大数据时代社会治理系统研究与设计.docx

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大数据时代社会治理系统研究与设计

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熊炜

(中共湖南省委党校，长沙410006)

摘要：互联网、数据库、云计算等计算机技术的快速发展促进人们快速地进入大数据时代。基于大数据提出社会计算可以有效的提升政府社会治理成效，人们已经开发了许多先进的社会管理系统，包括电子政务管理系统、舆情监控系统、视频安防监控系统等，大幅度提高了社会治理信息化水平，具有极其重要的作用。

关键词：大数据：云计算：社会治理：信息系统

收稿日期：2015-03-20

1引言

目前，云计算、大数据是最为先进的计算机处理技术，其已经在金融银行、电子政务、电子商务、物流运输等领域得到了广泛的发展和进步，取得了显著的进步。大数据的快速发展为人们的工作、生活和学习提供了信息化途径，尤其是政府信息化方面，采用先进的大数据处理技术可以实现智能化、视频化社会治理，包括电子政务、舆情监控和数字视频安防等，基于大数据技术可以实现社会治理流程化、自动化改造，通过分布于各个位置的摄像头采集大数据信息，针对大数据资源进行分布式、网络化存储，采用遗传算法、神经网络和支持向量机等数据挖掘技术及时发展社会治理存在的问题，优化社会治理流程，增强社会治理能力，进而维护社会的稳定发展和进步，提高人们安居生活指数。

2关键技术

大数据时代，社会治理系统需要保持海量的数据信息，并且采用多媒体图像处理与数据挖掘算法处理相关的数据，以便能够及时的识别社会危险事件，发现社会管理存在的漏洞，及时进行解决和处理，维护社会稳定。

2.1海量数据存储

视频安防、舆情监控、电子政务运行等积累海量的信息数据，为了能够提高数据存储的安全性和实时性，需要采用网络化智能分级存储系统。海量网络数据智能分级存储系统可以采用直连式存储DAS或网络连接存储NAS构建分级存储。DAS存储设备可以使用光缆直连网络数据服务器，用户的读写请求可以直接发送到相关的网络存储设备上，能够有效支撑多存储设备的操作系统均可以采取DAS进行智能分级存储。NAS通常应用于数据共享过程中，能够基于网络实现文件级锁定，为智能分级存储系统提供高级的并发访问保护功能，实现异构环境共享数据文件。海量网络数据智能分级存储系统的各个存储硬件设备使用NAS或DAS方式连接在一起，存储网络可以将用户的读写请求发送给关联的存储设备，存储设备完成数据操作，并且将结果反馈给请求程序，另外，智能分级存储系统根据文件的活跃程度，可以实现不同级别的数据在各个存储设备之间进行自动化迁移。

2.2图像处理

视频监控管理过程中，需要有效地识别和跟踪运动物体，以便能够更好地实现快速有哪些信誉好的足球投注网站，图像处理主要包括视频图像采集、存储、检测、跟踪等部分，并且将跟踪结果显示在视频监控器上。视频图像采集常用数码相机、高清晰红外网络摄像头和高端的3D摄影器材等硬件设备，这些设备可以采集高质量的图像数据，并且通过设备中内嵌的视频解码芯片将相关的模拟电压信号转换为人们通常所述的数信号，并且可以通过数据线、有线或无线网络传输到存储设备中，以便将视频图像数据完整地保存起来，以备后期进行运动物体目标的识别、检测和跟踪。图像的存储部分可以将采集到的视频图像序列按照时间顺序、按照内容大小、按照类别等一帧帧的存储到相关的软硬盘中，便于后期图像处理时调取。图像检测过程时视频图像监控的一个重要阶段，在这个阶段可以使用二值化、灰度理论、直方图等算法对图像进行预处理，同时构建一个有效的图像识别算法，比如提取目标特征、建立数学模型，以便能够对图像进行形态学分析，通过识别算法将识别出的图像数据进行连通量处理。图像视频跟踪部分可以根据图像识别的结果，采用能够克服建筑物或树叶的部分遮挡、运动物体行驶速度变化、光照变化的相关变换，实时地对一帧帧的视频序列进行分析，实现连续地跟踪运动物体，目前常用的跟踪算法包括基于二维模型和三维模型的，都能够对运动物体进行快速的处理。图像追踪结果显示部分可以使用相关的标记，圈定运动物体或者在物体上方悬浮标记物，以便能够让观察者快速、准确地判定物体所在的位置。

2.3海量数据挖掘

社会信息化治理将会积累海量数据资源，为了能够更好地发现社会治理存在的漏洞或问题，需要采用强大的数据挖掘技术，以便能够从海量数据中提取隐含的数据模式，以便对事件的分析做出有价值的辅助。经过多年的研究，数据挖掘已经诞生了很多的算法，比如遗传算法、支持向量机、BP神经网络等。BP神经网络是一种有效的数据挖掘算法，其可以采用学习算法学习正常的数据行为，并且能够提取相关的行为特征，将其保存在网络中，以便能够进行识别不一样的行为。神经网络可以对训练数据进行自组织、自适应的学习过程，并且能够学习到最具典型的攻击行为特征的样本和区分正常的数据能力，以便能