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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，本书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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  第1章 绪论1
  第2章 公共安全大数据基础技术·3
  2.1 公共安全大数据的定义和特点3
  2.1.1 公共安全大数据的定义3
  2.1.2 公共安全大数据的特点4
  2.2 大数据分析关键技术4
  2.2.1 多源数据采集治理技术4
  2.2.2 海量数据分布式存储与实时处理技术·5
  2.2.3 基于实体-联系的海量数据融合技术·7
  2.2.4 海量多源异构数据分布式检索技术8
  2.2.5 基于预写日志的数据记录跟踪技术10
  2.2.6 大数据统一访问分布式SQL查询·10
  2.2.7 大数据清洗技术12
  2.3 大数据可视化17
  2.3.1 设备支持与集成18
  2.3.2 数据处理和分发19
  2.3.3 大屏可视化呈现20
  2.3.4 交互性21
  2.3.5 安全性21
  参考文献22
  第3章 深度学习技术基础·24
  3.1 深度学习概念与机理24
  3.1.1 人工神经网络24
  3.1.2 深度结构神经网络25
  3.1.3 深度学习25
  3.2 卷积神经网络29
  3.2.1 卷积30
  3.2.2 非线性变换（激活函数）32
  3.2.3 池化33
  3.3 反向传播算法34
  3.4 深度学习的正则化35
  3.4.1 早停36
  3.4.2 参数范数惩罚36
  3.4.3 数据增强37
  3.4.4 集成38
  3.4.5 Dropout38
  3.5 深度模型的优化38
  3.5.1 深度模型优化的基础概念39
  3.5.2 深度模型优化的挑战39
  3.5.3 常用的优化方法40
  3.6 深度学习的应用42
  3.6.1 计算机视觉42
  3.6.2 语音识别48
  3.6.3 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·54
  4.1 相关概念及发展概况54
  4.2 视频结构化描述架构55
  4.3 模式识别层的规范重构58
  4.3.1 规范重构关键问题58
  4.3.2 模式识别语义辅助58
  4.3.3 模式识别数据语义规范61
  4.4 视频资源层的语义互联63
  4.4.1 视频资源层语义互联的关键问题63
  4.4.2 视频资源层语义互联的模型基础64
  4.5 业务需求层的智能聚融65
  4.5.1 业务需求层智能聚融的关键问题65
  4.5.2 视频资源语义标注66
  4.5.3 业务需求语义情景构建68
  4.6 视频结构化描述技术在公共安全应用前景·68
  4.6.1 在视频侦查技术中的应用69
  4.6.2 在交通管控中的应用69
  4.6.3 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·72
  5.1 相关概念及发展概况72
  5.2 数据采集安全技术73
  5.3 数据存储安全技术75
  5.3.1 隐私保护75
  5.3.2 数据加密75
  5.3.3 数据备份与恢复77
  5.4 数据挖掘安全技术78
  5.4.1 身份认证78
  5.4.2 访问控制79
  5.4.3 关系型数据库安全策略80
  5.4.4 非关系型数据库安全策略81
  5.5 数据发布安全技术83
  5.5.1 安全审计83
  5.5.2 数据溯源86
  5.6 防范APT攻击87
  5.6.1 APT攻击的概念·87
  5.6.2 APT攻击特征·88
  5.6.3 APT攻击的一般流程88
  5.6.4 APT攻击检测·89
  5.6.5 APT攻击的防范策略91
  5.7 安全大模型93
  5.7.1 情报解读和漏洞分析93
  5.7.2 快速响应与决策处理94
  参考文献94
  第6章 数据汇聚97
  6.1 相关概念及发展概况97
  6.2 数据内容及特点分析97
  6.2.1 数据类型97
  6.2.2 采集数据所处的网络及特征100
  6.2.3 汇聚数据特点101
  6.2.4 汇聚数据挑战102
  6.3 数据元素统一描述与演化103
  6.3.1 公共安全视频图像信息联网共享应用标准体系简介103
  6.3.2 公共安全视频图像信息联网与应用标准体系简介105
  6.3.3 公共安全行业视频图像应用重要标准106
  6.4 数据安全汇聚122
  6.4.1 视频数据安全融合的必要性122
  6.4.2 安全融合应用原则122
  6.4.3 数据安全汇聚架构123
  参考文献125
  第7章 数据分析127
  7.1 天空地数据分析能力概述127
  7.2 视频图像分析技术128
  7.2.1 人员检测和识别128
  7.2.2 车辆检测和识别130
  7.2.3 人流量估计133
  7.2.4 火焰烟雾检测133
  7.3 语音识别技术134
  7.3.1 语音转文字134
  7.3.2 语音情感分析136
  7.4 社交网络分析技术136
  7.4.1 社交网络关系分析136
  7.4.2 人员行为特征分析138
  7.4.3 网络舆情监测139
  7.5 大模型技术141
  7.5.1 大模型构建141
  7.5.2 基于大模型的内容分析143
  7.5.3 基于大模型的语义检索和推理应用144
  7.6 数字孪生建模与分析技术145
  7.6.1 地理信息数据管理145
  7.6.2 三维建模148
  7.6.3 空间分析150
  7.6.4 地理信息系统可视化151
  参考文献·152
  第8章 预警技术155
  8.1 预警技术概述155
  8.1.1 预警模型的构建156
  8.1.2 预警技术的应用场景157
  8.1.3 预警技术在公共安全领域的发展趋势157
  8.2 预警技术的挑战与机遇158
  8.2.1 预警技术面临的挑战158
  8.2.2 预警技术发展的机遇159
  8.3 基于公共安全大数据的预警技术159
  8.3.1 基于时空数据的预警技术160
  8.3.2 基于社交网络数据的预警技术162
  8.3.3 基于文本数据的预警技术164
  8.3.4 基于图像数据的预警技术165
  8.4 面向目标的分析与预警技术166
  8.4.1 行为分析技术166
  8.4.2 区域场景分析技术168
  参考文献·169
  第9章 数据协同171
  9.1 数据协同的定义和意义171
  9.1.1 数据协同的定义171
  9.1.2 数据协同的意义172
  9.2 数据协同的发展历程172
  9.3 大数据的协同挖掘技术173
  9.3.1 协同过滤算法173
  9.3.2 协同聚类算法174
  9.3.3 协同分类算法175
  9.4 数据协同平台的架构和设计176
  9.4.1 数据的整体策划176
  9.4.2 建立数据标准176
  9.4.3 建立数据中心177
  9.4.4 数据协同平台建设178
  9.5 公安数据协同平台179
  9.5.1 设计需求179
  9.5.2 系统架构179
  9.5.3 系统组成180
  9.5.4 关键模块180
  9.5.5 重点人员布控与抓捕数据协同183
  9.5.6 重点车辆布控与抓捕数据协同183
  9.5.7 人流密度监测数据协同184
  9.5.8 群体异常事件监测数据协同185
  9.6 数据协同的挑战和机遇186
  9.6.1 数据协同的挑战186
  9.6.2 数据协同的机遇187
  参考文献187
  第10章 应用189
  10.1 交通枢纽异常管控应用189
  10.1.1 重点人员的识别与定位189
  10.1.2 人员精准轨迹描述和溯源191
  10.1.3 人群异常行为告警191
  10.2 石化园区异常管控应用194
  10.2.1 人员管理195
  10.2.2 车辆管理197
  10.2.3 重点部位管理202
  10.2.4 火灾烟雾检测204
  10.3 危化品监管应用平台205
  10.3.1 重大危险源备案子系统205
  10.3.2 监测指标管理子系统207
  10.3.3 危化品园区（企业）监管系统209
  10.3.4 可视化展示子系统215
  10.3.5 监测预警子系统218
  10.4 无人机管控平台225
  10.4.1 非合作无人机管控系统226
  10.4.2 合作无人机管控系统231
  10.5 天空地应急指挥平台242
  10.5.1 业务流程242
  10.5.2 系统设计243
  10.5.3 系统接口245
  10.5.4 系统功能246