公安图侦综合管理平台
2026-04-13 03:10:41
行业：云计算、物联网
载体：网站、云服务/云平台
技术：Java、Elasticsearch、Kafka、Tesseract OCR
业务和功能介绍
针对当前社会治安防控中视频数据量大、线索排查效率低、跨区域资源难以联动、案件研判不直观等痛点，建设公安图侦综合管理平台，以实现视频图像资源统一汇聚、智能分析、快速检索、闭环办案为目标，提升公安机关案件侦查、治安管控、应急处置的智能化与实战化水平。
平台具备视频接入、车辆研判、人员识别、行为分析、案件管理、线索布控等核心功能，重点模块包括：视频摘要与回放、车牌识别 OCR、以图搜人、电子围栏、轨迹分析、智能布控预警、案卷管理与协同研判，实现从海量视频中自动提取人、车、物关键信息。
业务流程为：前端监控视频统一汇聚入库→管理员配置布控规则与检索条件→通过车牌 OCR、人像比对等智能算法快速筛选线索→对目标进行时空轨迹碰撞与串并案分析→生成研判报告并推送至办案民警，功能路径遵循 “视频汇聚→智能检索→深度研判→落地处置” 的实战闭环。
平台具备视频接入、车辆研判、人员识别、行为分析、案件管理、线索布控等核心功能，重点模块包括：视频摘要与回放、车牌识别 OCR、以图搜人、电子围栏、轨迹分析、智能布控预警、案卷管理与协同研判，实现从海量视频中自动提取人、车、物关键信息。
业务流程为：前端监控视频统一汇聚入库→管理员配置布控规则与检索条件→通过车牌 OCR、人像比对等智能算法快速筛选线索→对目标进行时空轨迹碰撞与串并案分析→生成研判报告并推送至办案民警，功能路径遵循 “视频汇聚→智能检索→深度研判→落地处置” 的实战闭环。
项目实现
作为首席架构师，主导平台采用“分布式微服务+云边协同”架构，遵循分层解耦思路，支持横向扩展，满足公安实战需求。
技术栈：视频汇聚用RTSP/RTMP+FFmpeg+Spring Cloud，智能研判用Python（TensorFlow/PyTorch）+CNN+CRNN+OpenCV，存储用MySQL集群+Redis，前端用Vue3，集群搭配Nginx+Keepalived保障高可用。
本人统筹架构设计、技术选型及核心研发，最终实现10万路视频并发接入，车牌/OCR、人像识别准确率分别达99.8%、99.5%以上，并发处理10000 QPS，稳定性99.95%，线索排查效率提升80%。
核心难点为高并发、算法准确性、集群一致性。解决方案：用RabbitMQ+Redis+负载均衡应对高并发；多场景样本训练+算法优化提升准确率；ZooKeeper+容灾备份保障集群稳定与数据一致。
技术栈：视频汇聚用RTSP/RTMP+FFmpeg+Spring Cloud，智能研判用Python（TensorFlow/PyTorch）+CNN+CRNN+OpenCV，存储用MySQL集群+Redis，前端用Vue3，集群搭配Nginx+Keepalived保障高可用。
本人统筹架构设计、技术选型及核心研发，最终实现10万路视频并发接入，车牌/OCR、人像识别准确率分别达99.8%、99.5%以上，并发处理10000 QPS，稳定性99.95%，线索排查效率提升80%。
核心难点为高并发、算法准确性、集群一致性。解决方案：用RabbitMQ+Redis+负载均衡应对高并发；多场景样本训练+算法优化提升准确率；ZooKeeper+容灾备份保障集群稳定与数据一致。
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