XX市公安局监管支队大数据平台信创项目需求说明.docx

1、XX市公安局监管支队大数据平台信创项目需求说明一、项目需求（一）平台基础框架适配适应LinUX系统的新架构平台，需要根据国产化适应进行二次开发调整，具体如下：（1）支队首页：包含工作提醒、多维预警、电子地图（结合设施设备预警）、全市关押动态、重点数据汇总等信息。（2）检查督导：因总队统一开发督导模块，本次督导模块需要与总队新的督导模块互通，包括涉及XX的数据库的互通，为支队的日常业务督查提供功能支持。包含了视频巡查、视频点名（点名时可以在线拍照存档）；因XX开发的拘学同步和经营课堂已经全省推广应用，本次改造取消教育管理模块；原“交流平台”、“查询统计”整合为基于公安网算力的“多维预警模型”（需

2、甲方提供算力支持，如算力支持还未完成，至条件成熟时乙方帮甲方完成）结合，实现智能预警、智能指导等主要功能模块。（4）共享服务模块：通过监管数据库，汇集各监所业务管理信息、在押人员相关信息和民警工作履职信息，同时支持对在押人员生物信息、关系信息等进行查询，为公安、检、法、司等单位提供查询接口。（5）支持全市公安监管场所大数据平台的开发。（二）平台管理服务（1）标准数据字典管理：提供标准数据字典的管理与维护功能。（2）标准接口管理：为大数据平台与各业务系统对接，提供接口标准维护管理功能。（3）标准数据元管理：标准数据元是以数据建模法描述数据元及属性，建立数据规范，便于数、据信息的共享和交换。（三）

3、平台大数据研判分析服务（多维预警）包含监所基础数据分析、民警履职预警、在押人员行为风险预警、在押人员健康风险预警和技防设备运行状态预警、监室监所预警。具体开发内容细节会根据监管总队要求进行实时调整，投标方因无条件满足监管总队的调整方案，不再出额外的联系单。多维预警模型应同时完成总队、支队、场所的驾驶窗开发。其中多维预警模型要按照分布式计算的架构开发，分布式算力部署，以提高整体计算效率、扩展性和可靠性。能实现如Al训练、边缘计算、大数据分析。（1）核心技术要求：网络与通信-低延迟与高带宽节点间通信需支持高吞吐量和低延迟，避免因网络瓶颈导致性能下降，尤其是在实时计算场景中（如流处理）。-协议优化使

4、用高效的通信协议和数据序列化格式，减少传输开销。-分布式协调依赖分布式协调服务实现节点注册、状态同步和一致性管理。存储与数据管理- 分布式存储和集中存储相结合系统安防数据实行横向扩展的存储架构（如HDFS、Ceph,对象存储），存储在各地市监管支队，监管业务数据基于总队的违法犯罪人员信息系统，存储于省厅服务器，确保数据高可用和持久性。- 数据一致性根据场景选择强一致性（如PaXOs、Raft算法）或最终一致性（如Dynamo模型）。- 数据分片与负载均衡数据需合理分片（Sharding）,结合哈希或范围分区策略，均衡分布到各节点。-缓存机制利用分布式缓存（如Redis、Memcached）减少

5、对后端存储的频繁访问。资源调度与管理- 动态资源分配通过调度器实现CPU、内存、GPU等资源的动态分配与回收。- 任务调度算法支持优先级调度、公平调度、抢占式调度等策略，优化资源利用率。- 弹性伸缩根据负载自动扩缩容（如KUberneteSHPA）,应对突发流量或计算需求。- 资源监控与指标分析实时监控节点状态（如Prometheus、Grafana）,收集CPU、内存、I/O等指标，快速定位瓶颈。- 计算框架与并行处理- 并行化编程模型支持多种主流框架，简化分布式任务开发。- 容错与恢复任务失败时自动重试或迁移（如CheCkPoint机制），保障计算连续性。- 异构计算支持兼容CPU、GPU

6、TPU等异构硬件，优化Al训练、科学计算等场景效率。- 批处理与流处理融合统一处理离线计算（如Hadoop）和实时计算（如KafkaStreams）,支持Lambda/Kappa架构。安全与合规- 数据加密传输层（TLS/SSL）和存储层（AES加密）确保数据安全。-访问控制与认证基于RBAC、OAUth2.0或零信任模型，限制未授权访问。-网络安全隔离通过VPC、防火墙、微隔离技术（如CaliCO）防止横向攻击。-合规性要求符合GDPR、HIPAA等数据隐私法规，支持数据主权和本地化存储。容灾与高可用- 多副本与故障域隔离数据和服务跨多个物理位置（如AZ、Region）部署，避免单点故障。

7、 快速故障恢复设计自愈系统，自动重启失败任务或迁移至健康节点。- 备份与快照定期备份关键数据，支持快速回滚和恢复。标准化与互操作性- 开放协议与接口兼容主流APl标准（如RESTfU1、OpenAPI）,支持跨平台集成。- 混合云与多云支持无缝衔接公有云、私有云和边缘节点，避免厂商锁定。- 容器化与微服务实现环境一致性，简化部署和迁移。成本与能效优化- 资源利用率最大化通过装箱算法（BinPacking）减少资源碎片，提升硬件使用率。- 能效管理动态调整节点功耗（如DVFS技术），结合绿色计算降低碳排放。开发与运维体验信创- 自动化部署工具实现一键式部署。- 日志与调试支持集中式日志管理（如

8、ELKStaCk）,分布式链路追踪（如Jaeger、Zipkin）o- 开发者友好接口提供SDK、CLl工具和可视化界面BDKubernetesDashboard）,降低使用门槛。（2）主要功能要求队伍履职风险预警通过对监所的管教、医务、巡控、综合和领导五个执法岗位自动抓取相关系统数据，提前预警提醒民警落实相关业务工作，对未及时完成的工作计入履职评价，落实整改。做到日清月结，以此来实时监督监所各个岗位履职情况。公安监管场所民警履职预警系统是一种利用现代信息技术手段，对民警在监管场所中的履职情况进行实时监控和预警的管理工具。该系统旨在提高监管场所的管理水平，确保民警依法履职，防范和减少各类安全事

9、故的发生。模块功能：实时监控：- 通过视频监控、传感器、业务数据流等技术手段，实时监控民警的工作状态和监管场所的安全状况。- 监控内容包括民警的履职情况、执法行为等。数据分析：- 对监控数据进行分析，识别异常情况，如民警长时间不在岗、履职不到位等。- 通过大数据分析，预测可能发生的安全隐患。预警机制：- 当系统检测到异常情况时，自动发出预警信息，提醒相关人员及时处理。- 预警信息可以通过短信、APP推送等方式发送给相关负责人。履职记录：- 系统自动记录民警的履职情况，生成履职报告，便于后续考核和问责。- 履职记录可以作为民警工作表现的依据，用于绩效考核和奖惩。应急预案：- 系统内置应急预案，当

10、发生突发事件时，自动启动相应的应急处理流程。- 通过系统可以快速调集资源，协调各方力量，提高应急处理效率。系统优势- 提高管理效率：通过自动化监控和预警，减少人为管理中的疏漏和错误。- 增强安全性：及时发现和处理安全隐患，降低安全事故发生的概率。- 规范履职行为：通过实时监控和记录，促使民警依法履职，减少违规行为。- 数据支持决策：通过大数据分析，为管理层提供决策支持，优化管理流程。应用场景- 拘留所管理：监控拘留所民警的工作状态，防止在押人员脱逃或其他安全事故。- 看守所管理：确保看守所内的安全，防止在押人员自残、斗殴等事件发生。设施设备预警。以下是关于看守所、拘留所安防设施多维预警模型开发

11、的技术方案框架，涵盖核心目标、技术架构、关键模块及实施步骤，旨在通过智能化手段提升看守所安全管理的实时性、精准性和可靠性。项目目标- 多源数据融合：整合视频监控、门禁系统、周界电网、应急报警、呼叫对讲等多维数据。- 动态风险评估：基于AI算法实时分析异常行为及设备状态（离线、故障）。- 分级预警机制：根据威胁等级触发差异化响应（提示、告警、联动处置）,降低误报率。- 可视化指挥平台：构建“一张图”可视化管理系统，辅助监管人员快速决策。技术架构设计感知层设备接入：由各支队统一采集数据并进行数据清洗后推送至监管总队。- 视频监控：由总队及各支队练级部署运维服务器，以各支队为主，实行分布式运维检测、

12、统一调度管理。- 门禁系统：主要采集门禁系统运行状态、门开关数据、通道ID数据。- 周界电网：主要采集电网运行状态、打击电流、打击电压数据。- 应急报警：主要采集报警主机及各模块的运行状态、布撤防状态数据。- 呼叫对讲：主要采集主机和分机的设备ID、设备运行状态、呼叫时间、接听时间等数据。传输层- 网络架构：利用现有的传输通道。- 协议兼容：支持ONVIF、GB/T28181等标准协议，兼容多品牌设备接入。数据处理层- 边缘计算:尽可能在所端或支队端部署轻量化AI模型，实现实时异常检测。- 数据湖：采用分布式存储（HadOOP/HDFS）管理结构化与非结构化数据。- 流式计算：通过Apache

13、Kafka/Flink实时处理告警事件流。智能分析层- 多模态融合算法：- 视频分析：基于深度学习的行为识别（打架、跌倒、滞留）、人脸比对、物品遗留检测。- 时序数据分析：通过LSTM/Prophet预测设备故障趋势、环境参数异常。- 空间关联分析:结合定位数据与视频监控,检测人员异常聚集或越界行为。- 风险建模：构建动态贝叶斯网络（DBN）或随机森林模型，量化综合风险指数。应用层预警中心：- 分级告警：根据威胁等级（低/中/高）触发声光报警、弹窗提示或联动应急设备。- 预案联动：自动关联应急预案（如门禁锁定、警力调度）。- 可视化平台：- 电子地图展示设备状态及告警热力图。- 支持历史数据回

14、溯与根因分析（RCA）o关键技术.AI模型优化：- 采用迁移学习解决看守所、拘留所场景数据稀缺问题。- 部署模型蒸储降低边缘端计算负载。数据融合：- 基于融合算法提升精度。低代码规则引擎：- 允许管理人员自定义告警规则（如“门未及时关闭超5分钟”）。预期成效：- 效率提升：告警响应时间缩短至5秒内，人力巡检成本降低40%。- 风险控制：重大安全事故预警准确率三95%,漏报率W2%。- 合规性：符合智慧监所技术规范(GA/T1777-2021)等标准。风险与应对：- 数据安全：采用国密算法加密传输，部署零信任架构(ZTA)o- 系统兼容：通过中间件适配老旧设备，避免重复建设。- 误报优化：持续迭

15、代模型，结合人工标注优化数据集。该方案通过“端-边-云”协同架构与多模态Al分析，实现从被动监控到主动预警的转型，适合高安全性要求的监管场所。具体细节可根据项目预算与现场条件调整优化。在押人员健康预警一是能较好反映相关医疗数据。能正确反映医疗相关数据，从被动录入转变为主动预警，可通过分析初步掌握重点病患及医疗执行、病程记录、巡诊记录、药品发放、半年体检、心理健康、营养情况等相关数据。二是能起到预警作用。根据在使用健康风险预警模块的公安监管场所反馈，该模块能对监区流行病、传染病以及高发病情进行分析预警，从而变被动为主动，做到“早发现、早诊断、早治疗”。同时，可利用该系统全面掌握、评估在押人员健康

16、状况，有针对性地落实跟踪、干预措施。项目背景与目标背景看守所/拘留所在押人员健康状况复杂，需通过智能化手段实时监测健康风险，预防突发疾病、自残、猝死等事件。目标- 构建多维度健康风险评估模型- 实现实时预警与分级响应- 降低在押人员健康风险与监管压力数据采集与处理数据来源- 在押人员信息系统基础信息：年龄、性别、病史、药物过敏史、入所体检报告。- 实时体征数据：体温、血压、心率、血氧（通过智能手环/物联网设备采集）。- 行为数据：活动量、饮食记录（每周食谱）、睡眠质量（巡控登记）、异常行为（视频Al分析或巡控输入）。- 医疗记录：就诊记录、用药记录、诊断报告。- 环境数据：监室温湿度、空气质量

17、数据采集方式- 智能穿戴设备（如心率监测手环）- 物联网传感器（体温枪、血压计自动上传）- 视频监控+AI行为识别（识别情绪波动、自残倾向）- 手工录入系统（医护人员等记录）数据预处理- 数据清洗（缺失值填充、异常值处理）- 数据归一化与标准化- 时序数据对齐（如体征数据的连续监测）模型开发与算法设计特征工程- 静态特征：病史、年龄、BMl等。- 动态特征：体征时序变化、行为异常频次。- 衍生特征：健康风险评分（如基于逻辑回归的复合指标）。算法选择- 分类模型（预测健康风险等级）：- 逻辑回归（可解释性高）- 随机森林/XGBoost（处理非线性关系）- 深度学习（LSTM用于时序数据分析）

18、 无监督学习（异常检测）：- 聚类分析（识别高风险群体）- 孤立森林（检测异常体征）-规则引擎（硬性阈值）：-体温39、心率50次/分等直接触发预警。模型训练与优化- 样本划分：按时间窗口划分训练集/测试集。- 解决样本不均衡问题（过采样/代价敏感学习）。- 评估指标：准确率、召回率、Fl值（侧重降低漏报率）。预警系统设计分级预警机制- 红色预警（紧急）：如心脏骤停、高危自残行为，触发即时响应。- 黄色预警（高风险）：如持续高血压、异常体温，通知医护人员复查。- 蓝色预警（观察）：如睡眠不足、情绪低落，记录并跟踪。预警推送- 实时弹窗（医务室、监管中心）- 短信、App,信息系统通知（责任民

19、警、医护人员）- 历史预警记录可追溯闭环处理流程- 预警生成一人工复核一处置反馈一模型优化技术架构系统架构- 前端：Web/移动端可视化- 后端：微服务架构- 数据库：业务数据+时序数据库- 大数据处理：Hadoop/Spark（离线分析）- AI框架：deepseek部署方案- 私有云/本地化部署（保障数据安全）-边缘计算（各场所设备实时计算）隐私与安全数据加密:传输（SSL）与存储（AES-256）加密。权限控制：基于角色的访问权限（RBAC）。匿名化处理：脱敏后用于模型训练。合规性：符合个人信息保护法及司法监管要求。应用场景示例入所风险评估基于病史、体检数据预测新入所人员风险等级。传染病

20、预警通过体温、咳嗽频率聚类分析，发现潜在聚集性病例。心理健康监测结合行为数据（如长时间静止、拒食）识别抑郁倾向。项目落地试点测试：选择2个监区进行2个月验证。迭代优化：根据误报/漏报率调整模型阈值。人员培训：监管人员与医护人员操作培训。预期效果- 健康风险识别准确率90%- 突发疾病响应时间缩短50%- 监管成本降低30%该方案需结合具体业务需求调整。看守所、拘留所在押人员行为风险预警项目背景为提升看守所、拘留所安全管理水平，预防和减少牢头狱霸、自伤自残、自杀、脱逃等事件，保障在押人员合法权益，维护监管秩序稳定，特制定本技术方案，旨在构建在押人员行为风险预警模型，实现风险早发现、早预警、早处置

21、建设目标构建精准预警模型：利用大数据和人工智能技术，建立科学、有效的在押人员行为风险预警模型，实现对牢头狱霸、自伤自残、自杀、脱逃等行为的精准预测和预警。实现风险动态评估:实时采集、分析在押人员行为数据,动态评估风险等级，及时发现潜在风险。提升应急处置能力：建立健全预警信息处置机制，实现预警信息快速流转和高效处置，最大限度降低风险事件发生概率。建设内容数据采集与治理数据来源：监管信息系统：包括在押人员基本信息、案情信息、管教信息、会见信息、医疗信息等。物联网感知数据：包括监室门禁、视频监控、电子腕带、生命体征监测等数据。其他数据：包括心理测评数据、谈话记录、举报线索等。数据治理：对多源异构数

22、据进行清洗、整合、标准化处理，构建统一的数据仓库，为模型训练提供高质量数据支撑。特征工程基础特征：包括在押人员年龄、性别、案情、刑期、前科劣迹等。行为特征：包括日常行为表现、违规违纪情况、与他人交往情况等。心理特征：包括情绪状态、心理测评结果、谈话表现等。环境特征：包括监室环境、同监室人员情况、近期事件等。模型构建与训练算法选择：根据不同的风险类型，选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型训练：利用历史数据对模型进行训练，不断优化模型参数，提高模型预测准确率。模型评估：采用准确率、召回率、Fl值等指标对模型性能进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。风

23、险预警与处置风险等级划分：根据模型预测结果，将风险等级划分为高、中、低三个等级。预警信息发布：通过监管信息系统、手机APP等方式，及时向相关责任人发布预警信息。预警信息处置：建立预警信息处置机制，明确处置流程和责任人，确保预警信息得到及时有效处置。技术架构本方案采用分层架构设计,主要包括数据采集层、数据存储层、数据分析层、应用服务层和用户交互层。数据采集层：负责从各种数据源采集数据。数据存储层：负责存储清洗、整合后的数据。数据分析层：负责特征工程、模型训练、风险评估等工作。应用服务层：负责提供风险预警、信息查询、统计分析等服务。用户交互层：为用户提供友好的操作界面。安全与保障数据安全：采用数据

24、加密、访问控制等技术手段，保障数据安全。系统安全：建立健全系统安全管理制度，定期进行安全评估和漏洞扫描。隐私保护：严格遵守相关法律法规，保护在押人员隐私。预期效益提升监管效能：实现对在押人员行为的精准预测和预警，提升监管工作的针对性和有效性。降低风险事件发生率：及时发现和处置潜在风险，最大限度降低牢头狱霸、自伤自残、自杀、脱逃等事件的发生概率。保障在押人员合法权益：维护监管秩序稳定，保障在押人员生命安全和身体健康。看守所、拘留所监室风险预警模型项目背景为提升看守所、拘留所安全管理水平，预防和减少监室安全事故，保障在押人员合法权益，维护监管秩序稳定，特制定本技术方案，旨在构建监室风险预警模型，实

25、现对监室风险的全面感知、动态评估和智能预警。建设目标构建综合预警模型：整合民警履职风险预警模型、在押人员健康预警模型、在押人员行为风险预警模型、监室环境监测数据等多源信息，构建科学、有效的监室风险预警模型，实现对监室安全风险的全面感知和智能预警。实现风险动态评估:实时采集、分析监室相关数据,动态评估监室风险等级，及时发现潜在风险。提升应急处置能力：建立健全预警信息处置机制，实现预警信息快速流转和高效处置，最大限度降低监室安全事故发生概率。建设内容数据采集与治理数据来源：民警履职数据：包括民警巡查记录、谈话记录、管教措施等。在押人员健康数据：包括生命体征监测数据、医疗记录、心理测评数据等。在押人

26、员行为数据:包括日常行为表现、违规违纪情况、与他人交往情况等。监室环境数据：包括监室门禁、视频监控、温湿度、烟雾报警等数据。其他数据：包括举报线索等。数据治理：对多源异构数据进行清洗、整合、标准化处理，构建统一的数据仓库，为模型训练提供高质量数据支撑。特征工程民警履职特征：包括民警巡查频率、谈话次数、管教措施落实情况等履职情况。在押人员健康特征：包括生命体征指标、疾病史、心理状态等。在押人员行为特征:包括日常行为表现、违规违纪情况、与他人交往情况等。监室环境特征：包括监室人员密度、环境指标、安全隐患等。其他特征：包括近期事件等。模型构建与训练算法选择：根据不同的风险类型，选择合适的机器学习算法

27、如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型融合：采用模型融合技术，将民警履职风险预警模型、在押人员健康预警模型、在押人员行为风险预警模型、监室环境监测数据等进行融合，构建综合预警模型。模型训练：利用历史数据对模型进行训练，不断优化模型参数，提高模型预测准确率。模型评估：采用准确率、召回率、Fl值等指标对模型性能进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。风险预警与处置风险等级划分：根据模型预测结果，将风险等级划分为高、中、低三个等级。预警信息发布：通过监管信息系统、手机APP等方式，及时向相关责任人发布预警信息。预警信息处置：建立预警信息处置机制，明确处置流程和责任人，确保预警信

28、息得到及时有效处置。技术架构本方案采用分层架构设计,主要包括数据采集层、数据存储层、数据分析层、应用服务层和用户交互层。数据采集层：负责从各种数据源采集数据。数据存储层：负责存储清洗、整合后的数据。数据分析层：负责特征工程、模型训练、风险评估等工作。应用服务层：负责提供风险预警、信息查询、统计分析等服务。用户交互层：为用户提供友好的操作界面。安全与保障数据安全：采用数据加密、访问控制等技术手段，保障数据安全。系统安全：建立健全系统安全管理制度，定期进行安全评估和漏洞扫描。隐私保护：严格遵守相关法律法规，保护在押人员隐私。预期效益提升监管效能：实现对监室风险的全面感知和智能预警，提升监管工作的针

29、对性和有效性。降低安全事故发生率：及时发现和处置潜在风险，最大限度降低监室安全事故的发生概率。保障在押人员合法权益：维护监管秩序稳定，保障在押人员生命安全和身体健康。看守所、拘留所场所整体风险预警项目背景为提升看守所、拘留所安全管理水平，预防和减少安全事故，保障在押人员合法权益，维护监管秩序稳定，特制定本技术方案，旨在构建场所整体风险预警模型，实现对场所风险的全面感知、动态评估和智能预警。建设目标构建综合预警模型：整合民警履职风险预警模型、在押人员健康预警模型、在押人员行为风险预警模型、监室风险预警模型等多源信息，构建科学、有效的场所整体风险预警模型，实现对场所安全风险的全面感知和智能预警。实

30、现风险动态评估:实时采集、分析场所相关数据,动态评估场所风险等级，及时发现潜在风险。提升应急处置能力：建立健全预警信息处置机制，实现预警信息快速流转和高效处置，最大限度降低场所安全事故发生概率。建设内容数据采集与治理数据来源：民警履职数据：包括民警巡查记录、谈话记录、管教措施等。在押人员健康数据：包括生命体征监测数据、医疗记录、心理测评数据等。在押人员行为数据:包括日常行为表现、违规违纪情况、与他人交往情况等。监室风险数据：包括监室环境监测数据、监室风险预警信息等。其他数据：包括场所安防数据、外部环境数据等。数据治理：对多源异构数据进行清洗、整合、标准化处理，构建统一的数据仓库，为模型训练提供

31、高质量数据支撑。特征工程民警履职特征：民警履职风险评估情况等。包括民警巡查频率、谈话次数、管教措施落实情况等。在押人员健康特征：在押人员健康风险评估情况等。包括生命体征指标、疾病史、心理状态等。在押人员行为特征：在押人员行为风险评估情况等。包括日常行为表现、违规违纪情况、与他人交往情况等。监室风险特征：监室风险风险评估情况等。包括监室人员密度、环境指标、安全隐患等。场所环境特征：包括场所安防设施、外部环境等。其他特征：包括近期事件等。模型构建与训练算法选择：根据不同的风险类型，选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型融合：采用模型融合技术，将民警履职风

32、险预警模型、在押人员健康预警模型、在押人员行为风险预警模型、监室风险预警模型等进行融合，构建综合预警模型。模型训练：利用历史数据对模型进行训练，不断优化模型参数，提高模型预测准确率。模型评估：采用准确率、召回率、Fl值等指标对模型性能进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。风险预警与处置风险等级划分：根据模型预测结果，将风险等级划分为高、中、低三个等级。预警信息发布：通过监管信息系统、手机APP等方式，及时向相关责任人发布预警信息。预警信息处置：建立预警信息处置机制，明确处置流程和责任人，确保预警信息得到及时有效处置。技术架构本方案采用分层架构设计,主要包括数据采集层、数据存储层、数据分析层、

33、应用服务层和用户交互层。数据采集层：负责从各种数据源采集数据。数据存储层：负责存储清洗、整合后的数据。数据分析层：负责特征工程、模型训练、风险评估等工作。应用服务层：负责提供风险预警、信息查询、统计分析等服务。用户交互层：为用户提供友好的操作界面。安全与保障数据安全：采用数据加密、访问控制等技术手段，保障数据安全。系统安全：建立健全系统安全管理制度，定期进行安全评估和漏洞扫描。隐私保护：严格遵守相关法律法规，保护在押人员隐私。预期效益提升监管效能：实现对场所风险的全面感知和智能预警，提升监管工作的针对性和有效性。降低安全事故发生率：及时发现和处置潜在风险，最大限度降低场所安全事故的发生概率。保

34、障在押人员合法权益：维护监管秩序稳定，保障在押人员生命安全和身体健康。（四）平台信创服务更新、平台信创数据库更新、平台信创同步服务更新应符合信创要求，满足新平台功能应用，现有数据需要重新同步。（五）平台信创视频控件匹配- 对接大华、海康视频控件，改造成插件符合信创要求，视频对接需要重新开发和测试。（六）数字证书适配- 系统需要适配公安数字证书登录，实现民警通过数字证书安全登录的操作。（七）浏览器适配- 支持现平台前端采用客户端登录和IE浏览器访问，国产化适配需要对接国产浏览器（火狐、奇安信、红莲花等）。（八）操作系统适配- 此次国产化改造采用国产化运行，操作系统符合信创要求，需做相应系统应用匹配开发和测试。（九）平台部署联调- 安排技术人员到现场部署调试、试运行。（十）商用密码应用平台建设应符合商用密码建设要求并通过测试。二、技术要求1 .国产化适配-所有系统组件需适配国产化环境，包括但不限于操作系统、数据库、浏览器符合信创要求及平台功能要求。2 .安全性-系统需支持公安数字证书登录，确保数据安全和用户身份认证。3 .兼容性-系统需兼容现有功能模块，确保在国产化环境下的正常运行。4 ,性能要求-系统需具备高并发处理能力，确保在大数据量下的稳定运行。