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基于语义智能的多数据融合 赋能智慧城市公共安全治理

ImageQ NLP/2021-09-22 15:26:20

自2017年起,人工智能多次被写入政府工作报告,国家领导人的重要讲话中也多次提到,要加快推进智慧城市建设,促进人工智能技术在公共安全领域的深度应用,提高公共服务和社会治理水平。

 

2021年是“十四五”开局之年,在数字中国、新型城镇化国家战略的指引下,我国智慧城市建设正迎来新一轮的提速期。

 

城市公共安全治理是智慧城市建设的重要组成部分,关系到人民群众的切身利益。在城市公共安全治理方面,有效地融合人工智能技术,不仅有利于提高城市管理效率、降低管理成本,而且有利于改善城市公共安全的现状,创造一个更加安全、稳定、和谐的公共生活空间。

 

大数据时代,随着我国公安信息化的深入发展,公共安全领域每天都产生海量视频、音频、图像、文字等非结构化信息数据。面向海量、多源、异构的数据,如何进行有效信息挖掘,并通过信息关联发现更深层次的知识,是当前公共安全治理的重要挑战。

 

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自然语言处理技术是在海量信息中高效获取有效信息的关键技术,也是人工智能领域的重要研究方向。自然语言处理的引入可以极大的解放公安人力,帮助公安工作人员快速完成对隐藏在文本信息中的有价值数据的提取、分析,进而成为公安工作人员侦查破案、打防管控的有力武器。

 

烽火普天大数据公安智能分析平台,基于自然语言处理与机器学习技术,将文本挖掘,语义理解,相似分析,数学建模,以及自主学习等多项人工智能技术与公安业务深度融合,在实现了基于语义智能的海量内部私有数据和外部公开异构数据的多数据融合的基础上,完成了智能检索、智能推荐、智能串并、案情态势分析等功能,构建了公共安全治理研判分析的智慧大脑,大大提高了公安工作效率,为智慧城市公共安全治理赋能。


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基于语义智能的多数据融合,能在充分挖掘非结构化文本数据价值的同时,与大量其它的结构化数据进行结合,实现两者的深度融合。例如:一方面,公安原始数据库表中存在一定数量的错误和遗漏,可以借助非结构化文本数据来进行勘误和补充,从而融合到结构化数据库中;另一方面,笔录和现勘等文本的挖掘可以对原始数据空白领域的补充,如人物关系,可以根据需求另外建设新的相关数据库。


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在某公安项目中,烽火普天公安大数据智能分析平台,保质高效地完成了30万份历史文档的全量挖掘,实现了对每篇文档的结构化解析,基于解析结果完成以人为中心的信息融合梳理出20000个要素完整的重点人员全息档案,生成400个以家庭族谱为基础的关系群体,大大降低公安工作人员信息获取的时间成本。平台的智能简报子系统简化了公安工作人员日常文字工作,将文档信息正确率提升至99%,将文字工作耗时降低60%。

 

烽火普天在自然语言处理与决策引擎深耕多年,自研的大数据公安智能分析平台实现了从海量数据中及时有效的分析出具有价值意义的情报信息,为公安行业提供全方位、多维度、深层次的大数据支撑,全面助力公安工作动力变革、质量变革和效率变革,形成全新突破。