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1、科技成果转化专项资金项目立项申请报告 江苏省科技成果转化专项资金 项目建议书 项目名称基于物联网感知和云平台支撑的安全特征大数据智能分析与检索系统研发及产业化申报企业（盖章）中盾信安科技（江苏）有限公司技术依托单位（盖章）南京大学 县（市、区）科技局仪征市科学技术局 省辖市科技局（委）扬州市科学技术局 申报日期二一三年三月六日 江苏省科学技术厅 二一三年 目录 一、项目简介 二、项目详细内容 1、项目意义与必要性 2、项目技术基础 3、项目目标产品市场分析 4、项目实施方案 5、项目投资预算与资金来源 6、企业情况 三、项目人员情况 1、项目负责人情况 2、项目技术负责人情况 3、项目财务负责
2、人情况 4、企业主要参加人员情况 5、技术依托单位主要参加人员情况 四、市县科技部门审核推荐意见 五、附件 一、项目简介（不超过 1500 字）（一）目标产品概述 目标产品是面向公共安全、基于物联网感知的生物特征大数据采集、基于云平台支撑的数据存储管理、智能分析与搜索等的一系列关键软件系统和成套设备，包括：基于物联网感知的生物检材一体化采集终端、生物特征大数据存储中心、云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索云服务系统和多模态个体鉴识信息网络分析平台。基于物联网感知的生物特检材一体化采集终端设备用于数据采集，主要是异构的安全特征大数据。生物特征大数据存储中心用于对大数据的存储和智能管理，在云平
3、台支撑下，系统基于与传统的关系模型数据库不同的 NoSQL 非结构化存储管理，具有模式自由、支持建议备份、支持海量数据、程序接口简单和最终一致性等特征。云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索云服务系统主要在云平台支撑下，利用并行化算法完成对大规模多模异构数据的融合，进行智能分析和检索。多模态个体鉴识信息网络分析平台主要针对生物特征大数据，利用云平台下并行化的数据挖掘技术，对基于多模态的个体信息进行智能分析和处理。产品不仅广泛应用于全国的刑侦、交警、巡警、边防、商检等部门，并适用于安全保卫、教育、医疗、社会保障体系管理等领域。该产品将加深海量数据挖掘的应用潜力，使各功能模块系统更具专业化，更能
4、获得高精尖技术，使产业水平得到提升，有利于参与国际竞争，对国家安全及平安江苏建设具有重要意义。（二）项目现有技术基础 核心技术成果来源：南京大学承担完成的国家自然科学基金重点项目（基于云计算的海量数据挖掘，编号：61035003）、省自然科学基金专项、重点项目及支撑 项 目 等 4 项（BK2007520、BK2010054、BK2011005、BE2010638）；本公司承担及完成的省工业支撑计划（多模态智能信息处理系统，BE2009184）、发明专利 2 项（ZL 03 1 53694 8、ZL 2008 10235434.4）。主要突破和创新点：1、采用一体化采集和物联网感知技术，实现一
5、站式采集自然人（嫌疑人）指掌纹、DNA、人像、足迹、声纹等生物检材数据，提取数字特征。2、采集分布式集群及云存储等方式，有效存储逻辑上统一的地市级（及以上）生物检材数据及数字特征，存储容量达到 PB 级，响应速度达到秒级，基于 NoSQL 实现非结构化存储管理。3、采用云平台支撑的并行计算技术和针对大数据的流处理、批处理技术，加快 TB 级，甚至 PB 级指掌纹、人像和声纹等生物检材数据的检索识别速度和精度。4、采用网络分析和多模态特征融合技术，建立有效集成跨、融合不同生物特征库数据及特征的痕迹网络分析平台。已获得国家发明专利2项，软件著作权5项，申请发明专利6项。（三）项目实施主要内容 项目
6、分四部分：“基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备”完成中试，通过了公安部质量监督检验中心的检测，已小批量试生产。“生物特征大数据存储中心”、“云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索云服务系统“、”多模态个体鉴识信息网络分析平台”中试阶段。下一步研发目标：1、研发物联网感知的生物特征大数据采集关键技术，使采集数据可靠、快速地传输到生物特征大数据存储中心；2、针对大数据管理，研发特定业务的多模态数据分布式索引技术和 NoSQL非结构化存储管理，使生物特征大数据存储中心灵活应用存储资 源，支撑高效的存储、查询服务；3、研究存储感知理论，实现生物特征大数据存储中心主动化、智能化、高效化的存储管
7、理；4、研究统一的全局数据视图及数据分片策略、负载动态平衡方法,提高存储系统的利用率、存储资源的共享性，使存储系统达到数据供需平衡状态。5、研发大数据并行化预处理技术，提高数据管理和挖掘的效率；6、研发TB级和PB级生物特征数据快速智能分析技术和检索云服务的并行化策略；7、采用并行化网络分析技术，提高大规模多模态痕迹网络分析能力；8、申请专利 5 项，授权 2 项，软件著作权 4 件，提交国家标准 2件；9、建成我国生物特征管理产品的研发基地。产业化建设目标：实施期3年，累计销售15000万元，利税3500万元。项目结束，建成两条生产线，达产年销售 20000 万元，利税4000 万元。投资估
8、算与资金筹措：总投资 5266 万元，已投入 866 万元。新增 4400 万元，其中：申请省厅拨款资助 700 万元、贷款贴息 100 万元，地方配套 300 万元，贷款 2000 万元，企业自筹 1300 万元。（四）企业概况 1、企业实力（300 字）本公司系致力于信息安全产品的研发、生产和服务的高新技术企业、软件企业、国家商用密码产品生产定点单位。公司资信等级 AAA。现有员工 130 人，其中大专以上 95 人。公司注册资金 2000 万元，资产总额 8166 万元。公司主要产品有：第二代居民身份证验证系统、智能提 款箱、警用活体指纹采集仪、个体信息化标准采集平台、安防工程的设计、施
9、工和服务，所有产品及服务均通过ISO9001：2008质量管理体系、ISO27001:2005 信息安全管理体系认证。公司除在北京设立营销中心外，还在南京、深圳、沈阳等地设立 12 家办事处，产品已销往近 20 个省、市。并与意大利格林比特公司、美国 AB 公司进行了长期战略合作。2012 年销售额 6147 万元，实现利税 1267 万元，其中利润 897 万元。研发投入 504 万元。2、企业研发基础和创新能力状况（200 字）公司建有扬州市计算机数据安全工程技术研究中心、北京研发中心两个研发基地。其中，北京研发中心主要从事新产品的开发工作，工程中心主要从事计算机数据安全产品的开发及解决新
10、产品转化过程中的技术难题的攻关工作。公司研发人员 38 人，其中研究生 18 人。公司与清华大学、中科院研究生院、南京大学等建立了密切的产学研合作关系。公司已承担多项国家信息安全专项、产业振兴技术改造专项、国家火炬计划、省工业支撑计划等项目。3、项目负责人、技术负责人及团队状况（200 字）项目负责人：贾银洪，董事长，多年来，先后主持研发了警用活体指纹采集仪、个体信息化标准采集平台等高新技术产品和国家重点新产品、火炬计划项目。技术负责人：杨育彬，博士，副教授，教育部“新世纪优秀人才”，南京市“高层次留学归国人员”，南京大学优秀中青年学科带头人。作为第一负责人主持过多项国家、省部级科研项目研究工
11、作。项目团队状况：研发 30 人，其中：教授级 6 人、高级工程师 5 人，博士、硕士研究生 16 人。配备了专业营销和财务人员，为项目实施提供支持。二、项目详细内容 1、项目意义与必要性（不超过 1000 字）（国内外发展现状及趋势，目标产品处于产业链重要环节的阐述，对实现重大技术突破、促进产业结构调整、提升该产业整体竞争力和水平的重要作用）（1）国内外发展现状及趋势 国内外，面向公共安全的生物特征数据采集在过去的十年里得到了快速的发展。大量的刑事案件或恐怖事件都是通过生物特征识别技术进行罪犯的甄别和线索的查找。但是国内近十年来累计采集到的生物特征数据量达到 PB 级以上，目前市场上的产业产
12、品出现以下几个主要问题：a、采集手段分散、不集中，缺少统一标准；b、数据中心不能很好地服务于业务，针对多模态大数据的检索、查询效率低下；c、不同模态的生物特征数据分散存储，数据之间缺少关联，不能形成统一的分析平台。因此，国内的公共安全领域迫切需要产业界提供生物特征大数据的专用采集设备、生物特征大数据专用的数据存储中心、海量生物特征快速智能分析与检索系统，以及基于生理特征和行为特征的多模态犯罪痕迹网络分析平台，来协助公安部门管理社会治安。本项目从生物特征大数据采集、存储、处理等多个核心环节，采用国内外最新的物联网和云计算技术，在国内首次解决了生物特征大数据的采集分散、存储模态单一与处理低效等问题
13、。具体地，目标产品能够实现多模态大数据的一体化采集、实时传输、数据自组织，以及并行化的生物特征比对、不同模态的犯罪痕迹比对等核心技术转化。（2）目标产品处于产业链重要环节的阐述 公共安全信息化建设是促进公共安全产业发展的一个很重要的环节，目标产品在生物特征大数据采集、存储和处理系统的产业链中是核心技术。目标产品不仅具有嫌犯信息的一体化、一站式采集、多模态存储与共享和案件分析研判等功能，而且能够分布式存储 PB 级的大数据，快速响应检索与识别，能够有效提高公共安全行业管理的信息化水平，促进本行业从低端的硬件制造商向高端的信息服务商转变，增强国际竞争力。（3）对实现重大技术突破、促进产业结构调整、
14、提升该产业整体竞争力和水平的重要作用 本项目，可以有效解决生物特征大数据采集分散、存储被动式单模态、检索识别低效等难题，实现一体化采集技术、物联网技术、多模态数据自组织技术、海量生物特征快速、并行识别技术和装备的重大突破，不仅能够促进国内云计算技术、物联网技术的发展，而且能使我省社会公共安全产品行业处于国内领先水平，对维护社会稳定，促进公共安全信息化产业的发展具有重大意义。2、项目技术基础：（1）与项目直接相关的核心技术成果情况表 成果来 源情况 成果名称来源单位名称 基于云计算的海量数据挖掘（编号：61035003）南京大学 面向物联网和云计算环境的 海量数据管理与分析（编号：BK20110
15、05）南京大学 基于高层语义理解的图像内 容索引和检索机制研究（编号：BK2007520）南京大学 基于多义性学习技术的图像 检索方法与应用研究（编号：BK2010054）南京大学 面向公共安全的多模态个体 鉴识信息网络分析平台（编号：BE2010638）南京大学 多模态智能信息处理系统（编号：BE2009184）中盾信安科技（江苏）有限公司虚拟目的地排队交换系统的 一种调度方法（编号：ZL 03 1 53694 8）中盾信安科技（江苏）有限公司 一种基于集群计算机系统的 三维模型库特征提取方法(编号：ZL 2008 1 0235434.4)中盾信安科技（江苏）有限公司 技术依托与协作单位技术
16、依托单位名称 南京大学 协作单位名称 中科院研究生院数学科学学院 清华大学智能系统与信息国家重点 实验室 所获获奖项目名称奖励级别奖励类型奖励等级 奖励 项目列入国家、省部级科技计划情况 项目名称计划名称下达部门 项目经费（万元）基于云计算的海量数据挖掘（编号：61035003）国家自然 科学基金 重点项目 国家自然 科学基金 委 230 面向物联网和云计算环境的 海量数据管理与分析（编号：BK2011005）江苏省自 然科学基 金重点项 目 江苏省科 技厅 200 多模态智能信息处理系统（编号：BE2009184）江苏省工 业支撑计 划重点项 目 江苏省科 技厅 200（2）与项目核心技术直
17、接相关的授权专利情况表 国别专利号类别专利名称专利权人许可方式 中国 ZL 03 1 53694 8 发明 虚拟目的地排队交 换系统的一种调度 方法 中盾信安科 技（江苏）有 限公司 转让 中国 ZL 2008 1 0235434.4 发明 一种基于集群计算 机系统的三维模型 库特征提取方法 南京大学 独占 许可（3）已申请与项目直接相关的发明专利情况表 国别申请号专利名称申请日申请人法律状态 中国 20121006209 2.7 一种面向多姿态 和跨年龄的人脸 图像认证方法 2012 年 3 月 9 日 中盾信安 科技（江 苏）有限 公司 受理 中国 20121007144 3.0 一种基于
18、 hadoop 的并行 化 PLSA 方法 2012 年 3 月 19 日 南京大学受理 中国 20121007252 3.8 一种基于 Hadoop 的并行 化 SVM 求解方法 2012 年 3 月 19 日 南京大学受理 中国 20121007252 4.2 一种基于 Hadoop 的频繁 闭项集挖掘方法 2012 年 3 月 19 日 南京大学受理 中国 20121007144 5.X 一种基于 Hadoop 的并行 k 近邻分类方法 2012 年 3 月 19 日 南京大学受理 中国 20121007252 2.3 一种基于 Hadoop 的文档 分类方法 2012 年 3 月 19
19、 日 南京大学受理（4）与项目直接相关的其它知识产权情况表 类别证书编号名称 软件著作权 2012SR018497 活体指纹信息采集系统软件 V1.0 软件著作权 2012SR019811 基于视频的人脸识别跟踪系统软件V1.0 软件著作权 2012SR019814 基于视频的人脸识别系统软件 V1.0 软件著作权 2012SR023862 公安犯罪网络分析软件 V1.0 软件著作权 2012SR023861 DoDo 数据挖掘工具箱 V1.0（5）项目已有技术基础（不超过 1500 字，可以插图表）（简要描述项目的技术基础，重点说明成果的关键技术内容、创新点，以及已实现或有望实现的重大技术突
20、破）1、项目的技术基础 目标产品的第一部分“基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备”已完成中试，现处于小批量试生产阶段。产品性能稳定，已获得国家生产许可（见附件：中国公共安全产品认证证书），并通过公安部刑事技术产品质量监督检验中心的检测（见附件：产品检验报告）。目前已在北京市所有派出所装备，用户使用报告见附件。其他部分在中试调试阶段。在公司前期的研发基础上，以及技术依托单位南京大学研发的国家自然科学基金重点项目、省自然科学基金重点项目和公安部十二五重点研究计划等研究成果基础上，目前已掌握的本成果转化项目的核心技术，包括生物特征大数据一体化采集技术、多模态数据自组织技术、特定的存储感知技术、
21、海量数据挖掘与快速识别技术和多模态融合技术，解决了生物特征大数据的采集分散、存储模态单一与处理低效等问题。2、关键技术内容、创新点及重大技术突破 1）基于物联网感知的生物检材一体化采集技术。采用基于物联网感知的一体化采集终端设备，解决了采集分散的问题，已集成指掌纹采集、条码阅读、二代证阅读器、人像采集、足迹采集仪、手机卡读卡器等采集手段，在国内首次研制了基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备。2）生物特征大数据存储中心关键技术 该中心是将生物特征大数据进行集中存储、管理和共享的中心。由于生物特征大数据的异构性、动态性和规模巨大，采用物联网技术、大数据的分布式索引与管理技术，解决面向特定业务
22、地存储 PB 级以上的多种生物特征大数据的问题。同时，使用大数据的本地化实时管理技术和存储虚拟化技术，对多源异构的、动态的生物特征大数据进行有效地虚拟化存储。另外，通过数据动态分布、多副本管理，以及数据迁移等技 术手段，有效提高了大数据存储中心的利用率和存储资源的共享性。这些技术在前期研究中已突破性地解决。该项技术研究获得江苏省自然科学基金重点项目“面向物联网和云计算环境的海量数据管理与分析”的支撑。3）云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索关键技术 传统的识别算法所能处理的数据规模极为有限，不能直接用于PetaByte(或 PB)级的海量数据挖掘。为了解决这个关键技术，采用海量数据挖掘与快
23、速智能分析与检索技术，进行并行化的生物特征比对，使得系统能够对海量的生物特征大数据进行鉴证、快速检索与异常发现等多种识别。在前期开发的用于管理数据集、算法和任务的海量数据挖掘工具箱软件上，已成功研发了一系列基于 Hadoop 平台的并行化的海量数据挖掘算法，即 SVM（支持向量机）分布式优化方法、并行化的 PLSA方法、并行化的频繁闭项集挖掘方法、并行化的k 近邻分类方法、并行化的文档分类方法等。这些算法分别是对海量生物特征大数据进行鉴证、检索与异常发现的基础。该项技术研究获得国家自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”的支撑。4）基于生理与行为特征的多模态犯罪痕迹网络分析平台关键技术
24、平台是在前期研发的公安犯罪网络分析软件的基础上，进一步研究完成了海量的生物与行为特征分析，研发了区别于现有公安系统单项分别的指纹、人脸、虹膜、治安监控等具体技术侦查系统，跨越不同、具体的人体个体生理识别系统的“多模态犯罪痕迹网络分析平台”。其关键技术之一是使用线性加权和张量表示等多模态融合方法对基于人体固有的生理特征（如指纹、DNA、人脸、声纹等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）进行比对、融合、归并和处理，构建统一的个体鉴识信息库，实现数据的无缝集成和互操作。其关键技术之二是以同一 嫌犯和同一案件的多模态特征数据作为纽带，构成嫌犯与案件的多源犯罪网络，使用社会网络分析方法，进行嫌犯身份鉴别、
25、案件分析与未来预测等。该项技术研究获得江苏省科技支撑计划和公安部十二五重点研究计划的支撑。上述关键技术经教育部科技查新，在国内均未有报导（见附件：科技查新报告）。3、项目目标产品市场分析（不超过 1500 字，可以插图表）（目标产品已获的有关批准和生产许可、资质认定等，与国内外同类产品的比较，国内外市场应用现状、未来预测、竞争力分析等）目标产品是面向公共安全的生物特征信息采集、存储和搜索等的管理系统，包括一系列关键系统软件和成套设备。（1）基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备 该设备已获得国家生产和销售许可，其中：活体单指指纹采集设备通过公安部刑侦技术产品质量监督检验中心的检测，拥有中国
26、公共安全产品认证证书。目前已在北京市公安及所有派出所装备，并在江苏、浙江、广东、海南、云南、河南等全国 10 省、市进行试用，已形成预期的市场规模。经预测该系统，全国市场规模达 25 亿元。客户报告反映，该系统与同类产品相比，设计先进合理，使用简捷，功能齐全、性能稳定可靠。项目产品是面向公共安全生物特征信息采集、存储、搜索等的一系列关键软件系统和成套设备。而国内只有单项指纹、单项人脸、单项声纹、单项足迹等的相关单项产品，尚无系统软件和成套设备。（2）生物特征大数据存储中心 目前，在国内尚未见成熟的产品体系。一方面，传统的设备厂商（如 IBM、DELL、HP等）利用已有设备构建海量数据中心。但这
27、些数据中心及安装的虚拟化软件都没有采用特定的多模态数据自组织技术及特定的存储感知技术，不能有效部署海量生物特征数据，均不如本公司一体化的生物特征大数据存储中心。按全国各地市每家部署一套的话，需要建设至少 200 家以上数据中心。其中每家数据中心按最低投入 300 万以上，则市场规模即可达到 6 个亿。（3）云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索分析云服务系统尽管目前指纹识别、DNA 识别等专用检材识别系统已在全国推广。但由于数据量快速增大，一方面导致检索速度降低，另一方面导致检索精度下降。因此，在云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索分析云服务系统成果研发成功后，将替代目前的指纹识别等专用
28、系统。按照目前的市场售价，全国的市场规模可达到数十亿元。（4）基于生理与行为特征的多模态（犯罪）痕迹网络分析平台 该分析平台国内目前属于空白。研发成功后，将填补国内空白。如果每个地市级公安局需要部署一套分析平台，按每套售价 200 万元，市场规模也可达到 4 个亿；如推广到县、市、区，其市场容量将更为巨大，前景极为广阔。4、项目实施方案（1）总体目标 项目实施年限从 2013 年 3 月至 2016 年 2 月，共计 3 年 项目总投资 5266 万元已投入 866 万元新增投入 4400 万元 项目结束时累计实现的产品产量和年生产能力 项目结束时，累计生产基于物联网感知的安全特征大数据采集、
29、基于云平台支撑的数据存储管理、智能分析与搜索等软件系统和成套设备 6000 台套。其中：基于物联网感知的生物检材采集终端 4000 台套、生物特征大数据中心 800 台套、基于云支撑的生物特征大数据智能分析和检索云服务系统 800 台套，多模态个体鉴识信息网络分析平台 400 台套。项目完成达产时，将形成年产项目产品 4000 台套的生产能力。(不超过 150 字)实施期内累计经济效益销售收入 15000 万元缴税总额 1500 万元净利润 2000 万元 万元 创汇额 0 万美 元 产品市场占有率、企业行业位次提升、上市计划等成长指标。项目达产后，形成年产项目产品 4000 台套时，市场占有
30、率为20%，其中多模态个体鉴识信息网络分析平台市场占有率为 40%。企业在行业中的排名将提升到前 5 位。企业已将科技中小企业创业板作为上市目标，计划 4 年完成上市工作。（不超过 100 字）（2）主要研发工作与目标（不超过 1500 字，可以插图表）（包括下一步研发内容、创新目标、技术质量指标、知识产权目标等。）1）下一步主要研发内容：a)采用高质量的生物特征数据采集 与目前已研制的基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备不 同，对不同模态的生物特征数据采集，提出生物特征数据一体化采集的国家标准。并且，进一步研究多模态数据的传输协议。以使采集数据能够可靠、快速地传输到生物特征大数据存储中
31、心，提高采集质量。b)研发面向特定业务的多模态数据自组织模式 掌握智能自适应支撑技术，完成面向特定业务的多模态数据自组织模式，使得生物特征大数据存储中心既能够灵活应用存储系统提供的存储资源，又可以支撑高效稳定的存储服务(附多模态数据自组织模式，如图 1 所示)。决策引擎 Decision Engine 存储感知器 Storage Monitor 解释器 Interpreter 知识库 Knowledge Base ：存储感知器感知数据中心的上下文：根据特定业务获取决策需求：获取知识库中相关规则：作出数据存储的智能决策：对决策进行解析，给数据中心执行 数据中心 Data Center 图 1 多
32、模态数据自组织模式图 c)深入研究存储感知理论，实现主动化、智能化的存储管理 在实现多模态数据自组织模式中（如图 1 所示），研究存储感知方法和感知体系，研究存储感知的途径、存储感知的内容，并指导存储系统自治与协作，实现服务适配，使得生物特征大数据存储中心的存储系统不仅能够感知上层应用的服务需求和访问模式，又能感知底层网络的存 储特性。d)研究统一的全局数据视图及数据分片策略、负载动态平衡方法 结合应用服务情况，研究数据动态分布、多副本管理，以及数据迁移的相关理论和技术，提高存储系统的利用率、存储资源的共享性，使存储系统达到数据供需平衡状态。e)研发海量数据预处理技术，提高生物特征数据管理和挖
33、掘的效 率 在面向特定业务的模型中具体研究海量数据的概念分层组织以及海量数据的并行加载，研究高维维度约减和数据稀疏化技术，提高生物特征数据管理和挖掘的效率。f)研发TB 级和 PB 级的生物特征数据快速识别技术的并行化策略 依托云计算模型，研发高效的、针对海量数据的生物特征数据的特征匹配与识别算法，进一步完成并行特征识别算法与分布式优化算法，提出新的快速识别方法，如并行化特征提取算法用于生物特征提取，相似度并行化度量用于生物特征匹配等。g)采用并行化的社会网络分析技术，提高大规模的多模态犯罪痕迹网络分析能力 基于海量异构的生物特征数据，具体研究并行化的社团发现算法、连接预测算法和网络演化算法，
34、将公安业务信息系统平台中的人员和案（事）件等资源信息与海量异构的生物特征数据有机的碰撞，开展人体生物特征比对信息与公安业务所形成的信息资源实现共享关联、分析研判、预警控制和认定犯罪等深层次综合性应用。2)创新目标 a)提出生物特征数据一体化采集的国家标准。b)进一步完善智能自适应支撑技术，完成面向特定业务的多模态 数据自组织模式，自适应地支撑高效稳定的存储服务。c)创新采用存储感知的核心技术，打破传统的被动式存储管理模式，研发了生物特征大数据存储中心开发主动化、智能化的存储管理。d)研发生物特征数据的快速识别技术，完成 TB 级数据的特征数据识别响应时间达到分（min）级。e)进一步提高社会网
35、络分析技术，研发快速处理的犯罪网络分析研判算法。3)技术质量指标 产品技术指标数值 基于物联网感知的生物检材一体化采集终端设备掌纹采集有效面积 127mm127mm 四连指采集有效面积 81.28mm76.2mm 单指指纹采集有效面积 32.5mm32.5mm 分辨率 500dpi,256 灰度级平均故障间隔时间 50000 小时/5 年 生物特征大数据存储中心存储与共享数据量 PetaByte 级（=1024TB）自组织存储模式响应时 间 10s 云平台支撑的生物特征大数据智能分析和检索分析云服务系统多模态生物特征数据量 TB 级特征数据识别响应时间 min 级 基于生理与行为特 征的多模态犯罪痕 迹网络分析平台 嫌犯与案件数据量 TB 级 4)知识产权目标包括：