天空地大數(shù)據(jù)公共安全事件預(yù)警預(yù)測應(yīng)用
定 價:98 元
叢書名:公共安全天空地大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
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- 作者:齊力
- 出版時間:2024/6/1
- ISBN:9787030785688
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:P208
- 頁碼:268
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16
本書旨在利用天空地多源異構(gòu)觀測大數(shù)據(jù),完成對公共安全事件的智能感知與理解。首先,系統(tǒng)總結(jié)公共安全大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、視頻結(jié)構(gòu)化描述、語義網(wǎng)與知識圖譜、大數(shù)據(jù)安全相關(guān)的基礎(chǔ)技術(shù),為天空地多元異構(gòu)大數(shù)據(jù)分析處理提供支撐;其次,通過數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)分析、模型預(yù)測、數(shù)據(jù)協(xié)同技術(shù)來構(gòu)建公共安全事件預(yù)警預(yù)測協(xié)同鏈;最后,介紹公共安全事件預(yù)警預(yù)測在交通樞紐異常管控、石化園區(qū)管理、無人機管控、天空地應(yīng)急指揮平臺等領(lǐng)域中的應(yīng)用。
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齊力,男,公安部第三研究所研究員,副主任,視頻結(jié)構(gòu)化描述關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用示范,公安部科學(xué)技術(shù)獎一等獎,2018年,排名第三;《公共安全大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》,"金盾文化工程"金盾圖書獎,2019年,排名第一;3.略,新疆自治區(qū)科學(xué)技術(shù)進步獎一等獎,2020年,排名第三。
目錄
第1章 緒論1
第2章 公共安全大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)·3
2.1 公共安全大數(shù)據(jù)的定義和特點3
2.1.1 公共安全大數(shù)據(jù)的定義3
2.1.2 公共安全大數(shù)據(jù)的特點4
2.2 大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)4
2.2.1 多源數(shù)據(jù)采集治理技術(shù)4
2.2.2 海量數(shù)據(jù)分布式存儲與實時處理技術(shù)·5
2.2.3 基于實體-聯(lián)系的海量數(shù)據(jù)融合技術(shù)·7
2.2.4 海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分布式檢索技術(shù)8
2.2.5 基于預(yù)寫日志的數(shù)據(jù)記錄跟蹤技術(shù)10
2.2.6 大數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問分布式SQL查詢·10
2.2.7 大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)12
2.3 大數(shù)據(jù)可視化17
2.3.1 設(shè)備支持與集成18
2.3.2 數(shù)據(jù)處理和分發(fā)19
2.3.3 大屏可視化呈現(xiàn)20
2.3.4 交互性21
2.3.5 安全性21
參考文獻22
第3章 深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)·24
3.1 深度學(xué)習(xí)概念與機理24
3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24
3.1.2 深度結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25
3.1.3 深度學(xué)習(xí)25
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29
3.2.1 卷積30
3.2.2 非線性變換(激活函數(shù))32
3.2.3 池化33
3.3 反向傳播算法34
3.4 深度學(xué)習(xí)的正則化35
3.4.1 早停36
3.4.2 參數(shù)范數(shù)懲罰36
3.4.3 數(shù)據(jù)增強37
3.4.4 集成38
3.4.5 Dropout38
3.5 深度模型的優(yōu)化38
3.5.1 深度模型優(yōu)化的基礎(chǔ)概念39
3.5.2 深度模型優(yōu)化的挑戰(zhàn)39
3.5.3 常用的優(yōu)化方法40
3.6 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用42
3.6.1 計算機視覺42
3.6.2 語音識別48
3.6.3 自然語言處理49
參考文獻50
第4章 視頻結(jié)構(gòu)化描述基礎(chǔ)技術(shù)·54
4.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況54
4.2 視頻結(jié)構(gòu)化描述架構(gòu)55
4.3 模式識別層的規(guī)范重構(gòu)58
4.3.1 規(guī)范重構(gòu)關(guān)鍵問題58
4.3.2 模式識別語義輔助58
4.3.3 模式識別數(shù)據(jù)語義規(guī)范61
4.4 視頻資源層的語義互聯(lián)63
4.4.1 視頻資源層語義互聯(lián)的關(guān)鍵問題63
4.4.2 視頻資源層語義互聯(lián)的模型基礎(chǔ)64
4.5 業(yè)務(wù)需求層的智能聚融65
4.5.1 業(yè)務(wù)需求層智能聚融的關(guān)鍵問題65
4.5.2 視頻資源語義標注66
4.5.3 業(yè)務(wù)需求語義情景構(gòu)建68
4.6 視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)在公共安全應(yīng)用前景·68
4.6.1 在視頻偵查技術(shù)中的應(yīng)用69
4.6.2 在交通管控中的應(yīng)用69
4.6.3 在網(wǎng)絡(luò)輿情分析中的應(yīng)用70
參考文獻70
第5章 大數(shù)據(jù)安全基礎(chǔ)技術(shù)·72
5.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況72
5.2 數(shù)據(jù)采集安全技術(shù)73
5.3 數(shù)據(jù)存儲安全技術(shù)75
5.3.1 隱私保護75
5.3.2 數(shù)據(jù)加密75
5.3.3 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)77
5.4 數(shù)據(jù)挖掘安全技術(shù)78
5.4.1 身份認證78
5.4.2 訪問控制79
5.4.3 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫安全策略80
5.4.4 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫安全策略81
5.5 數(shù)據(jù)發(fā)布安全技術(shù)83
5.5.1 安全審計83
5.5.2 數(shù)據(jù)溯源86
5.6 防范APT攻擊87
5.6.1 APT攻擊的概念·87
5.6.2 APT攻擊特征·88
5.6.3 APT攻擊的一般流程88
5.6.4 APT攻擊檢測·89
5.6.5 APT攻擊的防范策略91
5.7 安全大模型93
5.7.1 情報解讀和漏洞分析93
5.7.2 快速響應(yīng)與決策處理94
參考文獻94
第6章 數(shù)據(jù)匯聚97
6.1 相關(guān)概念及發(fā)展概況97
6.2 數(shù)據(jù)內(nèi)容及特點分析97
6.2.1 數(shù)據(jù)類型97
6.2.2 采集數(shù)據(jù)所處的網(wǎng)絡(luò)及特征100
6.2.3 匯聚數(shù)據(jù)特點101
6.2.4 匯聚數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)102
6.3 數(shù)據(jù)元素統(tǒng)一描述與演化103
6.3.1 公共安全視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)共享應(yīng)用標準體系簡介103
6.3.2 公共安全視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用標準體系簡介105
6.3.3 公共安全行業(yè)視頻圖像應(yīng)用重要標準106
6.4 數(shù)據(jù)安全匯聚122
6.4.1 視頻數(shù)據(jù)安全融合的必要性122
6.4.2 安全融合應(yīng)用原則122
6.4.3 數(shù)據(jù)安全匯聚架構(gòu)123
參考文獻125
第7章 數(shù)據(jù)分析127
7.1 天空地數(shù)據(jù)分析能力概述127
7.2 視頻圖像分析技術(shù)128
7.2.1 人員檢測和識別128
7.2.2 車輛檢測和識別130
7.2.3 人流量估計133
7.2.4 火焰煙霧檢測133
7.3 語音識別技術(shù)134
7.3.1 語音轉(zhuǎn)文字134
7.3.2 語音情感分析136
7.4 社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)136
7.4.1 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析136
7.4.2 人員行為特征分析138
7.4.3 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測139
7.5 大模型技術(shù)141
7.5.1 大模型構(gòu)建141
7.5.2 基于大模型的內(nèi)容分析143
7.5.3 基于大模型的語義檢索和推理應(yīng)用144
7.6 數(shù)字孿生建模與分析技術(shù)145
7.6.1 地理信息數(shù)據(jù)管理145
7.6.2 三維建模148
7.6.3 空間分析150
7.6.4 地理信息系統(tǒng)可視化151
參考文獻·152
第8章 預(yù)警技術(shù)155
8.1 預(yù)警技術(shù)概述155
8.1.1 預(yù)警模型的構(gòu)建156
8.1.2 預(yù)警技術(shù)的應(yīng)用場景157
8.1.3 預(yù)警技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的發(fā)展趨勢157
8.2 預(yù)警技術(shù)的挑戰(zhàn)與機遇158
8.2.1 預(yù)警技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)158
8.2.2 預(yù)警技術(shù)發(fā)展的機遇159
8.3 基于公共安全大數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)159
8.3.1 基于時空數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)160
8.3.2 基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)162
8.3.3 基于文本數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)164
8.3.4 基于圖像數(shù)據(jù)的預(yù)警技術(shù)165
8.4 面向目標的分析與預(yù)警技術(shù)166
8.4.1 行為分析技術(shù)166
8.4.2 區(qū)域場景分析技術(shù)168
參考文獻·169
第9章 數(shù)據(jù)協(xié)同171
9.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的定義和意義171
9.1.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的定義171
9.1.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的意義172
9.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的發(fā)展歷程172
9.3 大數(shù)據(jù)的協(xié)同挖掘技術(shù)173
9.3.1 協(xié)同過濾算法173
9.3.2 協(xié)同聚類算法174
9.3.3 協(xié)同分類算法175
9.4 數(shù)據(jù)協(xié)同平臺的架構(gòu)和設(shè)計176
9.4.1 數(shù)據(jù)的整體策劃176
9.4.2 建立數(shù)據(jù)標準176
9.4.3 建立數(shù)據(jù)中心177
9.4.4 數(shù)據(jù)協(xié)同平臺建設(shè)178
9.5 公安數(shù)據(jù)協(xié)同平臺179
9.5.1 設(shè)計需求179
9.5.2 系統(tǒng)架構(gòu)179
9.5.3 系統(tǒng)組成180
9.5.4 關(guān)鍵模塊180
9.5.5 重點人員布控與抓捕數(shù)據(jù)協(xié)同183
9.5.6 重點車輛布控與抓捕數(shù)據(jù)協(xié)同183
9.5.7 人流密度監(jiān)測數(shù)據(jù)協(xié)同184
9.5.8 群體異常事件監(jiān)測數(shù)據(jù)協(xié)同185
9.6 數(shù)據(jù)協(xié)同的挑戰(zhàn)和機遇186
9.6.1 數(shù)據(jù)協(xié)同的挑戰(zhàn)186
9.6.2 數(shù)據(jù)協(xié)同的機遇187
參考文獻187
第10章 應(yīng)用189
10.1 交通樞紐異常管控應(yīng)用189
10.1.1 重點人員的識別與定位189
10.1.2 人員精準軌跡描述和溯源191
10.1.3 人群異常行為告警191
10.2 石化園區(qū)異常管控應(yīng)用194
10.2.1 人員管理195
10.2.2 車輛管理197
10.2.3 重點部位管理202
10.2.4 火災(zāi)煙霧檢測204
10.3 危化品監(jiān)管應(yīng)用平臺205
10.3.1 重大危險源備案子系統(tǒng)205
10.3.2 監(jiān)測指標管理子系統(tǒng)207
10.3.3 ;穲@區(qū)(企業(yè))監(jiān)管系統(tǒng)209
10.3.4 可視化展示子系統(tǒng)215
10.3.5 監(jiān)測預(yù)警子系統(tǒng)218
10.4 無人機管控平臺225
10.4.1 非合作無人機管控系統(tǒng)226
10.4.2 合作無人機管控系統(tǒng)231
10.5 天空地應(yīng)急指揮平臺242
10.5.1 業(yè)務(wù)流程242
10.5.2 系統(tǒng)設(shè)計243
10.5.3 系統(tǒng)接口245
10.5.4 系統(tǒng)功能246