智慧公安以大数据、云计算、人工智能、物联网和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，构建公安智慧大数据平台，实现公安信息数字化、网络化和智能化。智慧公安大数据平台，全面感知、综合分析、整合公安业务资源和社会化信息资源，提供高效的警务管理手段，拓展便民服务空间。

城市监控视频数据量呈现指数级增长态势,成为名副其实的海量数据。普通视频监控的基本功能已经无法满足现实需求。公安图像综合应用系统，高效地使用这些视频数据，对视频数据进行深度挖掘，提供有价值的视频结构化描述、视频浓缩，基于视频内容进行智能挖掘，满足智慧公安的视频实战应用需求。

公安图像综合应用系统，包括视频联网共享系统、智能视频分析系统、大数据中心系统、GIS数据可视化系统、平台运维系统。

大数据中心提供对海量数据的处理、存储、计算、分析、数据挖掘和数据服务。大数据中心系统，对采集的海量视频数据、卡口数据、Wifi数据、移动数据、GPS数据和基于视觉内容的视频结构化描述数据进行存储，建立相应的数据库。数据库建设包括人脸图片库、车辆图片库、人脸特征库、车辆特征库、行为图片及特征库、综合数据库、视频数据库。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。

数据是一种宝贵的资源。利用新技术新方法挖掘现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，是面临的迫切问题。一批新兴的数据处理、挖掘与分析技术不断涌现，使分析处理海量数据变得更加容易、更加便捷。

通过建设大数据基础平台，对已有海量数据进行整合、挖掘和分析，由传统的经验决策模式逐步转变为数据决策模式，可以进一步提升管理水平以及决策效率，并充分挖掘数据资产的重要价值。大数据基础平台采用模块化结构，模块高内聚、松耦合，应满足高可靠、实时响应快、安全性好、开放性好，系统应易于操作、易于维护、可扩展性好。

大数据平台进行数据采集时通常要面对数据结构、业务规则、技术特性（网络、安全、性能约束）等方面的综合挑战。如果数据源和大数据平台处于相同的网络环境，具有类似的数据结构和编码映射，可以通过工具配置或脚本进行采集，如使用Sqoop。当需要面对和对接第三方的数据生产系统，需要遵循对方的抽取协议，以及跨网段的数据访问，从而需要对采集应用进行一定程度上的定制，可以使用Java NIO、Netty或Mina。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库设计步骤如下：(1)选择合适的主题（所要解决问题的领域）；（2)明确定义事实表；（3)确定和确认维；（4)选择事实表；（5)计算并存储表中的衍生数据段；（6)转换维表；（7)数据库数据采集；（8)根据需求刷新维表；（9)确定查询优先级和查询模式。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。