别、文字识别应用案例，还有网络延迟方面的改进或创新之处。金融领域。

1、深度解析大数据在公安领域的应用近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。

2、大数据在公安领域的应用方式，可以分为以下3个方面：统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。

3、公安工作中的大数据分析全流程通常包括以下几个主要步骤：数据采集和整理：从各种数据源中收集原始数据，并对数据进行清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。

4、公安信息化的实质是信息技术在公安工作各个领域的广泛应用，是信息成为资源被开发、利用和积累的过程。在公安信息化过程中，信息资源作为一种无形资产，必须占据优势和主动，实现信息资源化、资源数字化。

5、以建立“大数据”处理分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已成为公安信息化应用的热点问题。本文通过两个案例来分析公安机关在“大数据”中的一些新的实际应用和新思路，以期为同行提供参考。

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