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天空地大數據公共安全事件預警預測應用 版權信息
- ISBN：9787030785688
- 條形碼：9787030785688 ; 978-7-03-078568-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
天空地大數據公共安全事件預警預測應用 內容簡介
本書旨在利用天空地多源異構觀測大數據，完成對公共安全事件的智能感知與理解。首先，系統總結公共安全大數據、深度學習、視頻結構化描述、語義網與知識圖譜、大數據安全相關的基礎技術，為天空地多元異構大數據分析處理提供支撐；其次，通過數據匯聚、數據分析、模型預測、數據協同技術來構建公共安全事件預警預測協同鏈；*后，介紹公共安全事件預警預測在交通樞紐異常管控、石化園區管理、無人機管控、天空地應急指揮平臺等領域中的應用。
天空地大數據公共安全事件預警預測應用 目錄
目錄第1章 緒論1第2章 公共安全大數據基礎技術 32.1 公共安全大數據的定義和特點32.1.1 公共安全大數據的定義32.1.2 公共安全大數據的特點42.2 大數據分析關鍵技術42.2.1 多源數據采集治理技術42.2.2 海量數據分布式存儲與實時處理技術 52.2.3 基于實體-聯系的海量數據融合技術 72.2.4 海量多源異構數據分布式檢索技術82.2.5 基于預寫日志的數據記錄跟蹤技術102.2.6 大數據統一訪問分布式SQL查詢 102.2.7 大數據清洗技術122.3 大數據可視化172.3.1 設備支持與集成182.3.2 數據處理和分發192.3.3 大屏可視化呈現202.3.4 交互性212.3.5 安全性21參考文獻22第3章 深度學習技術基礎 243.1 深度學習概念與機理243.1.1 人工神經網絡243.1.2 深度結構神經網絡253.1.3 深度學習253.2 卷積神經網絡293.2.1 卷積303.2.2 非線性變換（激活函數）323.2.3 池化333.3 反向傳播算法343.4 深度學習的正則化353.4.1 早停363.4.2 參數范數懲罰363.4.3 數據增強373.4.4 集成383.4.5 Dropout383.5 深度模型的優化383.5.1 深度模型優化的基礎概念393.5.2 深度模型優化的挑戰393.5.3 常用的優化方法403.6 深度學習的應用423.6.1 計算機視覺423.6.2 語音識別483.6.3 自然語言處理49參考文獻50第4章 視頻結構化描述基礎技術 544.1 相關概念及發展概況544.2 視頻結構化描述架構554.3 模式識別層的規范重構584.3.1 規范重構關鍵問題584.3.2 模式識別語義輔助584.3.3 模式識別數據語義規范614.4 視頻資源層的語義互聯634.4.1 視頻資源層語義互聯的關鍵問題634.4.2 視頻資源層語義互聯的模型基礎644.5 業務需求層的智能聚融654.5.1 業務需求層智能聚融的關鍵問題654.5.2 視頻資源語義標注664.5.3 業務需求語義情景構建684.6 視頻結構化描述技術在公共安全應用前景 684.6.1 在視頻偵查技術中的應用694.6.2 在交通管控中的應用694.6.3 在網絡輿情分析中的應用70參考文獻70第5章 大數據安全基礎技術 725.1 相關概念及發展概況725.2 數據采集安全技術735.3 數據存儲安全技術755.3.1 隱私保護755.3.2 數據加密755.3.3 數據備份與恢復775.4 數據挖掘安全技術785.4.1 身份認證785.4.2 訪問控制795.4.3 關系型數據庫安全策略805.4.4 非關系型數據庫安全策略815.5 數據發布安全技術835.5.1 安全審計835.5.2 數據溯源865.6 防范APT攻擊875.6.1 APT攻擊的概念 875.6.2 APT攻擊特征 885.6.3 APT攻擊的一般流程885.6.4 APT攻擊檢測 895.6.5 APT攻擊的防范策略915.7 安全大模型935.7.1 情報解讀和漏洞分析935.7.2 快速響應與決策處理94參考文獻94第6章 數據匯聚976.1 相關概念及發展概況976.2 數據內容及特點分析976.2.1 數據類型976.2.2 采集數據所處的網絡及特征1006.2.3 匯聚數據特點1016.2.4 匯聚數據挑戰1026.3 數據元素統一描述與演化1036.3.1 公共安全視頻圖像信息聯網共享應用標準體系簡介1036.3.2 公共安全視頻圖像信息聯網與應用標準體系簡介1056.3.3 公共安全行業視頻圖像應用重要標準1066.4 數據安全匯聚1226.4.1 視頻數據安全融合的必要性1226.4.2 安全融合應用原則1226.4.3 數據安全匯聚架構123參考文獻125第7章 數據分析1277.1 天空地數據分析能力概述1277.2 視頻圖像分析技術1287.2.1 人員檢測和識別1287.2.2 車輛檢測和識別1307.2.3 人流量估計1337.2.4 火焰煙霧檢測1337.3 語音識別技術1347.3.1 語音轉文字1347.3.2 語音情感分析1367.4 社交網絡分析技術1367.4.1 社交網絡關系分析1367.4.2 人員行為特征分析1387.4.3 網絡輿情監測1397.5 大模型技術1417.5.1 大模型構建1417.5.2 基于大模型的內容分析1437.5.3 基于大模型的語義檢索和推理應用1447.6 數字孿生建模與分析技術1457.6.1 地理信息數據管理1457.6.2 三維建模1487.6.3 空間分析1507.6.4 地理信息系統可視化151參考文獻 152第8章 預警技術1558.1 預警技術概述1558.1.1 預警模型的構建1568.1.2 預警技術的應用場景1578.1.3 預警技術在公共安全領域的發展趨勢1578.2 預警技術的挑戰與機遇1588.2.1 預警技術面臨的挑戰1588.2.2 預警技術發展的機遇1598.3 基于公共安全大數據的預警技術1598.3.1 基于時空數據的預警技術1608.3.2 基于社交網絡數據的預警技術1628.3.3 基于文本數據的預警技術1648.3.4 基于圖像數據的預警技術1658.4 面向目標的分析與預警技術1668.4.1 行為分析技術1668.4.2 區域場景分析技術168參考文獻 169第9章 數據協同1719.1 數據協同的定義和意義1719.1.1 數據協同的定義1719.1.2 數據協同的意義1729.2 數據協同的發展歷程1729.3 大數據的協同挖掘技術1739.3.1 協同過濾算法1739.3.2 協同聚類算法1749.3.3 協同分類算法1759.4 數據協同平臺的架構和設計1769.4.1 數據的整體策劃1769.4.2 建立數據標準1769.4.3 建立數據中心1779.4.4 數據協同平臺建設1789.5 公安數據協同平臺1799.5.1 設計需求1799.5.2 系統架構1799.5.3 系統組成1809.5.4 關鍵模塊1809.5.5 重點人員布控與抓捕數據協同1839.5.6 重點車輛布控與抓捕數據協同1839.5.7 人流密度監測數據協同1849.5.8 群體異常事件監測數據協同1859.6 數據協同的挑戰和機遇1869.6.1 數據協同的挑戰1869.6.2 數據協同的機遇187參考文獻187第10章 應用18910.1 交通樞紐異常管控應用18910.1.1 重點人員的識別與定位18910.1.2 人員精準軌跡描述和溯源19110.1.3 人群異常行為告警19110.2 石化園區異常管控應用19410.2.1 人員管理19510.2.2 車輛管理19710.2.3 重點部位管理20210.2.4 火災煙霧檢測20410.3 危化品監管應用平臺20510.3.1 重大危險源備案子系統20510.3.2 監測指標管理子系統20710.3.3 危化品園區（企業）監管系統20910.3.4 可視化展示子系統21510.3.5 監測預警子系統21810.4 無人機管控平臺22510.4.1 非合作無人機管控系統22610.4.2 合作無人機管控系統23110.5 天空地應急指揮平臺24210.5.1 業務流程24210.5.2 系統設計24310.5.3 系統接口24510.5.4 系統功能246
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