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| 內容簡介： |
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针对目前公共安全事件大数据预警应用系统中天基数据资源种类偏少、前端感知数据结构化能力偏低、预测预警模型的实战性不强、通用平台与具体业务应用场景的适配性不高等问题，《天空地大数据公共安全事件预警预测应用》利用天空地海量多源异构数据汇聚与关联架构、全天候关注目标检测追踪与理解，基于认知转化的公共安全事件演化预测建模等关键技术，基于天空地一体化公共安全事件智能感知与理解系统，围绕应急处突、交通枢纽异常管控、石化园区异常管控、无人机管控、天空地应急指挥平台、危险品监管应用平台等领域应用，汇聚特定业务应用所需的各类数据，结合特定业务功能和实战业务需求修正公共安全事件预警预测模型，开展综合应用探索，对天空地大数据公共安全事件预警预测应用系统的数据资源、技术体系、服务架构与模式、应急链构建、关键技术、系统模型、硬件装备、平台软件、系统集成等的有效性进行系统性验证。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论1第2章 公共安全大数据基础技术 32.1 公共安全大数据的定义和特点32.1.1 公共安全大数据的定义32.1.2 公共安全大数据的特点42.2 大数据分析关键技术42.2.1 多源数据采集治理技术42.2.2 海量数据分布式存储与实时处理技术 52.2.3 基于实体-联系的海量数据融合技术 72.2.4 海量多源异构数据分布式检索技术82.2.5 基于预写日志的数据记录跟踪技术102.2.6 大数据统一访问分布式SQL查询 102.2.7 大数据清洗技术122.3 大数据可视化172.3.1 设备支持与集成182.3.2 数据处理和分发192.3.3 大屏可视化呈现202.3.4 交互性212.3.5 安全性21参考文献22第3章 深度学习技术基础 243.1 深度学习概念与机理243.1.1 人工神经网络243.1.2 深度结构神经网络253.1.3 深度学习253.2 卷积神经网络293.2.1 卷积303.2.2 非线性变换（激活函数）323.2.3 池化333.3 反向传播算法343.4 深度学习的正则化353.4.1 早停363.4.2 参数范数惩罚363.4.3 数据增强373.4.4 集成383.4.5 Dropout383.5 深度模型的优化383.5.1 深度模型优化的基础概念393.5.2 深度模型优化的挑战393.5.3 常用的优化方法403.6 深度学习的应用423.6.1 计算机视觉423.6.2 语音识别483.6.3 自然语言处理49参考文献50第4章 视频结构化描述基础技术 544.1 相关概念及发展概况544.2 视频结构化描述架构554.3 模式识别层的规范重构584.3.1 规范重构关键问题584.3.2 模式识别语义辅助584.3.3 模式识别数据语义规范614.4 视频资源层的语义互联634.4.1 视频资源层语义互联的关键问题634.4.2 视频资源层语义互联的模型基础644.5 业务需求层的智能聚融654.5.1 业务需求层智能聚融的关键问题654.5.2 视频资源语义标注664.5.3 业务需求语义情景构建684.6 视频结构化描述技术在公共安全应用前景 684.6.1 在视频侦查技术中的应用694.6.2 在交通管控中的应用694.6.3 在网络舆情分析中的应用70参考文献70第5章 大数据安全基础技术 725.1 相关概念及发展概况725.2 数据采集安全技术735.3 数据存储安全技术755.3.1 隐私保护755.3.2 数据加密755.3.3 数据备份与恢复775.4 数据挖掘安全技术785.4.1 身份认证785.4.2 访问控制795.4.3 关系型数据库安全策略805.4.4 非关系型数据库安全策略815.5 数据发布安全技术835.5.1 安全审计835.5.2 数据溯源865.6 防范APT攻击875.6.1 APT攻击的概念 875.6.2 APT攻击特征 885.6.3 APT攻击的一般流程885.6.4 APT攻击检测 895.6.5 APT攻击的防范策略915.7 安全大模型935.7.1 情报解读和漏洞分析935.7.2 快速响应与决策处理94参考文献94第6章 数据汇聚976.1 相关概念及发展概况976.2 数据内容及特点分析976.2.1 数据类型976.2.2 采集数据所处的网络及特征1006.2.3 汇聚数据特点1016.2.4 汇聚数据挑战1026.3 数据元素统一描述与演化1036.3.1 公共安全视频图像信息联网共享应用标准体系简介1036.3.2 公共安全视频图像信息联网与应用标准体系简介1056.3.3 公共安全行业视频图像应用重要标准1066.4 数据安全汇聚1226.4.1 视频数据安全融合的必要性1226.4.2 安全融合应用原则1226.4.3 数据安全汇聚架构123参考文献125第7章 数据分析1277.1 天空地数据分析能力概述1277.2 视频图像分析技术1287.2.1 人员检测和识别1287.2.2 车辆检测和识别1307.2.3 人流量估计1337.2.4 火焰烟雾检测1337.3 语音识别技术1347.3.1 语音转文字1347.3.2 语音情感分析1367.4 社交网络分析技术1367.4.1 社交网络关系分析1367.4.2 人员行为特征分析1387.4.3 网络舆情监测1397.5 大模型技术1417.5.1 大模型构建1417.5.2 基于大模型的内容分析1437.5.3 基于大模型的语义检索和推理应用1447.6 数字孪生建模与分析技术1457.6.1 地理信息数据管理1457.6.2 三维建模1487.6.3 空间分析1507.6.4 地理信息系统可视化151参考文献 152第8章 预警技术1558.1 预警技术概述1558.1.1 预警模型的构建1568.1.2 预警技术的应用场景1578.1.3 预警技术在公共安全领域的发展趋势1578.2 预警技术的挑战与机遇1588.2.1 预警技术面临的挑战1588.2.2 预警技术发展的机遇1598.3 基于公共安全大数据的预警技术1598.3.1 基于时空数据的预警技术1608.3.2 基于社交网络数据的预警技术1628.3.3 基于文本数据的预警技术1648.3.4 基于图像数据的预警技术1658.4 面向目标的分析与预警技术1668.4.1 行为分析技术1668.4.2 区域场景分析技术168参考文献 169第9章 数据协同1719.1 数据协同的定义和意义1719.1.1 数据协同的定义1719.1.2 数据协同的意义1729.2 数据协同的发展历程1729.3 大数据的协同挖掘技术1739.3.1 协同过滤算法1739.3.2 协同聚类算法1749.3.3 协同分类算法1759.4 数据协同平台的架构和设计1769.4.1 数据的整体策划1769.4.2 建立数据标准1769.4.3 建立数据中心1779.4.4 数据协同平台建设1789.5 公安数据协同平台1799.5.1 设计需求1799.5.2 系统架构1799.5.3 系统组成1809.5.4 关键模块1809.5.5 重点人员布控与抓捕数据协同1839.5.6 重点车辆布控与抓捕数据协同1839.5.7 人流密度监测数据协同1849.5.8 群体异常事件监测数据协同1859.6 数据协同的挑战和机遇1869.6.1 数据协同的挑战1869.6.2 数据协同的机遇187参考文献187第10章 应用18910.1 交通枢纽异常管控应用18910.1.1 重点人员的识别与定位18910.1.2 人员精准轨迹描述和溯源19110.1.3 人群异常行为告警19110.2 石化园区异常管控应用19410.2.1 人员管理19510.2.2 车辆管理19710.2.3 重点部位管理20210.2.4 火灾烟雾检测20410.3 危化品监管应用平台20510.3.1 重大危险源备案子系统20510.3.2 监测指标管理子系统20710.3.3 危化品园区（企业）监管系统20910.3.4 可视化展示子系统21510.3.5 监测预警子系统21810.4 无人机管控平台22510.4.1 非合作无人机管控系统22610.4.2 合作无人机管控系统23110.5 天空地应急指挥平台24210.5.1 业务流程24210.5.2 系统设计24310.5.3 系统接口24510.5.4 系统功能246
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