CN112597146A - 一种基于wifi大数据的刑侦应用***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于WIFI大数据的刑侦应用***及方法，用于解决侦破工作方法单一及人工提取特征的大工作量和人为主观因素对刑侦应用的问题，包括采集层、存储层、分析层和应用层；采集层用于采集和记录原始用户数据并将原始用户数据发送至存储层；存储层用于实时收集原始用户数据并通过统一数据总线接入分析层；分析层用于获取原始用户数据并对其进行实时数据分析，本发明利用探针设备对辐射范围内的移动终端MAC地址进行采集，通过采集数据结合公安刑侦具体应用需求进行建模分析，把实际侦查活动中指挥员、研判员和侦查员的侦查思维、习惯、方法和需求融入***，进行用信号寻找、追踪犯罪嫌疑人的全新侦查手。
Description
技术领域
本发明涉及大数据的刑侦应用技术领域，具体为一种基于WIFI大数据的刑侦应用***及方法。
背景技术
随着城市信息化程度的发展与智能终端设备技术的成熟，WIFI可作为信号采集之用，也被公安部门认定为侦查新手段。基于大数据技术的进行数据碰撞、围栏预警、轨迹追踪等警务应用建设，把实际侦查活动中指挥员、研判员和侦查员的侦查思维、习惯、方法和需求融入***，积极探索全新侦查手段服务警务的发展方向，改变靠侦破工作方法单一的局面，推动警务模式由“业务驱动”向“数据感知、研判、预测”转变，积极探索未来警务改革的发展方向。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决侦破工作方法单一及人工提取特征的大工作量和人为主观因素对刑侦应用的问题，而提出一种基于WIFI大数据的刑侦应用***及方法；本发明利用探针设备对辐射范围内的移动终端MAC地址进行采集，通过采集数据结合公安刑侦具体应用需求进行建模分析，把实际侦查活动中指挥员、研判员和侦查员的侦查思维、习惯、方法和需求融入***，进行用信号寻找、追踪犯罪嫌疑人的全新侦查手；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，包括采集层、存储层、分析层和应用层；
采集层用于采集和记录原始用户数据并将原始用户数据发送至存储层；存储层用于实时收集原始用户数据并通过统一数据总线接入分析层；分析层用于获取原始用户数据并对其进行实时数据分析，具体过程为：通过hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，以及Spark进行实时数据流分析与计算并将分析的结果发送至应用层展示；应用层通过大数据技术对刑侦业务需求进行数据应用。
所述存储层通过Elasticsearch建立分布式海量数据检索服务并通过HDFS分布式数据库和HBase数据库进行数据的统一存储。
优选的，所述应用层的数据应用具体为：通过大数据技术对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型，包括围栏预警、数据碰撞、轨迹跟踪、寻找同行人多功能的数据实时应用。
优选的，所述采集层还预先在每一个监控区域安装监控设备并通过监控设备抓取辐射范围内经过的移动终端MAC地址；监控设备包括带有MAC采集功能的探针设备、带有WIFI探针功能的前端设备以及用于采集并记录原始用户数据的采集模块。
优选的，所述采集层还对监控设备的设备型号以及固定位置和经纬度数据进行登记。
优选的，所述原始用户数据包括MAC地址、时间戳和地理位置信息；其中MAC地址对应不同的监控设备，即不同的监控设备对应唯一的MAC地址；时间戳为采集模块采集到此原始用户数据的时间点；地理位置信息为WIFI探针的地理位置信息，即为监测区域的地理位置信息。
一种基于WIFI大数据的刑侦应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集：通过预先在每一个监控区域安装的监控设备采集和记录原始用户数据；其中监控设备包括带有MAC采集功能的探针设备、带有WIFI探针功能的前端设备以及用于采集并记录原始用户数据的采集模块，原始用户数据包括MAC地址、时间戳和地理位置信息；其中MAC地址对应不同的监控设备，即不同的监控设备对应唯一的MAC地址；时间戳为采集模块采集到此原始用户数据的时间点；地理位置信息为WIFI探针的地理位置信息；
S2：数据存储：对S1中的原始用户数据通过Elasticsearch建立分布式海量数据检索服务并通过HDFS分布式数据库和HBase数据库进行数据的统一存储；
S3：数据分析：对S2中存储的原始用户数据进行分析，通过hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，以及Spark进行实时数据流分析与计算并将分析的结果发送至应用层展示；
S4：应用展示：通过大数据技术对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明实现了对原始用户数据进行预处理，兼容多厂家设备信息，并节省存储空间，提高运算速度；
2、本发明结合公安刑侦具体应用需求进行建模分析，把实际侦查活动中指挥员、研判员和侦查员的侦查思维、习惯、方法和需求融入***，进行用信号寻找、追踪犯罪嫌疑人的全新侦查手段。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图；
图2为本发明的整体流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2所示，一种基于WIFI大数据的刑侦应用***及方法，包括采集层、存储层、分析层和应用层；
采集层，终端设备在接入AP之前，两者需要发送一些明文数据包来标识各自的存在，这些数据包包含了终端的MAC地址信息；同时还包括了AP设备所在的经纬度，探测时间，终端类型及品牌等基础数据；对于接入多个不同厂商的无线AP设备的情况，需采用基于不同厂商AP探针模块的UDP包接收解析技术，实现对不同厂商AP设备探针模块发送数据的解析；另外，由于无线AP设备数量较大，接收的探针数据量巨大，因此本***采用基于UDP的分布式集群，实现动态扩展，满足海量AP探针数据的接收及解析；
存储层，采用HDFS、HBase、ElasticSearch三种***进行数据的统一存储；HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础；本文充分利用HDFS分布式优势，将HDFS作为基础的文件存储平台，对于源源不断增长的大数据，HDFS可进行很好的扩展与清理，并简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能；面对海量数据的查询，对于***的数据结构设计与性能优化都将提出非常高的要求，传统数据库几乎无法完成多条件的查询；为了实现海量数据秒回查询，本***对需要随机访问、实时读写的数据采用HBase数据库，并基于Elasticsearch建立分布式海量数据检索服务，作为HBase数据仓库的查询入口，实现在几秒内返回结果；HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库；其利用Hadoop HDFS作为其基础的文件存储***,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务；另外，HBase技术在廉价PC Server上可搭建起大规模结构化存储集群，既具备PB级数据存储能力，又能节省***资金投入；在本***中，考虑数据量巨大，对分布式服务器节点的性能和存储空间要求较大，通过采用LZO压缩技术，将原始数据压缩到12％左右，减少了78％的存储资源；
分析层，基于hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，采用基于Spark进行实时数据流分析与计算，以支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法，本***如亲密人和同行人的计算及分析等；
应用层，采用先进的大数据技术，实现对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型，支持围栏预警、数据碰撞、轨迹跟踪、寻找同行人多功能的数据实时应用，为侦查研判、案件分析提供辅助决策信息；
实施例1：预设划定指定区域，在指定区域内实时扫描预先设置的移动终端目标，如果是，则获取所述MAC的信号，获取所述信号中的位置信息，将目标MAC信息发送给所述平台，形成报警；
根据地图框选的碰撞区域进行处理生成区域数据集合，利用集合之间的与、或、非的关系或组合关系进行数据碰撞，通过数据碰撞分析出有效的数据结果。碰撞分析提供支持每次在地图框选区域，框选成功后在面板上生成集合支持与、或、非、自定义集合的功能选择。通过MAC地址碰撞，进行海量数据筛查，提高办案效率；
对任何个进入WIFI覆盖范围内的手机MAC进行轨迹分析。对于指定的MAC地址，进入某个WIFI覆盖范围后，可以按时间顺序获得该手机接入过的WIFI采集设备MAC信息集合，通过该集合可以在地图上展示出该手机的行为轨迹；
基于AP场所和时间两个维度的MAC地址搜索，计算及分析在相同的时间不同的MAC是否有相同的行为轨迹，可寻找同行人。
一种基于WIFI大数据的刑侦应用方法
S1数据采集：预先在每一个监控区域安装带有WIFI探针功能的前端设备。通过前端设备抓取辐射范围内经过的移动终端MAC地址；
用户可根据实际情况需要在监测区域内进行设备的放置，原始用户数据包括MAC地址、时间戳、地理位置信息；MAC地址对应不同的设备，即不同的设备对应唯一的MAC地址；时间戳为采集模块采集到此原始用户数据的时间点；地理位置信息为WIFI探针的地理位置信息，即为此原始用户数据对应的设备所在的监测区域的地理位置信息。
S2数据存储：是对S1发送的用户数据进行存储；S2连接分析模块S3，存储将用户数据发送给数据分类。
S3数据分析：对用户数据进行关联分析等数据建模；数据分析连接S4，分析结果将发送给业务展示。
关联分析具体为：通过人群同现相关及余弦相关数据可分析出是否具备同行人，亲密人条件，分析出人员信息及同行记录；
异常分析：通过地点，时间，人群三维异常分析，得出高危人群及地点异常记录；
频率分析：通过对人群出现频率时间的划分，分析得出人群常去地及常驻地信息，间接判断其职业信息；
状况分析：根据AP数据，AP标签，第三方标签，分析出人群衣食住行，兴趣娱乐等信息。
S4应用展示：采用先进的大数据技术，实现对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型，支持围栏预警、数据碰撞、轨迹跟踪、寻找同行人多功能的数据实时应用，为侦查研判、案件分析提供辅助决策信息。
本发明在使用时，采集层采集和记录原始用户数据并将原始用户数据发送至存储层；存储层实时收集原始用户数据并通过统一数据总线接入分析层；分析层获取原始用户数据并对其进行实时数据分析，通过hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，以及Spark进行实时数据流分析与计算并将分析的结果发送至应用层展示；应用层通过大数据技术对刑侦业务需求进行数据应用；实现了对原始用户数据进行预处理，兼容多厂家设备信息，并节省存储空间，提高运算速度；结合公安刑侦具体应用需求进行建模分析，把实际侦查活动中指挥员、研判员和侦查员的侦查思维、习惯、方法和需求融入***，进行用信号寻找、追踪犯罪嫌疑人的全新侦查手段。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，包括采集层、存储层、分析层和应用层；
采集层用于采集和记录原始用户数据并将原始用户数据发送至存储层；存储层用于实时收集原始用户数据并通过统一数据总线接入分析层；分析层用于获取原始用户数据并对其进行实时数据分析，具体过程为：通过hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，以及Spark进行实时数据流分析与计算并将分析的结果发送至应用层展示；应用层通过大数据技术对刑侦业务需求进行数据应用。
2.根据权利要求1所述的一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，所述存储层通过Elasticsearch建立分布式海量数据检索服务并通过HDFS分布式数据库和HBase数据库进行数据的统一存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，所述应用层的数据应用具体为：通过大数据技术对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型，包括围栏预警、数据碰撞、轨迹跟踪、寻找同行人多功能的数据实时应用。
4.根据权利要求1所述的一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，所述采集层还预先在每一个监控区域安装监控设备并通过监控设备抓取辐射范围内经过的移动终端MAC地址；监控设备包括带有MAC采集功能的探针设备、带有WIFI探针功能的前端设备以及用于采集并记录原始用户数据的采集模块。
5.根据权利要求2所述的一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，所述采集层还对监控设备的设备型号以及固定位置和经纬度数据进行登记。
6.根据权利要求3所述的一种基于WIFI大数据的刑侦应用***，其特征在于，所述原始用户数据包括MAC地址、时间戳和地理位置信息；其中MAC地址对应不同的监控设备，即不同的监控设备对应唯一的MAC地址；时间戳为采集模块采集到此原始用户数据的时间点；地理位置信息为WIFI探针的地理位置信息，即为监测区域的地理位置信息。
7.一种基于WIFI大数据的刑侦应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集：通过预先在每一个监控区域安装的监控设备采集和记录原始用户数据；其中监控设备包括带有MAC采集功能的探针设备、带有WIFI探针功能的前端设备以及用于采集并记录原始用户数据的采集模块，原始用户数据包括MAC地址、时间戳和地理位置信息；其中MAC地址对应不同的监控设备，即不同的监控设备对应唯一的MAC地址；时间戳为采集模块采集到此原始用户数据的时间点；地理位置信息为WIFI探针的地理位置信息；
S2：数据存储：对S1中的原始用户数据通过Elasticsearch建立分布式海量数据检索服务并通过HDFS分布式数据库和HBase数据库进行数据的统一存储；
S3：数据分析：对S2中存储的原始用户数据进行分析，通过hadoop搭建大数据计算平台，利用Hive进行标准SQL化分布式数据计算与挖掘，以及Spark进行实时数据流分析与计算并将分析的结果发送至应用层展示；
S4：应用展示：通过大数据技术对海量数据的融合与深度挖掘，项目以刑侦实战为主导，针对高维复杂大数据聚类分析及数据碰撞的算法研究，对分类数据进行差异比较、排序，分析其余总体关系及关联关系，建立数据分析研判模型。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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