人员全息档案应用（软件部分）用户需求说明.docx

1、人员全息档案应用（软件部分）用户需求说明一、项目概况（一）项目建设背景根据XX市委市政府和省公安厅决策部署，贯彻落实公安部提出的关于聚焦建立完善“专业+机制+大数据”的新型警务运行模式，大力推进公安大数据智能化建设应用O各级公安机关要把数据赋能实战作为推进公安工作现代化的有力举措，让大数据变成活数据、系统数据、综合数据，变成指向明确的人、事、物、地、组织等信息，发挥好大数据功效，助力提升工作质效。本项目依托“X警智治”XX分平台数据底座，通过整合分析全市多跨部门的数据，形成240多种不同类型的数据标签。通过关系分析，深度挖掘人员潜在关系、团体潜在关系、活动轨迹、落脚点、生活信息等，刻画出鲜活的

2、图像档案,丰富实战。通过建立融合搜索引擎，实现视图数据和警务数据的快速检索，满足民警多样业务场景下的高效查询。（二）项目建设内容项目建设功能清单序号功能模块功能描述数量单位1融合检索包含多维融合检索、高级检索、单表检索、多档融合、人员档案查询、物品档案查询、场所档案查询、案事件档案查询以及团体档案查询等。1项2标签工厂包含标签类型、标签生产、标签管理、标签智搜、标签配置和标签应用等。1项3全息档案包含人员档案、物品档案、案事件档案、场所档案、团体档案以及档案结果汇聚接入等。1项4移动警务端应用升级包含档案查询升级、数据套餐订阅等。1项5知识图谱包含画布关系推演、图关系团伙分析工具、自定义图关系

3、碰撞工具、图关系推演工具、智能推荐等。1项6高频场景化工具包含公安头条查询、批量查询、背景审查等。1项7第三方软件测评对人员全息档案应用开展第三方软件测评，测评内容主要包括功能测试、性能测试、安全性测试、易用性测试、容错测试等。1项二、详细需求清单（一）软件内容序号一级功能模块二级功能模块功能要求数量单位一、融合检索1多维融合检索检索引擎应支持融合车辆、人脸等多种动态感知数据加静态档案数据的全文检索；应支持多关键字全文模糊检索，通过输入目标的多个模糊特征属性，缩小搜索范围，锁定目标；应支持关键字精确搜索，包含车牌号码、身份证等；应支持字符匹配检索：通过?和*等字符，匹配单个或多个属性进行检索，

4、如利用XA123?5XA*；应支持文件检索，解析word/Excel文件中证件1套号码，根据解析信息搜索目标群体；应支持关系人检索；应支持加载重点人员前科背景标签检索；应支持智能分析用户关注的目标人员，并自动调取档案，在下次检索时即查询到；应支持智能输入提醒处理引擎，解析用户输入的关键字，智能联想常用搜索内容，推荐用户匹配到的搜索内容；应支持关键字匹配高亮技术：检索内容匹配后自动高亮、标红处理。感知搜索多维感知抓拍数据进行统一搜索，包含人脸、车辆、非机动车，同时加载智能图搜。资源搜索资源搜索实现对公安警务数据的快速检索，如酒店住宿信息、铁路航空乘车信息、门诊记录数据、用水用气用等。地图搜索应支

5、持在地图上快速的实现人员的轨迹检索；高级检索人员属性检索应支持通过姓名（中文、拼音）、婚姻状况、证件号码、年龄、户籍地、曾用名、星座、出生日期、名族、居住地址、工作单位等信息查询检索。车辆属性检索应支持通过车辆所属人员联系方式、车牌号、车辆类型、机动车所有人、车辆颜色、车辆品牌等多种方式组合检索；标签检索应支持对标签管理模块的所有标签进行检索。单表检索动态资源检索应提供自定义警务资源表检索的能力，对接入系统的资源表，通过页面配置化操作，实现表数据检索功能的上线，应支持读取ES.MPP,MYSQL数据库中数据表资源。展示配置应支持对警务数据表资源的全属性进行自定义展示配置应支持对警务表属性进行重

6、命名，增加可读性应支持自定义配置警务数据表检索条件应支持自定义配置警务数据表展示列表信息应支持自定义配置警务数据表展示详情信息多类型属性解析应支持解析时间控件、枚举字典、下拉框、平铺、文本框、图片等常用属性的解析识别检索页面上线对配置好的警务表资源进行发布上线后，用户即可在系统的单表检索页面进行该表的检索。应支持统计每张警务表的数据量及明细数据的检索多档融合多档融合应支持对人员、警情、案件、车辆、团体等档案进行打通，在某一档案中提供快捷跳转其他有关联的档案，提升档案的使用效率。人员档案查询人员档案预览应支持在一个搜索框检索匹配到人员档案信息后，可预览展示人员名称、性别、地址、身份证号等信息。应

7、支持一键打通查看人员完整的档案信息。/应支持根据标签、性别、关键字（姓名、身份证）和图片搜索人员档案；应支持对人员档案进行批量打标、批量导入及导出，应支持档案删除（仅管理员）；应支持记录用户最近浏览的档案并打开详情；应支持卡片模式展示人员档案信息，包含图片、姓名、证件号码、关联车辆、关联IMSI及手机号码、标签信息；应支持档案快速链接到人脸搜图、轨迹查看应用，应支持通过证件号码或图片链接查看一人一档详情；应支持人员档案基本信息进行手动编辑，同时应支持手动绑定人员与人员、人员与车辆等实体的关系；物品档案查询车辆档案预览应支持在一个搜索框检索匹配到车辆档案信息后，可预览展示车辆号牌号码、车身颜色、

8、车主姓名、车辆类型等信息。应支持一键打通查看车辆完整的档案信息。车辆档案查询应支持根据车牌号码、号牌种类、车主姓名、车辆品牌等搜索车辆档案；应支持对车辆档案进行批量打标、批量导出，应支持档案删除（仅管理员）；应支持记录用户最近浏览的档案并打开详情；应支持卡片模式展示车辆档案信息，包含近期抓拍图片、车牌号码、车主、车身颜色、号牌种类等佶息；应支持档案快速链接到轨迹应用，应支持查看一车一档详情；场所档案查询档案查询应支持地图模式加载所有场所信息，应支持根据名称搜索场所信息（如：XX学校、XX商场、XX酒吧等）；场所展示应支持展示每个场所的名称、场所类型、关联设备、场所地址，应支持基于地图渲染场所位

9、置范围；查看详情应支持查看场所档案详情；案事刑事按照部标建立案件档案，包括案件基本信息、标件档案查询案件档案查询签信息，案件处置信息、涉案人员、涉案物品等等关联集合信息。应支持按照案件名称、所属辖区等条件进行组合查询。行政案件档案查询按照部标建立案件档案，包括案件基本信息、标签信息，案件处置信息、涉案人员、涉案物品等等关联集合信息。应支持按照案件名称、所属辖区等条件进行组合查询。警情档案查询以警情为中心对象，建立警情档案，对警情进行智能分类，打标。应支持按照警情类别、警情类型、打标状态等条件下进行组合查询。事件档案查询应支持按照事件名称、事件发生时间、事件摘要等条件进行组合查询；团体档案查询档

10、案查询应支持根据图片、团体类型、团体人数、关键字（团体成员姓名、证件号码）等搜索团体档案；批量上传应支持批量重点人上传能力，并根据导入的重点人识别是否在本地存在活跃轨迹，应支持区分本地活跃及未活跃人员的统计及详情查看；团伙查看应支持对存在多个重点人的团伙进行优先展示，应支持团伙的成员及成员关系网络详情查看；档案导出应支持导出团体档案；二、标签工厂2标签类型人员标签人员标签包含人员属性（3大类重点人员细分118小类、4大类前科人员细分65小类、3类动态管控人员和4类死亡信息属性）、行为特征（细分14小类常规行为特征、2大类细分71小类风险1套行为特征）和关系属性（4小类通用分析和4小类警种关注属

11、性）等总计283个标签。行为标签计算：应支持不少于71小类人员分险行为标签计算能力。如：未成年人异常（有学不上、夜不归宿、出入娱乐场所、酒店异常入住等）、预防民转刑（购买精神类药品行为异常、矛盾纠纷未化解、冲突较为激烈等）、涉枪（与其他涉枪类、非法狩猎类前科人员聚集（三人以上）、信访（特殊时间节点购票、长期未出现等）、出行异常（昼伏夜出、后半夜频繁打车、经常夜间出入多个小区等）、住宿异常等；每小类标签均应有独立计算逻辑，可根据业务实际需要对模型的计算逻辑进行调整。对接苍穹系统，获取失驾、在逃、就诊、强制措施、矛盾纠纷等数据；对接红枫系统，获取高频跨域预警数据、非常驻地出没预警数据、个人极端行为

12、预警数据等；关系属性标签：应包含不少于4小类通用分析和不少于4小类警种关注类属性。如：与重点人同航班次数、同火车次数、伴随次数、同案次数等。车辆标签车辆标签包含车辆基础标签（车主、品牌、颜色、车辆类型、号牌类型等大类细分不少于20小类）、背景标签（涉毒车辆、预期检验强制报废、长期逾期未检、被盗车辆、多次事故、租赁车等不少于10类）、轨迹标签（首次入城、历史落脚点）、行为标签（频繁过户、顺丰车、疑似网约车）、关系标签（同行车辆）等维度细分不少于36种标签。案件案件标签包含基础信息（案件类别、状态、关联标签警情数、抢劫、抢夺、盗窃、诈骗等）、案件特征（如：团伙案件）等维度细分不少于20种标签。警情

13、标签警情标签包含情指同步过来的所有警情，如：处所类（公共交通、住宅、公共区域等）、纠纷类（经济纠纷、邻里纠纷、土地纠纷、劳资纠纷、治安纠纷、医疗纠纷等）以及求助类（失物、医疗、溺水、自杀、醉酒、流浪、走失、噪音、开锁等）等维度，按照标签规则形成相应的标签。场所标签对接XX市AOI数据，提供场所标签能力，包含生活类场所（文化类、娱乐类、商贸类、服务类、医疗类、旅游类、金融类、宗教类等8大类细分40小类）、企事业（教育类、企业单位、党政机关）写字楼、产业园等5大类细分12类）、出行（火车站、汽车站、港口码头、机场、公交站等细分不少于8类）、居住（农村、小区）、特业（网吧、KTV、汽车销售、汽车维修

14、汽车服务）、广场等维度细分不少于65类标签。标签生产数据源表管理应支持对接标签源表来源库信息，展示标签来源表统计信息。标签衍生基于实体的业务数据建立基础标签和背景标签，再将实体的关系数据、轨迹数据、行为数据等进行分析挖掘，提炼衍生出各实体的标签体系。标签组装可以基于已有的标签基础，进行自定义的自由组合形成更多的标签。标签碰撞应支持对选中标签进行“且、“或”的逻辑关系的碰撞；应支持查看多个标签碰撞的结果详情，结果应支持导出；标签管理标签分类管理应支持动态配置标签一级分类、标签二级分类，实现标签的应用分类管理。标签模型管理应支持对系统已建标签模型进行预览；应支持标签计算模型的新增、编辑、删除、启

15、动、暂停等基本维护操作；应支持查看每个标签模型的是否运行、运行时长、分析结果数以及建模人员；应支持查看建模过程及矩阵结果。标签要素管理应支持对象要素、时间要素、行为要素、空间要素等四要素的自定义配置进行场景化建模；标签安全管理应支持对个人建的标签模型进行设置为公共标签模型或个人标签模型，公共标签计算模型将面向所有用户可见，个人标签计算模型只对建模用户可见；标签结果查看查看标签模型分析结果数据，可根据模型名称、场景名称、时间地点等快捷筛选目标。提供不同的预警预览详情，聚集、频次等多目标或多次预警触发，可在预警详情中查看预览所有触网抓拍的情况。标签智搜人员标签检索应支持按照人员标签分类项下的标签名

16、称对人员进行检索。应支持以人员卡片形式展示标签结果信息。车辆标签检索应支持按照车辆标签分类项下的标签名称对车辆进行检索。应支持以车辆卡片形式展示标签结果信息。案件应支持按照案件标签分类项下的标签名称对案标签检索件进行检索。应支持以案件卡片或列表形式展示标签结果信/息、O单位标签检索应支持按照单位标签分类项下的标签名称对人员进行检索。应支持以单位卡片或列表形式展示标签结果信/息、O标签配置标签检索配置提供标签智搜中标签检索项的动态配置。标签应用标签热搜应支持常用热搜标签的展示；标签统计应支持对人员、车辆、场所标签进行统计，包括标签数量和对象数量；应支持对某一标签的对象个数进行统计；标签展示对已发

17、布的公共标签进行分类展示；标签导出应支持对某一标签的具体对象列表进行导出；三、全息档案3人员档案人员信息应支持查看人员基础信息、户口所在地、民族、兵役情况、籍贯、证件、电话、文化程度、宗教信仰、户籍地址、现居住地址、婚姻状况、健康状况、职业身份、建档时间、更新时间、前科情况、最近一条轨迹信息等；1套生活信息应支持查看人员的家庭、工作、保险、健康、娱乐消费（用水用气、散装油交易）、快递等信息；人工采集应支持人员人工采集轨迹数据查看。如：圈层查控、人车核录等数据；轨迹信息感知轨迹：应支持人员近期感知轨迹信息查看：包括人脸、人体、关联车辆、ETC等，应支持多维度轨迹一键融合；生活轨迹：应支持人员生活

18、轨迹信息查看：包括酒店、就诊、上网记录、铁路、客运登记、航空等；出行规律：应支持人员出行规律分析，活跃时间分布、活跃频次分析、高频活跃地点、近期首次出现、最后一次出现位置等；档案时间轴：应支持根据时间轴关系，展示人员的轨迹，包括人脸轨迹、车辆轨迹、登记类轨迹等；轨迹渲染：基于时间轴进行轨迹时间快速定位，提供拖拽，缩放操作，方便进行时间的快速调整；应支持将轨迹数据反向渲染到时间轴，不同颜色代表不同轨迹，方便用户直观看到“哪段时间”有“什么轨迹”。自定义轨迹刻画：在轨迹种类多，轨迹数据量大的情况下，可手动选择要融合的轨迹类型进行刻画；时间轨迹透视：通过人车时空感知数据洞察人员在城市的生活规律，通过

19、轨迹透视人员的生活习惯、工作作息、活动领域；从时间维度对目标年度（默认近半年）活跃轨迹进行透视；应支持对目标近半年出行时间规律进行概览描述，包括累计出行天数、累计出行率、累计抓拍量、平均每日轨迹量，应支持点击对应的统计输在加载数据详情；应支持对目标近半年出行日期矩阵预览，包括每日出行频次，应支持对不同活跃的频次渲染不同的矩阵色块；应支持点击时间矩阵筛选当天出行轨迹点并基于地图定位展示；应支持选择多个时间矩阵日期加载对应的轨迹撒点；应支持对目标近半年出行时间段矩阵预览，包括每小时出行频次，应支持对不同活跃的频次渲染不同的矩阵色块；应支持按白天、夜晚及自定义时间段预览出行矩阵，应支持按月、按日切换

20、预览时间段矩阵；应支持点击时间段矩阵筛选当天出行轨迹点并基于地图定位展示；应支持选择多个时间矩阵日期加载对应的轨迹撒点；应支持自定义拖动日期矩阵及时间段矩阵预览更多数据；应支持按时间范围过滤矩阵数据，应支持默认近1月、近半年的快捷时间选择。应支持基于人员和车辆进行透视；空间轨迹透视：应支持从空间维度对目标年度（默认近半年）活跃轨迹进行透视；应支持以六边形热力图模式渲染空间热力分布情况，应支持紫色边界渲染，背景虚化处理，应支持根据不同的活跃频次渲染不同的颜色，六边形地图应支持对按部署地的行政区划进行划分，应支持统计目标在每个行政区划的活跃频次，应支持通过地图缩放加载六边形热力预览或详细地图；应支

21、持对目标近半年出行空间规律进行概览描述，包括统计有多少点位活跃天数超过50天、有多少点位活跃天数超过10天、有多少点位活跃天数只有1天及对应的占比，应支持点击对应的统计数字加载具体的活跃详情；应支持根据点位统计目标活跃频次，包括每个点位的活跃天数和活跃次数，应支持按天数和次数切换结果排序，根据时间范围、活跃频率、活跃天数过滤对应的结果，其中时间范围应支持快捷选择近1月、近半年，活跃频率应支持按天、按月切换查询；应支持点击目标的活跃点位加载时间矩阵，渲染目标在该点活跃的日期情况及对应的活跃频次，并在地图上进行主动聚焦展示；应支持点击目标的活跃点位加载时间段矩阵，渲染该点活跃的时间段矩阵及对应频次

22、并在地图上进行主动聚焦展示；应支持通过抓拍图片缩略图的模式，在地图上渲染目标的活跃点，并根据地图的缩放进行聚合，应支持统计聚合点的数量，应支持点击缩略图展示具体的抓拍信息，包括活跃频次、详情及跳转轨迹追踪和一车一档链接，应支持点击详情或频次数字，展示对应的抓拍详情列表，包括该点位的所有抓拍图片、抓排时间，应支持点击图片放大到全屏图片预览模式；断点透视：支持从轨迹断点维度对目标年度（默认近半年）出行轨迹进行透视，按轨迹断点时长透视目标居住、工作地点，日常活跃的场所、临时停留过的地方，支持结合时间矩阵快速预览；支持对目标近半年出行断点进行概览描述，包括统计有多少点位平均停留时长超过6小时、有多少

23、点位平均停留时长2-6小时、有多少点位平均停留时长1-2小时，支持点击对应的统计数字加载具体的断点详情；支持根据点位统计目标停留时长，包括每个点位的平均停留时长、停留次数，支持按时长和次数切换结果排序，根据时间范围、停留时长过滤对应的结果，其中时间范围支持快捷选择近1月、近半年；支持点击目标的停留点位加载时间矩阵，渲染目标在该点停留的日期情况及对应的停留时长，并在地图上进行主动聚焦展示；支持通过抓拍图片缩略图的模式，在地图上渲染目标的停留点，并根据地图的缩放进行聚合，支持统计聚合点的数量，支持点击缩略图展示具体的停留详情，包括停留次数、详情及跳转轨迹追踪和一车一档链接，支持点击详情或停留次数，

24、展示对应的详情列表，包括该点位的所有停留的前后抓拍图片、抓排时间、停留时长，支持点击图片放大到全屏图片预览模式；线路透视：从路线维度对目标年度（默认近半年）行程进行透视，预览目标日常生活中经常开的路线、偶尔开的路线，节假日、周末经常开那些路线；支持对目标近半年出行路线进行概览描述，包括统计有多少条路线出行次数超过50次、有多少条路线出行次数超过10次、有多少条路线只出行过1次，支持点击对应的统计数字加载具体的路线详情；支持根据路线起点和终点统计目标路线出行情况，包括每条路线的出行次数、出行天数，支持根据时间范围、出行次数范围过滤对应的结果，其中时间范围支持快捷选择近1月、近半年；支持点击目标的

25、路线加载时间矩阵，渲染目标在该路线具体的出行日期情况，并在地图上渲染详细的路线行程，默认加载最近一天的出行路线，支持点击时间切换对应的路线详情进行刻画；支持从时间维度对目标年度（默认近半年）活跃轨迹进行透视，包括出行日期矩阵、出行时间段矩阵，支持按工作日、周末、节假日、白天、夜晚预览出行矩阵规律；案事件信息对接X警智治数据底座数据，应支持查看人员的关联警情、关联案件、查询是由、矛盾纠纷、预警信息、管控信息、关联舆情、关联情报、12345社会求助等；生物信息对接X警智治数据底座数据，应支持查看人员的指纹、DNA,视图（人脸）、尿检、足迹、掌纹、虹膜、声纹等信息；虚拟信息对接X警智治数据底座数据，

26、应支持查看人员的手机（四码数据、虚拟身份、地址轨迹、关联宽带、网络行为日志）、身份（虚拟身份、网络行为日志、三码数据、宽带注册）、宽带、微信号（群信息、群聊、群成员）等信息；图像信息应支持查看近期人员的人像抓拍图片，应支持根据按时间过滤抓拍图像，应支持按人脸、人体、全部过滤抓拍图像，应支持切换聚档和图搜俩种模式查看抓拍图像；落脚点信息应支持基于抓拍的人像/车辆数据和AOI数据，分析人员/车辆在每个区域长期以来的落脚情况，应支持推断出人员的居住地、工作地、兴趣地和必经点；应支持结合感知类数据和登记类数据来区分人员落的脚点分析；落脚点类型包括：居住地、工作地、早晚通勤点及常去地；应支持展示落脚点具

27、体地点、总落脚天数和次数及白天落脚次数、夜晚落脚次数；应支持查看每个落脚点的具体抓拍明细；关系图谱应支持通过关系图谱展示人员的家庭关系、汽车同违章关系（含次数）、同旅馆住宿关系（含次数）、同订票关系、人像同行关系、同家庭户关系等；人人关系人-人关系包括家庭亲属关系、同暂住、同租赁、同组织、同所/同监室、同案、同行等关系；其中同行关系要求应支持不少于10种视图感知类同行关系分析以及不少于10种登记类同行关系分析；关系拓展：应支持点击人员展示与其相关的人员信息，应支持点击关系人员，拓展出其他关系人员；应支持多层级人员关系拓展；视图感知同行推演：应支持根据不同时间日期展示同行数量、同行人员及同行次数

28、应支持将同行对象添加到推演图谱中；应支持基于时间轴展示推演人员和同行人员的同行关联点抓拍，应支持单击同行对象基于地图刻画同行关联轨迹；视图感知同乘推演：应支持根据不同时间日期展示同乘数量、同乘人员及同乘次数，应支持将同乘对象添加到推演图谱中；基于时间轴展示推演人员和同乘人员的同乘关联点抓拍，并应支持同乘对象基于地图刻画同乘关联轨迹；应支持点击聚合点时地图自动放大该区域，应支持通过点击人脸抓拍小图展示场景抓拍大图；应支持单击某一张抓拍小图定位展示场景大图并根据单张抓拍图片进行关系推演；人-车关系人-车关系包含：所属关系、乘驾关系，对乘驾关系深入分析，展示：经常驾驶、偶尔驾驶、经常乘坐、偶尔乘坐

29、等；同行推演：根据不同时间日期展示同行数量、同行车辆及同行次数，应支持将同行对象添加到推演图谱中；应支持基于时间轴展示推演车辆和同行车辆的同行关联点抓拍，并应支持单击同行对象基于地图刻画同行关联轨迹；副驾推演：根据不同时间日期展示副驾数量、副驾人员及副驾次数，应支持将副驾对象添加到推演图谱中；应支持基于时间轴展示推演主体和副驾对象的副驾关联点抓拍及副驾标记，并应支持单击副驾对象基于地图刻画副驾人员关联轨迹；主驾推演：根据不同时间日期展示副驾数量、副驾人员及副驾次数，应支持将副驾对象添加到推演图谱中；应支持基于时间轴展示推演车辆和主驾人员的主驾关联点抓拍及主驾标记，并应支持单击主驾对象基于地图刻

30、画主驾人员关联轨迹；应支持点击聚合点时地图自动放大该区域，应支持通过点击车辆抓拍小图展示场景抓拍大图；应支持单击某一张抓拍小图定位展示场景大图并根据单张抓拍图片进行关系推演；人-地关系人-地关系包含人地亲密度关系、人与场所、企业、房屋的具体关系；其密度关系包括常去的、居住地、工作地以及感兴趣地等；应支持对人员对象或勾选人脸抓拍进行人地推演，并根据不同时间日期展示关联卡口数量及每个设备地点的人脸抓拍，并应支持将设备地点添加到推演图谱中；人-事关系人-事关系包含人-案关系、人-事件关系以及人-警情关系的计算与展示。物品档案车辆档案实现集车辆的基本信息、视图抓拍图像信息、驾乘关系信息、感知轨迹、落脚

31、点、行为规律研判于一体的实时全息车辆档案；档案基本信息：包括车主、车牌号码、车辆品牌、车身颜色、号牌颜色、登记住址等信息；图像信息：应支持查看车辆近期抓拍图像信息，应支持过滤包含车内人脸的抓拍图像，应支持按时间过滤抓拍图像；涉案事件特征：描述该车辆所涉案事件特征的属性集合，如涉及案件次数、涉及案件类型、涉及事件次数、涉及事件类型、涉及交通违法、涉及交通事故等；应支持查看车辆违章信息，包含现场违法、非现场违法信息；车辆业务特征：描述该车辆业务特征的属性集合，如是否被盗车辆、是否作案工具、车辆状态等属性。人车关系：包含车主、驾驶人员及乘坐人员，应支持统计具体驾乘车辆的天数、次数，应支持查看驾乘车明

32、细信息，包含每次驾驶车辆的抓拍图片、时间和卡口名称；车辆同行关系：应支持查看30天同行车辆，按同行次数倒叙展示；案事件档案刑事档案按照部标建立刑事案件档案，包括案件基本信息、涉案人员特征、违法组织特征、关联案件信息等。行政档案按照部标建立行政案件档案，包括案件基本信息、涉案人员特征、违法组织特征、关联案件信息等。警情档案按照部标建立警情案件档案，包括案件基本信息、涉案人员特征、违法组织特征、关联警情信息等。事件档案展示内容包含：基本信息、涉事人员特征、涉及组织特征、事件过程、涉案事件特征；场所档案基本信息基本信息：包含场所名称、场所类型、关联设备、场所地址等；地理位置地理位置：应支持基于地图渲

33、染场所位置空间范围；关联对象关联对象：包括关联场所内的人员对象和车辆对象，应支持根据场所内人员抓拍分析场所内部人员及临时访客；应支持查看场所内的人脸抓拍图片和车辆抓拍图片。团体档案团体基本信息包括团体ID、团体类型、团体成员数、团体具体成员图片、姓名，应支持标记团体中骨干人员；应支持卡片模式展示团体档案基本信息，包含团体成员图片、团体类型、团体标识、男性成员数量、女性成员数量；聚档结果接入聚档结果接入应支持接入XX市公安局统一聚档平台汇聚过来的人脸、人体档案；包括人员同行、主副驾乘关系、人车关系等；四、移动警务端应用升级4档案查询升级对接服务总线对接省厅服务总线，完成应用上架、日志安全审计、签

34、名备案以及安全性检测。1套人员档案查询基于PC端的能力，提供移动警务端的人员档案查询功能；物品档案查询基于PC端的能力，提供移动警务端的物品档案查询功能；案事件档案查询基于PC端的能力，提供移动警务端的案事件档案查询功能；场所档案查询基于PC端的能力，提供移动警务端的场所档案查询功能；团体档案基于PC端的能力，提供移动警务端的团体档案查询功能；查询数据套餐订阅噪音类一标三实承租人员身份信息、房东身份信息以及对应的联系方式；所属社区、网格、物业负责人信息以及联系方式。走失类、医疗救助类同户人员，历史同户人员，暂住登记为同户籍地人员，人像同行人员身份信息、住址以及联系方式。醉酒类、场所醉酒打架同行

35、人像人员、主副驾人像，场所前后两分钟内入场所人像，同户人员，历史同户人员，暂住登记为同户籍地的人员信息联系方式。扬言自杀类、家暴类同户人员、近期同行人像，历史同户人员（家长）身份信息、住址、联系方式。涉黄涉赌举报类支持通过此类选型卡订阅查询一标三实数据，联系房东。车辆求助类支持通过此类选型卡订阅查询车主信息、联系方式。数据订阅套餐管理服务应支持民警自定义数据套餐。五、知识图谱5Iffl布关系推演多层关系拓展提供人-人、人-物（车、IMSI、地）、IMSI-车等全要素关系以相互隶属于相关的层级图谱刻画，应支持关系最短路径分析，无限制关系拓展。1套基础画布关系展示基于图关系网络的特性，应支持以实体

36、关系的数据组织方式，以图的形式展现目标的关系网络，方便使用者按图分析，快速研判。实体详情节点以实际图片（人员、车辆照片等）展示，若无实际图片以默认图标展示；显示节点的详细属性信息。如人：姓名、身份证号码、手机号、性别、年龄、标签、居住地、暂住地、户籍地等人员关键信息；车：车牌号码、车辆颜色、车辆类型、能源信息等关键信息；关系详情应支持关系详情信息展示；应支持查看具体信息：画布关系拓展基于图关系网络，右键图谱任意节点选择定向扩展后，可以自定义完成所需关系的扩展；画布推演X具箱基于关系画布，应支持添加人、车实体到画布、显示设置（关系名称、实体名称、亲密度）、撤回/恢复、清空、框选、关联、标注、复

37、制/黏贴、锁定、删除等画布推演操作；方便使用者进行快速的画布推演操作，完成复杂案例的研判分析。多画布推演应支持使用多画布推演的方式，用新开画布的模式：用户可通过复制黏贴的操作或者键盘快捷方式，快速复制关键实体关系到新的画布中，方便在一个复杂的研判案例中，获取关键研判对象，并实现对研判挖掘的步步推进；画布布局切换基于图关系网络形态，应支持关系路径、中心圆、层级、矩形布局方式，方便针对不同的分析场景实现更加易用的布局切换；例如关系路径布局：适合对复杂关系网络的呈现和分析；画布关系过滤1 .标签主要是当前图谱内的实体所有七类重点标签；2 .应支持以人、车、案事件等进行实体信息进行过滤；3 .应支持通

38、过亲属关系、房东、监护人、匹配手机号等进行业务关系过滤；4 .应支持以同行、同乘等进行视图关系过滤；5 .通过对关系的事件属性做时空筛选，缩小关系范围，例如与A同行的有50人，根据他们在不同时间不同地区同行缩小关系圈；档案分析应支持将任意每一步数据关系和挖掘的临时结果保存为快照，以便下次继续查看修改。快照应支持动态的修改、删除、重命名等操作。关系快照比对、恢复应支持关系快照的查看和比对。应支持快照恢复，实现信息回溯，能够实现对之前研判过程保存的关系网络信息快速恢复，提升研判分析效率；导出针对关系分析界面上所呈现的实体-关系网络，应支持关系图片、关系网络表格两种导出方式，方便用户用于线下或者多系

39、统之间的流转；图关系团伙分析工具图关系团伙挖掘基于图关系网络和图挖掘能力，实现由特征到团伙的挖掘：选择时间范围，选择关联条件包括：什么时间（月）开过哪些车，去过哪些地方，与哪些人有联系，碰撞出满足大于等于N个条件的人（团伙）信息，通过团伙的行动规律、作案工具及骨干人员，对团伙更多的关联成员进行拓展分析。基于图关系网络和图挖掘能力，实现由团伙到特征，选择N个目标人（目标人来源可为某一类人图关员业务标签），指定时间范围碰撞出与大于等于M系团个目标相关联的连接特征信息（人人、人车、人伙碰地），可以通过团伙碰撞算法，通过选择的关系、撞关系频次等参数，针对目标团伙进行团伙的窝点、作案工具（常用车）、骨干

40、人员进行分析；基于图关系网络和图挖掘能力，针对关系画布中图关的目标群体，通过关系碰撞操作，完成实时关系系碰分析，并把各个实体之间的关系结果呈现在页面撞上。方便用户快速挖掘出这个群体中，各个实体之间的潜在关系；图关基于图关系网络和图挖掘能力，实现对某两个在系最画布上没有直接关系的实体A、C,通过最短路径自定短路算法，计算A和C之间的最短关系路径，A-B-C义图径挖或者A-Bl-B2-C等，通过此方法可以挖掘两个没关系掘有直接关系人员的关系路径。碰撞基于图关系网络和图挖掘能力，实现自定义碰撞工具创新视图应用批量研判与即时分析能力，解决用户针对海量视图数据分析难的问题。用户可自主图关上传百万级嫌疑目

41、标库成员及业务标签信息，灵系批活设定关系要素规则，通过后台大数据批量图分量碰析能力，快速得到符合预设规则的目标线索信撞息，并根据分析结果，对设定的规则进行校准调优，进一步提升研判结果的完整性与准确性，为精准情报研判提供线索支撑；图关亲密通过多源关系数据整合、关系类型映射整合、关系推演工具度展示系类型统计分析、时间衰减分值计算、亲密度分值计算等操作实现不同实体之间亲密度数值，并在画布上展示给操作者，亲密度数值：OT之间的数字；时序分析针对一个或者多个实体，在一个特定的时间段内的所有行为信息，按照时间轴进行排序展示，表达一个实体或者一个团体在一定时间区间内的行为轨迹；时序统计应支持对目标实体在一个

42、时间区间内的各种时空感知数据统计详情的展示，并应支持从周-天-小时的层层下钻；共同邻居基于图关系网络和图挖掘能力，结合图共同邻居算法，挖掘不同实体的共同关联实体：首先框选页面上多个实体的操作，然后进行共同邻居分析，系统通过图共同邻居算法，在底层庞大的图关系网络中，进行大批量的关系碰撞，得到与目标有共同关系的实体，并按照关系网络的方式呈现在页面上。家谱分析基于图关系网络和图挖掘能力，通过目标人的父母、子女、配偶、亲兄弟姐妹图关系搜索，在关系画布上通过层级结构展现三代以内直系血缘关系。用户可基于展现内容，把人员实体加入关系画布进行关系碰撞；社会关系挖掘基于图关系网络和图挖掘能力，结合庞大的感知数据

43、和警务数据形成的图关系网络和亲密度计算结果，应支持挖掘出目标人员的社会关系网络、朋友圈等信息。分析的结果按照列表的形式呈现在画布左侧，并展示每个人员和目标人员的关系亲密情况，用户可基于展现的内容，把人员实体加入关系画布进行关系碰撞；智能推荐发现潜在可疑团伙基于图关系网络和图挖掘能力，结合图社群算法可根据点和边的关系或者不同实体之间关系强弱（通过同行、汽车同乘等时空感知数据计算规律得到亲密度值）计算疑似同一个团伙的人员；图中心度算法，针对可疑团伙中各个成员之间的关系网络分析，标记目标群体中的核心人员节点，识别为团伙可疑骨干人员；结合用户使用意图分析，实现对分析目标人群中的可疑团伙推荐和展现；分析结果按照列表的方式展示在画布左侧，应支持对骨干成员的呈现，和对团伙潜在成员的进一步挖掘。应支持团伙成员之间的关系批量碰撞。发现潜在团伙成员基于图关系网络和图挖掘能力，针对一个已经掌握或者分析出来的团伙，可以通过图社群算法结合亲密度数值，在庞大的图关系网络中挖掘与该团伙人员有普遍密切关系的潜在团伙成员，进行进一步的分析研判；结合用户使用意图实现对团伙潜在成员的挖掘和推荐；分析结果应进入关系画布，并支持和画布上和已经存在的团伙成员进行关系碰撞，呈现潜在成员和团伙成员之间的关系情况。发现骨干亲密人基于图关系网络和图挖掘能力，结合用户使用意图