基于六普数据的我国人口流动与分布分析

2020年中国流动人口调查报告【实用】

每6个中国人中就有1个在“流动”、新生代占比过半、超7成流动人口集中在东部……19日，国家卫生计生委发布《中国流动人口发展报告》，一组组数据的背后是中国城镇化快速发展给普通人生活带来的巨大改变。 全国有多少流动人口? ——每6个中国人中有1个在“流动” 《报告》数据显示，年，中国流动人口规模达2.47亿，占总人数18%，相当于每六个人中有一个是流动人口。 《报告》分析称，未来一二十年，中国仍处于城镇化快速发展阶段，按照《国家新型城镇化规划》的进程，2020年中国仍有2亿以上的流动人口。 “十三五”时期，人口继续向沿江、沿海、沿主要交通线地区聚集，超大城市和特大城市人口持续增长，中部和西部地区省内流动农民工比重明显增加。 谁是流动人口“主力”? ——新生代占比过半 《报告》指出，新生代流动人口占比持续提高，流动人口的平均年龄明显上升。年调查的务工经商的劳动年龄流动人口中， 0年及以后出生的新生代占48.8%，其中“90后”占11.2%。 年相应劳动年龄的流动人口中，新生代的比例已经超过一半，为51.1%，“90后”相应比例为12.3%。 与此同时，流动人口的平均年龄呈上升趋势，且老化速度快于全国人口。年流动人口的平均年龄为27.9岁，年为29.3岁，增加了1.4岁。 另外，年流动人口动态监测数据显示，流动人口平均受教育年限为9.3年，“80后”流动人口平均受教育年限为9.8年。相比年(流动人口平均受教育年限为9.2年，“80后”受教育年限为9.6年)，中国流动人口整体受教育程度有所提高。 流动人口流向哪? ——超7成流动人口在东部 从流动人口的区域分布看，年，东部地区流动人口占全国流动人口的比例为75.7%，西部地区为14.9%; 年的相应比例分别为74.7%、16.6%。东部地区依然是流动人口最集中的地方，但占比有所下降，而西部地区占比有所增长。 东部地区的流动人口以跨省流动为主，年东部地区跨省流动人口的比例为88.2%，年相应的比例有所降低，但仍达到87.7%。

公安大数据的应用

“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，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。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方

流动人口数据研判分析报告

花园路街道流动人口数据分析报告 截止2011年4月为止，花园路街道流动人口总量已经达到37122人。根据流动人口管理系统的统计数据分析，花园路街道辖区的流动人口情况具有以下几个主要特征： 1、流动人口的流入量总体趋缓； 2、辖区内的流动人口主要以市内流动人口为主，跨省的流动人口主要来自临近省份； 3、辖区流动人口的整体文化水平不高，初中和高中文化程度占大多数，大专以上文化程度的人较少； 4、流动人口在外滞留时间日趋延长，大有扎根趋势； 5、流动人口所从事的行业集中在劳动力型或服务型行业； 总体说来，由于花园路街道的经济产业结构没有大的变化，近期内流动人口的结构和分布情况会稳定地保持现状。 花园路街道流动人口目前存在的问题以及建议： 1、目前流动人口在外滞留时间日趋延长，他们没有常住户口，常年流动在外，只在节假日才回家休整和团聚，在一些流动人口的聚集点，甚至已形成了他们的自成系统。因此随着流动人口在外滞留时间的延长和流动性相对稳定，也将要求我们来解决流动人口的各类社会保障和公共设施，如流动适龄儿童少年的就学问题等。

2、由于流动人口中，农民工所占比重较大，可以对农民工开展有针对性、实用性强的技能培训，提高其就业技能；将流动人口子女义务教育经费列入各级财政预算，保障流动人口子女平等接受义务教育；按照属地化原则，流动人口医疗卫生及计划生育服务、传染病防治、妇幼保健等方面，与当地户籍人口享受同等待遇。 3、积极推进户籍管理制度改革，逐步解决长期在城市就业、居住的农民工的落户问题。落一证式管理、居住证前置制度，实在劳动就业、房屋居住、户籍户口、子女教育、医疗卫生等各方面为流动人口服好务，让千万流动人口和当地居民享受同等的公共服务，让他们能尽快的融入当地社会。 花园路街道流管办 2011.8.10

公安视频大数据平台

公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上

Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个形式的输入，然后同样产生一个形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值得value集合到一起传递给Reduce函数，Reduce函数接收一个如形式的输入，然后对这个value集合进行处理，每个reduce 产生0或1个输出，Reduce的输出也是形式的。 3、HBase Hbase即Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range 来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与Hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase 从2008 年第一次商用开始，已经被越来越多的在线服务公司所采

分析：公安大数据应用的构建方式与难点

分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、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。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智

能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。

华为公安大数据解决方案

华为公安大数据解决方案

公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景

通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务

免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.wendangku.net/doc/ed8153313.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。 超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定 位关键数据。 开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化 建设。

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

公安车辆大数据分析

公安车辆大数据分析 车辆大数据分析 车辆大数据除了要处理结构化的过车数据，还要处理非结构化的卡口图片，对卡口图片采用非基于机器学习的图片识别分析软件进行结构化，然后按照结构化数据处理的方法进行处理。 车辆大数据分析概述 车辆大数据分析通过对汇聚到大数据平台的全省卡口图片信息进行深度的数据分析，基于深度学习的方式解析出车牌、车型、车身颜色、驾驶员照片、副驾驶照片等特征信息，同时整合车辆盗抢库、车驾管库、六合一等系统，构建以车牌、车型、地点、时间为基础的车辆分析预测、稽查布控大数据应用，包括车辆活动轨迹、嫌疑假套牌车分析、车辆频次分析、车辆尾随跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、车辆落脚点分析等。 车辆图像警务大数据实战平台在业务层面，涵盖图像信息接入、数据挖掘处理、研 判分析应用等多个环节；在用户层面，面向刑侦、交警、情报、指挥中心、治安等多个部门；在网络架构层面，部署在视频专网的卡口数据需通过省厅视频边界平台进入部署在公 安网内的车辆图像警务大数据实战平台；从平台关联层面，平台建成后能够与专网视频侦 控平台、专网卡口联网系统、PGIS警用地理信息系统等多个信息系统实现互联互通。 车辆大数据分析业务流 车辆图像警务大数据实战平台的业务通过计算调度集群从前端视频监控设备中实时抽

取视频图像信息，获取系统源数据，然后经过视频图像智能分析集群将非结构化数据抽取、转换，加载至动态车型库，最后利用实时搜索引擎集群、大数据分析集群、网络服务集群完成功能应用APP的多样化请求。 1.源数据采集、读取及任务分发 平台可自动智能采集读取数据库获得过车数据，自动分配数据来源。支持FTP、HTTP、NFS、CIFS、i-SCSI、RTSP等多接口类型，及多种格式信息，包括文本、图像等。 平台任务允许模块将待分析数据加入到任务队列，实现临时缓存。数据处理模块不断从任务队列提取数据，分发至各算法线程池，并调用算法引擎进行智能化分析和识别，实现多任务的并发异步处理。处理后的结果通过接口返回到应用系统。 2.目标车辆结构化查找 用户在应用系统WEB端，通过品牌、型号、年款、颜色等特征，或一键上传图片，可限定日期时间在地图范围内采用框选或任意划定搜索范围，进行车辆的查找操作。 由于分析过程中，平台分析结果（结构化语义）已存入图像警务云大数据调度中心数据库，因此，平台客户端后台软件可以直接从结构化数据库中进行语义搜索和统计分析。 3.按车辆局部性特征搜索 用户通过应用平台WEB端，将车辆图片样本提交到WEB控件，并通过WEB控件中的标记工具，将需要查找的特征物标识出来，连同待查找的设备范围、时间范围等一起发送指令到本平台。

中国流动人口的规模分布和结构特征

中国流动人口的规模、分布和结构特征 人口的流动也是一种重要的人口地理现象，它和人口迁移的区别在于它不改变户籍登记地，因此可以把流动人口定义为在本地居住3日以上，不具有本地常住户口的暂住人口和常住人口，以及在旅途中周转的人口。 关于流动人口的总量，很难进行精确的统计。由于在现代社会中，越出“本地”的人口流动基本上全都要使用交通工具，而人口流动量比人口迁移量总要大出许多倍，所以一个地区的客运总量大致可用来反映其人口流动的规模。 新中国成立以后，除60年代曾出现下降和停滞外，全国客运总量一直是迅速上升的。据此推算，1950～1988年间全国人均每年流动次数增长了18.5倍，全年人均旅行距离也延长了11.6倍，表明人口的流动性显著增大了（见表69）。近两三年来，全国客流量有所减小，1990年人均旅行距离比1988年缩短了11％；究其原因，主要有二：①治理整顿抑制了经济过热；②客运价格在稳定多年后首次大幅提高，从而抑制了一部分非必要性人口流动。 中国人口的流动性虽比过去显著增大，但与一些外国相比，差距仍很大：人均旅行里程在80年代中期仅为日本的1/20，不及美国的1/30。事实上，不仅中国的乡村人口，即使是城市人口，也有很大一部分人终生很少离开常住地外出流动，他们的活动范围就是住家周围几公里为半径的狭小圈子，这从一个侧面说明中国人口分布的相对凝固化。 人口的流动性主要取决于经济水平，应该说它在某种意义上是生活走向现代化的一个标志，而经济部门和地域结构的改善，也必然要在人口流动上有所反映。1989年，辽宁省人均旅行1043.9公里，西藏仅139.2公里，二者相差6倍以上；同年浙江省人均流动7.3次，安徽省仅2.6次，都反映出经济水平的差距。但流动人口的分布还与政治和交通地理位置有密切关系，一些水陆空交通枢纽，如北京、南京、沈阳、武汉、上海、广州等，本身就是特大城市兼政治、经济、文化中心，又有庞大的中转客流，成为具有全国意义的流动人口聚会焦点。如1989年南京市市区铁路、公路和水运的客运量分别达到1119万人、1539万人和2519万人，合计达5177万人，相当于市区人口每人流动21次。而广大农村经济水平低，有的地理位置也很偏僻，外来人员少，流动人口就少得多。其中中国东部各县1年人均流动约数次，如辽宁省岫岩县1987年为5.49次，安徽

公安大数据平台建设思路研究

含的摄像机、卡口、物联网感知终端如MAC 地址采集设备等，包 含网络接入设备、核心交换设备、安全管控设备等。同时,需积 极协调与挪人员库、M 库等公安资源库的離。細设施 层是整个架构的基础，为平台服务及业务呈酸供基础资源。 图1系统理辑结构图 平台服务层主要包含地图引擎、大数据处理、智能分析、 数据存储等模块;地图引擎用于加载不同类型的地图资源，便 于向上提供可视化呈现的基础;大数据处理模块基于H a d o o p 和Spark 两种计算框架，可实现对历史数据的归类分析、对实 时数据的流式处理，实现多种数据类型的清洗、挖掘、计算、碰 撞等，基于数据处理模型和算法，在时空数据库的基础上为公 安实战业务提供基础数据计算;智能分析模块加载图像、数据 分析算法，可实现基于人、车、非机动车的结构化、半结构化处 理，可加载如人脸识别、视频结构化、车辆二次识别等相关算 法，将系统中大量的非结构化数据处理变成结构化或半结构 化数据，便于后续的大数据处理;数据存储模块用于存储基础 音视频数据、疑情数据、线索数据、警情数据、案件数据等，可 对外提供存储及检索服务、备份归档服务、业务数据调度服务 等;平台服务层是整体架构中最重要的数据处理层，可通过高 总线、标准接口实现与基础数据层的对接，同时通过标准接口 可对外提供数据处理服务，便于系统的可视化业务呈现层针 对不同需求的用户进行定制化业务功能开发。 可视化业务呈现层是基于平台服务层提供的标准数据、 计算资源调度接口，基于不同行业用户的差异化需求，基于 指挥中心大屏显示、桌面显示、移动显示等不同业务应用模 型而进行业务操控的层次;可视化业务呈现层可对不同用户 提供如指挥调度、治安巡控、合成作战、视图解析、交通管控、 1概述 平安城市视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频 实战深度应用阶段。面对视频资源整合规模的持续扩大、视 频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海 量视频数据，如何充分利用海量的视频数据，实现海量视频数 据的高效检索以及基于实战需求构建警务大数据应用平台， 成为视频深度应用亟待解决的问题。 建设一个基于智能、物联网等新技术的应用平台，实现基 于人脸、车牌等多维数据采集、数据分析研判于一体的视频图 像信息应用系统可以解决如何快速有效提高从大量视频和图 像信息中査找到有效信息的效率问题，解决海量视频数据的 不断増大带来的存储成本的增加问題以及目前的视频数据使 用方案越来越难解决的海量视频应用场景。其次利用目前已 建设的天网、智能交通视频、社会面视频等数据，打造大数据 分析中心，为侦查破案提供数据分析支撑。 2建设原则 采用智能分析、数据海量信息检索、物联网、云存储等先 进技术，开展各警种、各部门视频图像信息深度应用?实现视 频图像信息与天网、智能交通等各类公安数据信息的交互与 共享，推进各警种开展视频治安防控、视频指挥调度、人员管 控、车辆管控、视频图像侦査、视频交通管理等公安实战视频 应用。 (1) 坚持开放接口，数据共享的原则?要开放数据接口，加 强与公安各警种、各政府职能部门的业务系统对接，充分实现 视频图像信息数据共享，最大程度地满足各瞀种、各部门在业 务工作中对视频图像信息的需求a (2) 坚持业务主导，协同作战的原则。应用工作要紧密结 合公安实战业务和城市综合治理业务工作需求，坚持以业务 为导向，紧紧服务于公安实战和城市综合治理。要避免只依 靠视频图像信息的单一作战，要加强视频图像信息与其它信 息数据的关联和碰撞，加强多警种、多业务的协同作战。 (3) 坚持专业支撑，综合应用的原则。要坚持专业化和普 及化并重发展的方向，通过开展视频图像与其他数据的协同 应用工作，打造专业安防技术，为公安实战提供专业技术支 撑。同时，开展全瞥的视频图像信息及各相关平台数据的普 及应用和综合应用，提升全警的战斗力。各安防系统综合信 息为政府各职能部门提供专业技术支撑，提升城市综合治理 水平。 3系统逻辑结构 基础数据层主要是多种类型的数据雜、接入、承载网络及 处理层，基础数据层主要包含天网、智能交通、警务通系统中包 2018年第1期 信息通信 2018 (总第 181 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 181) 公安大数据平台建设思路研究 马磊 (江苏省邮电规划设计院有限责任公司，江苏南京210000) 摘要:从分析当前公安监控技术的发展情况及面临的主要问题入手，提出了公安大数据平台的建设原则及系统的逻辑架 构、总体架构，分析了不同业务的大数据处理流程，并对大数採平台的功能需求进行了阐述。关键词:公安;大数据平台；结构化 中图分类号:TP 274 文献标识码:A 文章编号：1673-1131( 2018 )01-0061-03 .天知资39 天 W ttlg _ S U t 交iAUBii ! 交通视頻资《 j j 轚务ig 敗抿 ■ a 乐 ffi 制墼 su 设旌大 r b c j .b 丨 系绞栘功终期鼉不及坨故系铳 j T F X c = 化銮 § j f S 0M _ _ J 萎础败据 s 61

大数据背景下公安数据分析平台建设

大数据背景下公安数据分析平台建设 随着公安信息化的高速发展，公安各级部门积累了海量的业务数据。如何快速挖掘其内在价值，已成为公安信息化迫切需要解决的关键问题。因此，需要运用科技手段，提高公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析能力，构建符合公安实战所需要的智能大数据支撑体系。 一、建设目标 面向公安实战需求开展数据的深度整合和综合利用，构建一套基于大数据的统一数据采集、存储、分析、挖掘、应用的综合平台，实现以下目标： ●?数据资源大整合，构建齐全、鲜活的数据集市。 抽取、清洗、转换、汇集跨地区、跨警种的各类数据，组建由公安内部、外部数据、互联网数据等组成的基础数据库；面向信息检索、数据分析和专题应用需求重新构建的专题数据库；形成数据齐全、归类清晰的数据集市。 ●?构建高效处理、安全存储的大数据平台。 采用云计算架构，构建大数据平台。通过云计算、分布式存储、分布式计算、内存计算等技术手段提高数据处理能力，提高对非结构化数据，大容量数据的存储及处理能力，满足各类应用数据处理要求。 ●?构建标准化、多样化、高效的数据共享平台。

按照统一标准，分类别封装通用的数据访问、数据互操作、应用功能类、数据交换、信息布控等接口，通过服务总线形式提供，并由共享门户展现，满足基层数据共享需求。 深化数据应用，构建切合实战的数据应用平台。 根据一线实战需求的共性，开发部分通用的数据应用，譬如云搜索、信息比对、信息布控、背景审查等。借助大数据高效数据处理能力，开发对数据的深度应用，譬如智能碰撞、关系人挖掘、情报线索分析等。 二、建设内容 建设方案分为数据资源、数据服务、数据应用三个层面，整体架构如下：

流动人口分析报告研判报告

XX镇流动人口服务管理工作 基础信息调查 分 析 报 告 XX镇流动人口服务管理工作办公室二〇一一年一季度

流入人口基本数据分析 一、指标注解： （一）统计分析区域：我镇的X个村（社区）XX村、XX村、XX 村、XX村、XX村、XX村、XX村、XX村、XXX村、XX社区。 （二）、数据统计时间：分析中所用数据均是从流动人口服务管理推进工作以来截止2011年3月31日的数据。 二、总体概况 截止2011年3月31日，10个（社区）流入人口信息系统汇总录入流入人口429人，房屋信息4772户、出租房屋58户、大型用工单位16个、流出人口804人，留守儿童21人、空巢老人12人、返乡人员12人。 （一）流入人口基本数据： 1、人口比例：10个村（社区）常住人口16480人，其中流入人口429人，占2.6%；其中流出人口804人，占4.9%。 2、年龄结构：在所有流入人口中6岁以下的有10人，占2.3%；6至16岁的有16人，占3.7%；16至60岁的有374人，占87.2%；60岁以上的有29人，占6.8%。 3、流入人口性别：男性多于女性；其中男性为232人，占54.1%；女性为197人，占45.9%。流出人口性别：男性也多于女性；男性为428人，占53.2%；女性为376人，占46.8%。 4、主要流入地：我镇主要流入人口本市其他地区（市）县15

人，占3.5%；省内市为216人，占50.3%；省内县35人，占8.2%；省外市39人，占9.1%；省外县32人，占7.5%，本区（市）县其他乡镇91人，占21.2%；国外1人。 5、流入事由：在10个村（社区）采集的流入人口中，务工的有324人，占75.5%；其他流入经商、服务、借读、养老等的有105人，占24.5%。流出人员中，务工的有780，占97%；其他的有24，占3%； 6、受教育程度：在10个村（社区）采集的流入人口中，小学文化的有101人，占23.5%；初中文化的有230人，占53.6%；高中文化的有46人，占10.7%；大专文化的有23人，占5.4%；大学本科文化的有10人，占2.3%；研究生及以上文化1人。 7、职业状况：从事加工制造的有29人，占6.8%；从事建筑行业的有36人，占8.4%；从事服务行业的有98人，占22.8%；未就业的有24人，占5.6%；从事其他行业的有242人，占56.4%。 8、培训状况：在已采集的流入人口中，流出前加入过培训的仅有32人，占7.5%，而未加入培训的有397人，占92.5%。 9、流出人口方式：以组织输送流出的有18人，占2.2%；通过亲友介绍的有61人，占7.6%；自发流出的有725人，占90.2%。 10、基本养老保险：在已采集的流入人口中， 参加养老保险的有64人，参加医疗保险的有184人，参加工伤保险的有41人，参加生育保险的有23人，参加失业保险的有25人，参加非城镇综合保险的有3426人。未参加保险的流动人口有

公安大数据处理平台的探索

2014年第3期广东公安科技总第117期公安大数据处理平台的探索* 吕益民1宫夏屹2聂春华1 (1.广州市公安局科技通信处，广东广州510030; 2.中国航天科工集团二院北京仿真中心，北京100854) 摘要本文通过对大数据应用的发展现状和广州公安视频数据进行分析，从广州市公安局对大数据应用的需求出发，构建了公安大数据支撑平台的体系架构，并提出建设一个用于解决视频及 图像等大数据存储、分析处理等问题的公安大数据处理平台的构想。 关键词公安大数据平台 引言 大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。［1］业界将其归纳为4个“V”———Volum、Variety、Value、Velocity，即具有4个典型特征：第一，数据大体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，数据类型繁多，网络日志、视频、图片、位置信息等等；第三，价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用数据只有几秒；第四，速度快，俗称“秒级定律”，即速度要求很高，一般要在秒级时间给出分析结果，时间太长就失去价值［2］。目前大数据的研究和应用已成为各行业数据研究的重点。 当前，各行业数据爆发性增长，亟需转变数据处理模式。在公共安全领域，治安系统、智能交通视频数据呈井喷式增长，已显现出行业大数据的典型特征。如广州的社会治安视频监控系统，目前进入第二期建设阶段，如果我们将社会上所有的视频监控数据都接入公安系统，每天将产生PB规模的视频、图像及相关数据。如何对如此大规模的数据进行智能、高效的组织管理和分析处理，在此海量信息中提取有用信息，以辅助公安机关开展治安防控、警情研判及指挥决策已成为当前公安业务中亟需解决的难题。针对这些难题，我们就需要建立面向公安大数据的处理平台。有鉴于此，我们从广州市公安局对大数据的应用出发，研究分析出一种用于解决视频及图像等大数据存储、分析处理等问题的公安大数据处理平台。该平台通过综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘等技术，针对图像、视频等非结构化数据开展存储、挖掘和联动分析等应用研究。 1大数据应用技术及公安业务现状分析 从2009年开始，“大数据”逐渐成为互联网信息技术行业的热门词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传 *首届公安信息化建设优秀论文评选活动优秀论文

流动人口调研报告

流动人口调研报告

辖区内流动人口服务与管理工作在局领导的带领下，紧紧围绕改革发展稳定大局，坚持服务与管理并重，积极落实各项工作措施，取得明显成效，为促进经济与社会发展、维护社会和谐稳定发挥了重要作用。 （一）管理体系基本建立。成立了区流动人口服务管理工作领导小组，由区委副书记任组长，区委常委常务副区长、区委常委公安分局局长、区委政法委副书记为付组长，区政法委(综治办)、组织、宣传、公安等21个单位为成员单位。领导小组下设专门办公室，抽调公安、劳动、计生等部门人员组成，政法委副书记兼任办公室主任，负责组织协调、指导督促、检查考核全区流动人口的日常服务管理工作。各乡镇、街道成立流动人口服务管理工作领导小组，负责本辖区流动人口服务管理工作。流动人口200 人以上的社区设流动人口服务管理中心，中心主任由社区主任担任，副主任在流动人口中产生。 （二）维权保障机制不断健全。全区建立了三级法律服务和法律援助网络，设立了流动人口维权服务中心，并开通了12345维权热线。乡镇（街道）在综治中心设立了维权站，社区由司法部门设立了法律顾问或联络员，公布了姓名和联系电话，极大方便了流动人口的法律维权咨询。中远、欧华等一批规模企业能依法与流动人口签订劳动合同，建立权责明确的劳动关系。劳动部门加大查处力度，及时调处劳资纠纷，并逐步完善流动人口的基本养老、医疗、失业、工伤、生育等保障措施。全区工伤保险全面

覆盖；船东互保全面覆盖下海渔民中的流动人口。船舶、建筑等高风险行业、高纠纷行业设立了保证金制度，维护了流动人口的合法权益。 （三）民主政治权利得到较好体现。区委区政府出台的《关于进一步加强新居民服务管理工作意见》中明确规定区、乡镇（街道）党代表和区政协委员中，各类先进、劳动模范等荣誉称号的评选，流动人口要占有一定的比例。各社区根据条件视情建立了流动人口党支部。区总工会强化企业“党工共建”，把流动人口组织到企业工会中来，使流动人口民主政治权利得到有效保障。 （四）子女就学问题基本得以解决。区委区政府加大教育资金投入，积极保障流动人口子女受教育的权利，大力引导、鼓励和支持社会力量创办流动人口子女学校，不断扩大教学规模，使教学资源与流动人口子女就读需要相适应，逐步实行以公立学校为主，民工子弟学校为辅的义务教育新体制，并行文明确了流动人口子女入学有关规定。当前，全区流动人口适龄子女实际入学（义务教育阶段）人数5212人，其中在公办学校就读3031人，占58.15%；在三所民工学校就读的2181人，占41.85%。流动人口适龄子女（义务教育阶段）入学率达98%，总数占全区在校学生数的23.07%。 （五）卫生健康状况明显改进。加强流动人口集中地区及周边的食品安全监督和卫生防疫工作，对流动人口子女实行免费接

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文)

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案 产品推荐2:激光投影:最佳的大屏解决方案产品推荐3:智慧 展厅:综合应用解决方案 物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型，意在探讨该套模型在实际应用中的可行性，以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力，单靠警员人工破案已无法满足社会需求，因此国家提出“科技强警”的发展战略，借助 高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪，“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而，随着信息时代的到来，犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽，传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。 近年来，“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词，仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活，将人们拉入了科幻电

影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢？ 物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。 作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。 警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。 本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析 模型，借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。 技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利 用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖 掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息

流动人口分析报告研判报告

端村镇流动人口信息统计 分 析 报 告

流动人口信息统计分析 一、指标注解： （一）统计分析区域：我镇的21个行政村东堤、东淀头、大淀头、西淀头、马堡、中后街、河南、西前街、西堤、边村、马村、马家寨、寨南、东李庄、西李庄、关城一村、关城二村、关城三村、关城四村、东垒头、西垒头。 （二）、数据统计时间：分析中所用数据均是从流动人口服务管理推进工作以来截止2013年9月30日的数据。 二、总体概况 截止2013年9月30日，21个行政村流动人口信息系统汇总录入流入人口0人，流出人口4663人。我镇无大型企业，以外出务工为主。 （一）流动人口基本数据： 1、人口比例：21个行政村常住人口47794人，流出人口4663人，约占10%。 2、年龄结构：在所有流出人口中男性3110人，占66.7%；女性1553人，占33.3%；15周岁以下535人，占11.5%；。 3、主要流出地：我镇流出人口主要分布在北京、天津、石家庄、沧州、内蒙古、山西、甘肃、新疆、辽宁、陕西、四川等省。跨省流动4140人，占88.7%；省内流动523，占11.3%。 5、流出事由：在21个行政村采集的流出人口中，务工经商的有

2834人，占61%；随同流动的有1327人，占39%； 6、职业状况：从事水产销售的有2800多人，约占60%；从事水产加工的有1000多人，约占21%；从事其他行业的有800多人，占19%。 7、流出人口方式：自发流出的有1000多人，约占35%，通过亲友介绍的有3000多人，占65%； 8、婚育证明（18—49周岁女性）：在已采集的流出人口中，18至49周岁育龄女性有婚育证明办证率达到了90%以上。 三、现状分析 我镇以流出人口为主，所以我镇流动人口呈现以下主要特征：（一）流出人口多数为青壮年 流出人口中，青壮年劳动力成为流出人口的主流达到90%，且呈现出男性多于女性的明显特征。 （二）流出人口整体素质偏低 流出人口的受教育程度和有无技能已成为他们能否在城市站稳脚跟的关键。目前，流出人口的文化水平普遍偏低，大都为小学及初中文化程度，较低的文化素质直接决定了大多数年流出人口只能从事劳动强度较大的工种。 四、应用分析 （一）服务民生 1、就业培训 因为文化程度低，没有一技之长，只能从事劳动型工作，所以建

中国流动人口发展报告2013年

大规模的人口流动迁移是我国工业化、城镇化进程中最显著的人口现象。国家统计局公布的数据显示，2012年我国流动人口数量达2.36亿人，相当于每六个人中有一个是流动人口。自2010年起，原国家人口计生委开展全国范围的流动人口动态监测调查，并组织多方专家结合相关数据进行分析，每年发布年度流动人口发展报告。《中国流动人口发展报告2013》基于近年来全国流动人口动态监测调查数据，分析了人口流动迁移的趋势及新生代流动人口的发展特征，提出了以新生代流动人口为重点人群、推进人口城镇化的政策建议。《报告》还分专题对人口流动迁移和城镇化、流动人口的就业收入、社会融合、生育状况等热点问题进行了分析，探讨了相关的政策。报告主要成果如下： 一、从流动人口的总量上看，新生代流动人口已经成为流动人口的主体，流动人口正在经历代际更替。 2010年第六次人口普查时，新生代流动人口已经超过流动人口半数，总量达1.18亿。全国流动人口动态监测数据显示，2012年流动人口的平均年龄约为28岁，超过一半的劳动年龄流动人口出生于1980年以后。与上一代相比，新生代流动人口的外出年龄更轻，流动距离更长，流动原因更趋多元，也更青睐大城市。新生代流动人口在20岁之间就已经外出的比例达到75%，在有意愿落户城市的新生代流动人口中超过七成希望落户大城市。 新生代流动人口由生存型向发展型转变：其进入城市不仅仅是为了挣钱，其对未来发展有更多新期待；流动方式由个体劳动力流动向家庭化迁移转变；流动形态由“钟摆式”流动向在城市稳定生活、稳定工作转变，最近3年没有更换过工作的比例超过六成。我们认为，新生代流动人口在流量、流向、结构等方面的特征代表着人口流动迁移新的变动趋势。应顺应新生代流动人口的发展需求，设计相关政策，提升其生存发展能力。 二、从流动迁移模式上看，家庭化迁移成为人口流动迁移的主体模式，新生代流动人口表现更为突出。 调查显示，超过六成的已婚新生代流动人口与全部核心家庭成员在流入地共同居住。但大多数家庭不能一次性完成核心家庭成员的整体迁移，近七成的家庭中，家庭成员为分次流入，夫妻首先流入，再把全部或部分子女接来同住是最常见方式。家庭化迁移使得流动人口在流入地更容易产生归属感，有利于增强其幸福感。制定流动人口相关的政策要适应家庭化流动趋势，满足流动人口家庭而非个人的需求。 三、从流动人口就业收入来看，流动人口收入稳步提升。 我委于2013年5月上旬开展的流动人口收入情况调查显示，2013年4月就业流动人口的平均工资收入为3287.8元，同比增长4.9%。流动人口主要就业于私营部门或从事个体经营，就业集中在制造业等五大行业。制造业一直是吸纳流动人口就业最主要的行业，但近两年流动人口在制造业从业比例连续下降。2013年我委最新调查数据显示，制造业从业人员比例为33.3%，较2011年下降4.1个百分点。第三产业就业比例出现上升趋势，2013年在批发零售和住宿餐饮行业就业的比例分别为20.1%和11.3%，比2011年分别上升2个百分点和 1.4个百分点。 四、流动人口卫生计生基本公共服务均等化问题值得关注。 流动人口是卫生和计生工作的重点人群和弱势人群。近年来，流动育龄妇女数量和比重在不断增加，流动育龄妇女在户籍地以外生育的比例逐年提高。据我委推算，2012年流动已婚育龄妇女约为6307万人，占全国已婚育龄妇女的近1/4。流动人口家庭上一年出生的孩子数量约占全国同期出生数量的1/3，已孕妇女选择在现居住地分娩的比例已接近70%。在孕产期保健、儿童健康管理、预防接种等方面，流动孕产妇和儿童是应当关注的重点人群。同时，新生代流动人口婚前同居、婚前怀孕、生殖健康问题比较突出。这些都对流动人口卫生计生服务管理提出了更高要求。 推进流动人口卫生计生基本公共服务均等化工作是我委机构改革后确定的一项重点工作。为