针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

本项目研究成果产生了极其突出的国际学术影响，发表SCI论文109篇，包括信息科学领域国际一流期刊IEEE Transactions论文53篇，其中，8篇代表性论文他引2091次，SCI他引共计875次。获IEEE电路与系统协会颁发的2011年度IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology最佳期刊论文奖，以及3项国际会议最佳论文奖。经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

云计算是由网格计算、虚拟化技术、普适计算、平台级服务、软件级服务等概念的混合演进而来的新兴计算机科学概念。它将计算任务分布在大量计算机、存储设备等构成的资源池上，使云用户能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务等，是一种通过互联网将各种资源通过一定的方法整合在一起，以服务的形式向外提供的商业模式，有着良好的发展前景。 本课题针对云计算的调度和评估进行了研究，结合现有的协商调度算法和多Agent等技术，研究和设计一个高效可靠的面向服务的调度和评估模型。本调度和评估模型具有以下特点： 1、 完全采用分布式调度，不存在中央调度器，任务的调度由各个节点的调度器通过协作共同完成，有效避免了单点失效问题，提高了系统的安全性和可靠性。 2、 根据不同的服务质量需求，提供灵活的多目标调度机制和多指标评价策略。模型综合衡量了完成时间、费用、负载均衡、可信度等指标，根据服务的特性以及系统的运行状态特征动态地制定评价指标的优先权。 3、 采用多Agent技术，通过自主的Agent的协作完成任务。每个节点都有自己的资源管理Agent、服务调度Agent等，不受其他节点加入和退出的影响，具有良好的系统扩展性，满足了大规模的应用请求。本模型通过对云计算环境中各类虚拟资源的合理调度和评价，提高资源的利用率，并满足用户的QoS需求。因此，并为云计算产业的发展提供了很好的技术支撑。

东北大学2022年第十四批科研设备采购项目

寻求高校机械工程学院、计算机人工智能学院及信息工程学院方面的系统产品代理,教务处  浙江省合作