项目编号： 公共安全引入 AI 大模型视频智能挖掘 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 背景介绍........................ 2 迁移学习策略.............................................................................53 4. AI 视频智能挖掘功能..................................................................................55 4.1 行为识别... 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节：

xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

2 迁移学习策略 ............................................................................ 60 4. AI 视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 . 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： ，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的

竞争情况分析、客/用户情况分析、营销管理分析、营业情况分析、客服质量分析以 及其他专题分析等功能分析点为分析要素，并结合固定/预定义报表、即席查询、 OLAP 分析、常规图展示、信息告警以及数据挖掘等实现手段，对电信业务、市场情 况进行全面、深入地分析。 1.3 系统建设原则 在系统建设过程中，将遵循以下原则：  整个系统的建设将按照三层架构的原则进行建设。经营分析系统在逻辑结构 部系统较多，为将系统建设风险降至最低，本次系统工程建设需要分步实施， 对系统进行多次割接。 2 总体设计 2.1 设计思想 系统的建设涉及到数据库、数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘、人 工智能和统计学等多种学科与技术的交叉，同时必须考虑多种系统平台与工具的集成， 因此系统的技术实现必须遵循以下要求：  开放性 为保证系统的开放性，系统构建中要尽量使用主流的硬件平台（主机、网络设备 说明： 1、 图中绿色圆框中各主机是为从系统长远建设所需要并行性而设计的，在系统建设初期，由 于系统压力较小，从投资效益而言，也可先以单机形式考虑； 2、 系统建设初期，报表查询服务器、数据挖掘服务器、WEB 服务器、管理监控服务器等也 均可以并入 OLAP 服务器，随系统扩展后可分别单独移出。  数据仓库服务器 数据仓库服务器主要承担着从接口将数据按数据仓库模型进行整理、规 范

等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。  流程管理平台 通过对网格化服务管理的梳理，再造社会治理工作流程，将信 任服务、授权服务和工作流等业务流程有机融合紧密结合在一起， 构成安全的工作 2.1 升级完善地理信息服务 2.2.2.2 升级改造流程服务 2.2.2.3 建设数据分析服务 大数据云平台工程要依托自身建立的“块数据关系库”进行社会治 理数据的分析和挖掘。大数据云平台工程进行数据分析和挖掘的目 的可以分为决策支持、精准推送和态势感知三个方面。 大数据云平台工程的决策支持有别于传统专业化系统通过数据 分析生成的支持数据报表。基于“块数据”的大数据云平台工程，其数 社会问题的根源，避免了传统管理方式中出现的“头疼医头、脚疼医 脚”现象，使政府的资源能够发挥出最大效果。 政府对老百姓的精准推送也是需要大数据云平台工程中对“块数 据”进行分析和挖掘作为基础的。通过大数据云平台工程对社区百姓 生活状态分析，结合医疗、教育、房屋、车辆等相关信息进行挖掘， 可以找到社区百姓近期所需要的政府服务项目。例如大数据云平台 工程通过数据的分析，得知某一居民处于适婚年龄，并在医院建立 孕妇档案。大数据

25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 .5 人工智能 27 第 6 章 数 据 管 理 29 . 29 .1 数据集成监管 29 39 .5 提供数据资源共享服务 40 第 8 章 数 据 应 用 与 可 视 化 41 . 41 .1 综合查询系统 41 .2 大数据分析挖掘工具 42 .2.1 超级档案 42 .2.2 大数据碰撞比对工具 42 .2.3 风险预测分析 43 第1章项目概述 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 度低、标准不统一的存储状况，并按照大数据技术存储架构实现各类数据 资源的分类存储，满足数据资源深度挖掘应用分析需要。 （4） 应用接口服务。深化数据资源服务总线建设，依托服务总线开发数据查 询、比对、分析等多种类型应用服务接口，面向业务提供可定制、个性化 的数据资源服务，解决部门间信息资源的交互共享、数据复用等问题。 （5） 示范应用建设。利用大数据技术在海量数据挖掘、分析研判等方面的技 术优势，建立大数据技术的搜索引擎、可视化关系分析、多维度统计分

，智慧 支撑平台。 环保大数据发展面临的问题： 一是大量的历史数据，其真实性、准确性都很低，不同部门间的数据存在很多差异、矛 盾，基础数据需要清理、净化； 二是从事数据挖掘、分析的专业人才极度短缺，大数据深度挖掘分析工作仍面临极大挑 战； 三是各类环境要素的前端感知设备投入不足，监测点位数量很少，数据采集的广度和深 度不够，数据获取的覆盖度和动态性均满足不了实际管理需要； 四是环 量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 据。 第二，大数据的分析。通过大数据技术从大量结构化和非结构化的数据中，挖掘、分 析、攫取出有用的信息，这是对传统数据分析方法的极大扩充。 第三，大数据的应用。大数据应用的根本是预测。政府、环保机构等相关决策人员，需 要一种更科学的思维方式和一套更完美的解决方案，建立相关数据分析模型，寻找相关性， 掘为环评审批提供了新的提升路径。大数据挖掘技术可以从庞大的数据库中找到相关性显著 的关键指标，并对环保大数据进行深度智能分析、建模以及环境承 载能力分析等， 为决策者提 供有效的信息支撑。未来对大数据的挖掘分析还将应用到大气 、河流、固废管理等环保领域， 对 大气环境、水质健康、固废处置、污染排放等提供更及时、更准确、更科学、 更多维的预 测。同时也必须意识到，即使在大数据时代，对大数据的挖掘开发利用也仅提供了一种环境问

2.1 农业数据挖掘 ........................................................................ 12 2.1.1 农业数据挖掘特点...........................................................12 2.1.2 农业网络数据挖掘 .......... ................................................13 2.1.3 农业数据挖掘应用...........................................................16 2.2 农业数据语义分析 ...................................................... 方式增长。如何采用数据挖掘与智能分析技术与手段发现或提取其 中的有效信息与潜在价值，实现农业生产经营过程的整体信息化管 控，在一定程度上加速转变农业生产方式，提高生产水平与效率， 对于发展与实现现代农业具有重要意义。本章在分析综合分析农业 数据挖掘的现状和需求基础上，从农业数据语义分析、农业病虫害 图像识别、动物行为分析以及农产品无损检测等方面介绍讨论了农 业典型数据挖掘的知识模型、处理方法与分析技术，并对未来的发

（2）基建后期到投产期内，同步开展露天矿智能生产系统建 设，实现露天矿资源数字化、采选生产过程智能控制、智能生产 管理与执行等，实现矿山全流程的少人化、无人化生产。 （3）投产后，逐步建设工业大数据分析平台，充分挖掘数据 潜在价值，实现过程参数优化、生产流程优化、数字仿真优化、 设备故障智能诊断、经营决策优化等。 （三）选煤厂智能化总体设计 1.总体技术要求 智能化选煤厂可参考图 2 所示技术架构，划分为设备层、控制 断融入煤矿生产 过程中的实时、动态、高精度地质信息，实现三维地质模型的自动更 13 新、规划切割、交互漫游、属性查询等。 地质大数据云平台：鼓励建设地质大数据云平台，具备数据分类、 分析、挖掘、融合处理等功能，实现各系统之间数据的互联互通、融合 共享和时空分析。 （3）智能掘进系统 根据矿井掘进地质条件与工艺要求，因地制宜确定合理的掘 进技术与装备，配套高效的辅助作业系统，逐步实现掘支平行作 合平台、数据服务平台、技术研发平台。应用融合平台以统一设计的 应用架构为基础，提供功能完善、流程统一、体验一致的业务应用环 境，提供了标准接口的集成环境；数据服务平台以数据架构为基础， 提供数据存储、数据应用、数据分析和大数据挖掘能力；技术研发平 台以技术架构为基础，统一技术规范和标准，提供开发、测试、运维 一体化的技术研发服务，并提供建模工具、算法编排工具、页面组态 25 工具、流程表单等可视化低代码开发工具，支撑应用构建。

............ 69 4 第1 章 项目概述 1.1 建设背景 涉毒人员是公安重点管控的人群，从全面加强涉毒人员管控工作出发，改 变传统禁毒管控模式，从被动寻找查获转变为数据挖掘研判预警，大力遏制涉 毒人员违法犯罪，建设涉毒人员数字化管控服务体系势在必行。 全面掌握涉毒人员动态信息是开展禁毒工作的必要条件，涉毒人员既是违 法者，又可能是受害者，通过全面掌握涉毒人员动态信息，可以有效的为防止 存在浪费警力又 只抓到少量吸毒人员无法跟踪深入挖掘每个案件源头的情况。 1.2 建设目标 6 XX 市是江西省的禁毒标杆城市，在 XX 市公安局多年禁毒工作经验总结的 基础上，通过信息化手段定制打造禁毒大数据实战应用平台，为在全省禁毒工 作贡献更多力量。 本平台从数据收集体系建设、业务应用系统建设、企业监管体系建设、大 数据深度挖掘、平台对接、五个重点方面规划设计并实施。其中数据收集体系 系统建设包含专题挖掘应用、业 务专题支撑应用、升级完善、支撑服务能力建设四部分。数据应用体系建设包 括多样花的数据分析结果的预警和报警，案件的关联分析和提醒等。企业监管 包含面向企业使用的信息采集端与企业数据分析和管理端。平台对接主要包含 与其他系统对接。大数据深度挖掘包含吸毒人员关系分析和人员信息分析两部 分。 一是实现“大数据算法+空间大数据算法”相结合的深度挖掘应用；二是实现