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1、 依托视频+AI技术，实现视频监控资源结构化

对输入的前端摄像机视频流或人脸抓拍机采集人脸图片流自动分析、识别和结构化□　处理，并返回人脸、行人结构化数据。可与联网或共享平台对接，接入已建的一、二类点视◆频监控摄像头；也可接入执法记录仪、手机、眼镜摄◎像机、隐蔽式摄像机◤等移动终端采集实时视频。

2、 变被动防御为主动预警，全面提升打防管控能力

在已知目标嫌疑人情况下，可结¤合平台实现可疑人员的快速布控预警，快速掌握可疑目标的行动轨迹。围绕重点人员掌握社会治安各方面的动态信息来ω准确把握治安问题的征兆和趋势，及时预防预警卐，将治安隐患解决在萌芽状态，提々高治安工作的主动性、针对性、实效性。

3、 创新巡防控手段，强化移动数据信息协同共享

手机端可以作为视频采集端，也可以作为信息发送和接收端▲，与中心平台进行交流与◥信息传递。在手机或警务通上轻松实现现场视频、图片等智能化采集与布控比对分析，实现重点人员◆、重点场所、沿街铺面等各种基础信息巡防控一体化管理。

4、 建立实有人口▼一人一档，摸清实口活动情况

以一标四实数据为基础，对已掌握身份的实有↑人口建立一人一档，以人脸感知数据为核心，实时汇聚实有人口的动态轨迹、抓拍图片等信息。实时关注、核查中重点目标人群，做到重←点关注人员“底数清、情况明，行知去向、动知轨迹”。

5、 多类技战法应用，数据服务▲研判，支持打『防管控

根据不同的业务应用模型和技战法，可实现人像轨迹刻画】、出行规律分析、同行人分析、关联地点分析等数据深度研判应用。

6、 拓展离线案事件研判，支撑案事件驱动的侦查实战

智能防控、案件侦破双管齐下，提供视频文件高速入↓库、视频中所有人像自动提☆取、嫌疑人员在视频文件中的搜索定位，大大节省审看排查时间。从历史视频中智能发现和比对可疑人脸，挖掘犯罪信息和〗情报线索。

7、 形成情防互动机制，实现“情报指导警务模式”

将警组单元的各个警ㄨ种、部门统一在一套指挥体系下，通过挂图作战，实时警情会话共享，警组人★员图、文、语音通♀讯协同。利用移动APP、GPS地理信息、警力资源、动态警情案情的基础数据指导指挥调度的具体业务，实现现场可视化、警情■可视化、警力可视化、处置可视化。

8、 赋能ぷ基层实战，打造坚强有力的基本作战单元

通过移动布防布控、信息核查、警情通讯、可视化指挥等功能，现场处置与中心指挥协同。可为【一线警组人员提供无缝的风险隐患自动识别、自动化布控预警推送、实时警∩情会话共享等服务，助推警务实战效能提升。

1、 基于人像结构化的实时比对与♂预警

接入前端固定卡口/临时布控/移动摄像头视『频流或图片流，实时采集人脸抓拍◤数据，与后端特定静态人像数据库进行比对，以实现对特定目标人群的及时布控，实现嫌疑人员的实时预警。支持固定布控与移动布▂控结合，支持任务式布控与全局布控结合。

2、 基于亿级人像库静态检索

可在路人抓拍库█或预设的人脸库中进行人脸相似性检索，标记检索结果，进行身份确认＠或核查出行轨迹；支持以图搜图，快速确定嫌疑人员身份；支持基于已知两张人脸图片，判定相似度或基于两个特定人脸库进行库库比对，批量碰撞异常情况等。百万级＠ 动态人像母本库秒级识别响应；千□　万人像库检索，首张图片命中率达到 95% 以上。

3、 基于技战法应用的数据研判分析

依托平台对重点人员开展轨迹分析、一人一档、个案研判，全♀面掌握辖区重点人员的现实情况和活动轨迹。并实现多警种、跨组织结构的支撑、覆盖县区的全面联网综合作战应用模式，使平台具备□预警、指挥、研判、侦破等综合作战功能，多种类技战法应用，数据服务研︻判，支持打防管控。

4、 基于地图的可视化扁平化指挥作战

以地图为主要表达方式展示全局所有资源及布控任务的状态、预警、处置及反〇馈。可实现现场的可视化、警情的可视化、警力的可视化、处置的可视化，通过现场行№动人员与指挥中心的高效协同、移动APP与平台的协同，大幅提▃升效能，实现精确打击。

5、 基于移动人像APP的预警比对协同作战

移动端可以作为视频采集端，也可以作为信息发送和接收端，与平台中心进行交流与信息传递。移动人像APP对采集的视频进▽行转码推流或人像抓拍并实时上传到平台中心进行人像比对与视频在线查看，平台中心将预警结果实时同步』到手机APP端，实现文字、图片、视频、语音在平台与移动端、移动端与移动端之间的即时通信，为公安分角色的用户之间开展基于人像比对/预警/抓捕等协同作战提供中心与移动端支撑。

6、 基于离线/历史视频的案事件线索侦查

智能发现和比对可疑人脸目标，挖掘犯罪信息和▓情报线索。在案事件研判过程中，对案事件视频文件进行人像提取和分析，从视频文件中查看、检索人脸，对发现的人脸进行标记并记录为线索；通过人像∮比对查找相似人脸目标，减少观看视频时间，提高工作效率，服务于案事件︽侦查实战。