警务大脑应用平台是在充分考虑安全的前提下，利用大数据、云计算、人工智能等应用技术，以“人工智能赋能公安行业”的新型警务模式为目标，围绕整合和应用两大着力点，通过打造多警合一、高度共享的警务应用平台。
警务大脑应用平台建设包括虚拟数据中心建设部分、警务大脑支撑平台建设部分和一系列警务大脑应用系统建设。本文主要对虚拟数据中心建设部分进行描述。
一、警务大脑应用平台建设目标
1、辖区数据全域涵盖。警务大脑项目数据资源需要做到“数据颗粒最小化”、“重点数据定制化”、“条线数据全接入”、“社会面数据全获取”,实现辖区数据全域覆盖。
2、视图数据深度解析。公安视频监控将从原先单纯的视频“看、管、存、控”向视频侦察实战业务应用跨越，形成一套全方位、多业务、可视化安防实战应用体系。为各警种提供基于视频监控系统的业务应用，实现公安各警种对治安防控、指挥调度、案件侦查、案件管理与警务督察等业务的综合应用服务。
3、异构多源联网共享。利用公安警务大脑项目，通过联网共享服务，整合所需的全部第三方平台和信息资源，以实战应用为目的进行大数据挖掘、智能分析，并把挖掘、分析的结构化数据，与所整合的视频资源等非结构化数据，通过联网共享服务，为其他公安网提供综合服务。
4、全域资源服务实战。公安警务大脑和其用户主要是应用所有接入的资源，利用公安警务大脑的智能化功能产生结构化数据，让其他平台用户能够共享相同的原始信息、平台智能分析的成果和彼此所分析得出的案件线索、嫌疑人轨迹等有价值的图文数据，进行公安办案实战应用，实现利用视频图像的指挥调度功能和视频图像侦破案件功能。
5、规范视图运维体系。对于已接入、新建的设备设施，本项目可实现设备的自动化诊断，并安排人员定期巡查。
6、警务大脑权限管理。建立面向全区所有公安干警开放的公安警务大脑，能在权限上对公安警务大脑的使用用户进行按责任、权利大小而细分的角色，使得同一用户能够在全网任意地方统一CA认证，统一单点登录，而其所能查看、使用的图综平台内容范围不会变化，都永远是其所获得的授权访问和使用的范围。
7、网络数据安全保障。公安警务大脑需要在多个层面上与其他网络和系统进行对接，不同的系统可能处在不同的安全级别和访问区域的网络中。网络之间的安全边界建设需要实现完备的防护建设。
二、警务大脑虚拟数据中心建设
虚拟数据主要服务于数据汇聚、数据规整和数据对接。警务大脑虚拟数据中心建设包括以下具体内容：
1、基础矢量数据建设。基础矢量数据类型至少应包括：桥梁详细数据、消防栓详细数据、地址数据、重点场所数据、小区信息数据、道路信息数据、路网信息数据、店铺信息数据等。
2、高清无人机影像图建设。高清无人机影像数据拼接、正射纠偏、影像配准处理，基础影像地图服务发布。
3、重点场所区域三维模型建设。重点场所区域根据无人机拍摄的影像照片，生成三维模型，并对自动生成异常的部位进行手动校正，对不清晰的部位进行清晰化处理，从而生成清晰准确的重点区域三维模型。
4、数据标准规范建设。制定城市虚拟数据中心标准规范，生成数据录入、存储、对接的标准机制。按照要求，将发布的数据元标准，应用到虚拟中心库整合中，解决部门间信息壁垒及信息不一致、管理数据颗粒度过大的问题，实现标准工作管理信息化、数据资源管理动态化、数据颗粒度最细化以及数据资源服务标准化。开展全局对内、对外标准化信息共享服务，信息（查询）搜索集成，数据质量监控，数据统计分析，以及通过数据挖掘与分析开展警务预测、警务决策支持服务。
5、标准工作管理信息化。主要包括：建立数据标准规范体系；建立数据标准设计工具；建立数据标准检测工具。
6、数据资源动态化管理。主要包括实现数据关联和实现数据定制。
7、数据资源服务标准化。对已汇集的数据资源，要求根据建立的数据元和数据项、代码的关联关系，以数据元为清洗标准，开展清洗转换，形成长度统一、类型一致、命名相对规范的标准资源库，按要素分类存储，并提供标准资源服务，有效提升信息共享数据服务能力。
8、警务数据接入。包括辖区数据、警员、接处警、案件、监控、卡口、检查站、车辆车牌、人员、地址数据、重点场所和单位、区域和小区数据、巡防数据、道路交通和路网数据的接入与应用。
9、警务数据加工处理。主要包括：
（1）数据并行计算，编写业务代码，将功能代码打包后通过平台功能页面或开发接口将任务文件发送到计算平台，实现最终的多任务的并行离线计算。
（2）数据实现流处理，对数据服务平台提供的开发接口完成业务中一系列对实时性要求比较高或最近某一段时间内的数据进行计算需求。
（3）交互式查询，通过平台了解所能访问的数据目录权限，并且可以通过数据检索语句直接调用数据仓库的数据，进行应用平台的开发。
（4）数据挖掘，通过平台的功能页面配置所拥有权限下的数据仓库中的数据，并进行一系列的公安行业规则配置实现结构化数据与非结构化数据的深度数据挖掘功能。
10、虚拟数据中心与省市级平台对接。与上级平台进行数据对接，实现各类信息的汇总应用，便于一键查询所需要的信息，可用于人员轨迹分析、车辆轨迹分析、重点人员监管等。对于各平台新增数据，虚拟中心库可实时监控更新，获取最新资源。
11、服务引擎建设与发布。主要包括：
（1）地理信息服务引擎。将地理信息资源发布为服务使该资源可供其他用户使用。根据资源类型的不同，资源会被发布成不同类型的服务，各种客户端通过服务实现对GIS资源的访问和管理。
（2）数据服务引擎。数据服务引擎，指的是对数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”。在技术架构上，将数据进行标准的API封装，形成标准化的数据API服务。把数据统一进行封装。对外提供标准化的服务目录。在服务目录中体现数据服务的各种业务元数据，以供数据使用者进行掌握动态的数据资源的现状，并且根据数据资源元数据中的定位信息获取实际的数据。
（3）全文搜索引擎。全文检索引擎是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW的开发接口、二次应用开发接口等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。
（4）视频分析引擎。利用已建视频监控系统，建设视脑平台视频图像分析引擎，运用人工智能分析技术，进行智能化、自动化解析视频图像内容，对视频运动目标进行多模态、全方位的描述，包括如空间、时间、表象、运动行为等特征,在视频大数据基础上，提供多模态视频线索和信息管理、目标快速搜索，实时特定目标、特定行为动态布控，反常行为及目标实时提示等，完成视频图像中车辆、人员、物品等目标类型的检测与特征提取，实现对视频画面的背景图像数据和目标数据进行分析提取，并记录运动物体的特征信息，转发解析数据至视图数据层，进行数据存储。视脑平台需将分析能力进行标准化封装，提供通用、标准的服务接口为各类业务平台、系统进行视频图像分析计算能力的服务，生成分析结果，在各自系统中予以展现和应用。
（5）消息引擎。消息引擎系统为各业务在用户等建立统一的信息交互的平台，提供消息通知、用户点对点通信、多屏交互式消息业务提供了能力支撑，支持文字、音频和视频等消息的即时传输，以及点对点的数据交换。实现即时通信与异地用户的协同工作，并通过消息引擎和过滤性引擎二者的结合实现任务过程跟踪和资源共享，有效控制业务实施过程，着力提升工作效率、决策能力和反应速度。借助于即时消息传输的运用，同时结合内存加速、负载均衡、本地处理，以提供高效的数据分析和挖掘能力。系统需要提供开放的业务集成能力、各类终端接口标准集成能力、 加密传输数据安全能力、高并发的数据处理能力、良好的容灾处理能力、多种类的集群部署能力、适应各种环境部署。
