公安指挥调度系统总体设计Word文档格式.docx
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5、扩展性与开放性原则
警务指挥调度平台系统的设计能力应考虑满足未来5-10年应用的增长需求，要具有灵活扩充和调整的特性，便于设备的扩容和升级。
系统配置的软件、硬件以及开发的相关应用模块须便于维护、升级和扩充以及二次开发，并具有支持公安内部系统平台及社会应急联动平台等多种接口的能力。
6、安全性与保密性原则
警务指挥调度平台在保证信息为其它应用共享的同时，系统应保证信息的安全。
系统应有完整的、统一的用户权限管理机制，防止非法访问、越级访问和非法操作，同时提供安全日志的功能。
应充分考虑系统的备份、冗余和容错能力，保证系统全年365天×
24小时不间断运行。
二、设计依据
1、信息工程相关国家标准
●《计算机软件开发规范》（GB8566-88）
●《消防通信指挥系统设计规范》（GB50313-2000）
●《消防通信指挥系统施工及验收规范》（GB50401-2007）
●《电子计算机场地通用规则》（GB/T2887-2000）
●《电子计算机房设计规范》（GB50174-93）（防雷接地）
●《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》（GB/T50311-2000）（综合布线）
●《建筑及建筑群综合布线系统工程施工及验收规范》（GB/T50312-2000）（综合布线）
●《计算机防雷设计规范》（GB50174-95）
●《通信电源设备安装设计规范》（GB5040-1997）（电源保障系统）
●《通信工程电源系统防雷技术规范》（GB5078-1988）（电源保障系统）
●《计算机站场地技术条件》（GB2887）（电源保障系统）
●《通用用电设备设计规范》（GB50055-93）（其他电子设备）
●《地理信息技术基本术语》GB/T17694-1999
●《地球空间数据交换格式》GB/T17798-1999
●《地形数据库与地名数据库接口技术规范》GB/T17797-1999
●《数字地形图系列和基本要求》GB/T18315-2001
●《1:
250001:
500001:
100000地形图图式》GB12342-90
50000地形图编汇规范》GB12343-90
100000地形图编汇规范》GB12344-90
●《国土基础信息数据分类与代码》GB/T13923-92
2、公安部标准及规范
●公安部《报警统计信息管理代码》（GA/T753.1～753.17—2008）
●公安部指挥中心《县、市级公安机关“三台合一”接处警系统技术规范》（2004-08）
●公安部指挥中心《地级（含）以上城市公安机关“三台合一”接处警系统技术规范》（2005-12）
●公安部指挥中心《公安机关12110短信报警系统技术规范》（2012-05）
●公安部《公安信息化标准汇编》
●公安部《共享数据项代码标准》
●公安部《城市警用地理信息系统建设规范》（GA∕T493-2004）
●公安部《警用GIS地图版式标准》（GA∕T531-2005）
●公安部《警用地理信息分类与代码》（GA∕T491-2004）
●公安部《警用GIS属性数据结构》（GA∕T529-2005）
●公安部《城市警用地理信息数据组织及数据库命名规则》（GA∕T530-2005）
●公安部《公共数据交换格式第一部分》（GA381.1-2002）
●公安部《公共数据交换格式第二部分》（GA381.2-2002）
●公安部《警用地理信息系统标准体系》
●公安部《警用专题地理信息属性结构》
●公安部《警用地理信息图形符号和图例符号》
●《公安部首期信息共享目录》（公科信〔2015〕40号）
3、其它标准
●《邮电部电话交换设备总技术规范书》（YDN065-1977）
●《大楼通信综合布线系统》（YD/T926.1）
●《国际综合布线系统标准》ISO/IEC11801
●UTP布线系统现场测试标准ANSI/TIA/EIATSB-67
三、总体架构
1）逻辑架构
建设警务指挥调度平台需要信息中心服务平台提供完整的环境支持，包括：
数据库服务、应用服务、集成服务、中间件、开发平台等，同时提供简便易用、功能完善的软件服务管理监控系统，并可以通过API和其他PaaS和IaaS进行集成。
整个警务指挥调度平台具体逻辑结构如下所示：
2）数据架构
数据是使用约定俗成的关键词，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
知识就是沉淀并与已有人类知识库进行结构化的有价值信息。
智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比，演绎找出解决方案的能力，这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。
如上图所示，在数据-信息-知识的金字塔型的层次架构图中，最底层的支撑是数据支撑，即来自于数据中心已经整合或未来整合的各种业务数据和管理数据，这些数据可能分散在各自的信息系统或者文档中，但最终都可以归集、归一到大数据平台中；
第二个层次是信息，信息来源于对数据的综合处理的显性明晰，一般的，对应的信息能够映射和对应业务操作过程中的一个或者多个问题域，并能够帮助相关业务操作处理；
第三个层次是知识，知识是对数据和信息的高层次抽象、归纳和固化，能够在一定的时空背景和业务环节下对业务操作进行把控和指导，是对业务和流程最终结果效能的更有价值的保障；
最后一个层次是智慧，智慧是以知识为根基，加上个人和组织的综合运用能力、综合判断能力、综合创造能力及综合实践能力来创造更高的价值。
在本次项目中，为了贯彻公共安全业务管理过程中的全程信息支撑、知识指导，最终逐步实现智慧管理的目标，为实现这个目标，针对数据归集、归一、分析、应用的架构如下所示：
3）拓扑架构
市局指挥调度平台的网络拓扑架构如下所示：
根据市局指挥调度平台结构和业务的需求，需要整合110接处警系统、GIS地理信息系统、指挥调度系统、勤务管理系统、视频监控系统、有无线调度系统、移动警务系统等应用系统的各类信息，打造“信息化主导、扁平化指挥、一键式调度、智能化处置、绩效化监督”的综合警务指挥调度平台。
四、接处警模式设计及坐席规划
1）接警汇接模式
市公安机关指挥中心采用大集中接警模式。
2）接处警模式
接处警模式，主要分为接处合一和接处分开两种模式，市各公安局机关可根据自身实际情况选用接处合一模式。
接处合一
接警员在同一个坐席上完成接处警全过程。
接警员接听报警电话，填写接警单，并完成处警指令的下达。
3）指挥调度模式
平台支持以下4种指挥调度模式：
二级指挥模式：
市局指挥中心直接处警指挥基层单位，包括派出所、交警中队、消防中队等。
三级指挥模式：
市局指挥中心处警指挥到分县局指挥中心，分县局指挥中心再指挥到基层单位。
扁平化指挥模式：
市局指挥中心直接处警指挥到作战力量，包括巡组、网格警力、消防车辆等。
混合指挥模式：
二级指挥、三级指挥、扁平化指挥模式可以混合使用。
根据自身实际情况，市局采用混合指挥模式。
4）指挥调度流程
1.日常警情指挥调度流程
2.重大警情指挥调度流程
5）系统坐席规划
根据公安部的技术规范，将城市按照日均接、处警量分为I、II、III、IV、V种类型：
城市类型
日接处、警量
I
>
10000
II
5000—10000
III
3000—5000
IV
1000—3000
V
<
1000
每种城市所对应的坐席配置要求如下表所示：
序号
设备名称
配置地点
单位
配置要求
Ⅰ型城市
Ⅱ型城市
Ⅲ型城市
Ⅳ型城市
Ⅴ型城市
1
接处警席
指挥中心
席
≥40
≥25
≥15
≥10
≥5
2
值班长席
≥3
≥2
≥1
在设计中，三台合一接处警系统的最大容量应充分考虑今后几年内业务的持续增长，按照II型城市进行规划，本次按照II型城市配置接处警坐席。
坐席分为接处警席和值班长席两类。
接处警席的主屏显示接警子系统或处警子系统以及信息管理系统界面；
次屏显示语音调度系统界面；
第三屏用于显示警用地理信息系统界面。
值班长席平时用于对坐席的工作状况进行监控和管理，在特殊情况下可进行警情的受理和指挥调度，主屏显示班长管理子系统界面和综合信息管理子系统界面；
五、技术路线
1）面向服务架构（SOA）技术
服务是构件提供使用者调用的相关的物理黑盒封装的可执行代码单元。
它的服务只能通过已发布接口（它包括交互标准）进行访问。
也可以连接到其他构件以构成一个更大的服务。
服务通常实现为粗粒度的软件实体，并且通过松散耦合的基于消息通信模型来与应用程序和其他服务交互。
SOA（service-orientedarchitecture）是面向服务的体系结构，是一类分布式系统的体系结构。
这类系统是将异构平台上应用程序的不同功能部件（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和规范松耦合方式整合在一起，即将多个现有的应用软件通过网络将其整合成一个新系统。
按照SOA规范，将会带来如下好处：
可以充分利用现有的资产：
方法是将这些现有的资产包装成提供企业功能的服务。
组织可以继续从现有的资源中获取价值，而不必重新从头开始构建。
更易于集成和管理复杂性：
将基础设施和实现发生的改变所带来的影响降到最低限度。
因为复杂性是隔离的。
当更多的企业一起协作提供价值链时，这会变得更加重要
2）大数据实时分析处理技术
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。
这是管理队列及工作者集群的另一种方式。
Storm也可被用于“连续计算”（continuouscomputation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比Hadoop用于批处理。
Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。
3）大数据挖掘技术
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
与传统数据挖掘不同的是，本系统需要针对大数据对回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等挖掘分析方法进行改进，并在以下几个方面进行突破：
可视化分析。
数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。
数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
数据挖掘算法。
图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。
分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。
这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
预测性分析。
预测性分析可以根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
语义引擎。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。
数据质量和数据管理。
数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
4）全文检索技术
全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。
这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。
按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。
XX、Google等搜索引擎就是全文搜索的典型应用之一。
5）插件技术
插件是一种遵循统一的预定义接口规范编写出来的程序,应用程序在运行时通过接口规范对插件进行调用，以扩展应用程序的功能。
插件在英文中通常称为plug-in、plugin或者plugin。
插件最吸引人的地方当然就是其所实现“运行时（run-time）"
功能扩展。
这意味着软件开发者可以通过公布插件的预定义接口规范，从而允许第三方的软件开发者通过开发插件对软件的功能进行扩展，而无需对整个程序代码进行重新编译。
6）工作流程技术
工作流（Workflow），是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括、描述。
工作流建模，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示并对其实施计算。
工作流技术要解决的主要问题是：
为实现某个业务目标，在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。
工作流管理系统（WorkflowManagementSystem,WfMS）的主要功能是通过计算机技术的支持去定义、执行和管理工作流，协调工作流执行过程中工作之间以及群体成员之间的信息交互。
工作流需要依靠工作流管理系统来实现。
7）规则引擎技术
规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎。
其工作机制如下图所示：
Java规则引擎对提交给引擎的Java数据对象进行检索，根据这些对象的当前属性值和它们之间的关系，从加载到引擎的规则集中发现符合条件的规则，创建这些规则的执行实例。
这些实例将在引擎接到执行指令时、依照某种优先序依次执行。
8）模型计算技术
该技术是一种根据输入的现场环境参数直接调用第三方的计算模型（如安科院的危化品扩散模型）得出结果，并能够根据多个计算模型之间的关系进行组合调用计算模型组以得出需要的最终结果的技术。
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