《DB34∕T 3820-2021 智慧社区 公共安全数据采集规范.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《DB34∕T 3820-2021 智慧社区 公共安全数据采集规范.docx（7页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、ICS35.020CCSL6734安徽省地方标准DBB34/T382202021智慧社区公共安全数据采集规范rtnsSmarcommunnityPublicsecuritydataacquisitionspeecification2021-01-25发布2021-02-25实施安徽省市场监督管理局发布DB34/T38202021前言本文件按照GB/T1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由合肥市公安局提出。本文件由安徽省公安厅归口。本文件起草单位：合肥市公安局、讯飞智元信息科技
2、有限公司、安徽省公安厅。本文件主要起草人：陈高、冯祥、刘琼、王德军、刘跃、李磊、肖爽、李铮、张兵、罗勇、陈楷、张炜、古磊、张金鹏、许健、张丽君、张鑫、魏明、范国三。IDB34/T38202021智慧社区公共安全数据采集规范1范围本文件规定了智慧社区公共安全数据采集的内容、方法、流程和安全等要求。本文件适用于智慧社区的公共安全数据采集。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T28181安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技
3、术要求GA/T1400.4公安视频图像信息应用系统第4部分：接口协议要求3术语和定义GA/T1400.4界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1ty智慧社区smarrtcommunit利用物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术，融合社区场景下的人、事、地、物、情、组织等多种数据资源，提供面向政府、物业、居民和企业的社区管理与服务类应用，提升社区管理与服务的科学化、智能化、精细化水平，实现共建、共治、共享管理模式的一种社区。3.2sm智慧社区公共安全数据martcommunnitypublicsecuritydata为维护社区安全稳定、打击违法犯罪，提供社区管理服务，保障居民正常生活、工
4、作、学习、娱乐、交往所使用或产生的数据。3.3数据采集dataacquisitiion从数据源中得到原始数据，通过数据治理转换并入库的过程。4数据采集内容智慧社区公共安全数据采集内容可分为基础数据、政务数据、感知数据、其它数据四种类型，内容如下：a)基础数据：社区内最基础元素的信息，包括但不限于人口信息数据、建筑信息数据、房屋信息数据、法人单位信息数据、机动车信息数据、非机动车信息数据、群防群治力量信息数据、部件设施信息数据、地理信息数据、组织机构信息数据等数据；1DB34/T382202021b)政务数据：为保障社区安全有序、服务居民正常生活，各级政务部门及其技术支撑单位在履行职责过程中依法
5、采集的各类数据，包括但不限于户籍数据、实有人口数据、不动产权数据、房产数据、居住证数据、健康码数据等；c)感知数据：通过物联网、人工智能等技术获取社区内全域感知数据，包括但不限于高清视频、人脸抓拍、车辆抓拍、电子巡更、周界防护等相关数据，属于智慧社区影响居民安全感的核心部分；d)其它数据：智慧社区公共安全所需要的其它类型数据。5数据采集方法5.15.2人工手动采集人工手动采集可分为手动录入、介质拷贝、表格导入等方式。系统自动采集系统自动采集可分为软件系统对接和硬件设备对接，方法如下：a)软件系统对接：采用软件接口形式与目标系统对接，并实现信息交互采集；b)硬件设备对接：采用人脸抓拍机、车辆抓拍
6、机等视图感知设备和门禁、巡更、消防等非视图感知设备实现视频、图片、记录数据采集。6数据采集流程6.1人工手动采集6.1.1采集流程采集流程见图1。2DB34/T38202021确认采集内容确认采集格式现场数据采集数据录入不合格数据核查数据质量合格数据入库图1人工手动采集流程6.1.2确认采集内容可分为人员基础信息、表格数据、文件材料、信息扫描录入等通过人工手动采集的数据。6.1.3确认采集格式根据采集内容分类确认采集格式，格式要求如下：a)视图数据格式：包括但不限于mp4、jpg、jpeg、png等格式；b)数据库格式：包括但不限于dbf、myd、myi、frm等格式；c)文件文本信息格式：包
7、括但不限于txt、word、xlsx等格式。6.1.4现场数据采集可通过系统操作、移动介质拷贝等形式实现数据采集。6.1.5数据录入应支持通过系统操作、数据导入等形式实现数据录入。6.1.6数据核查应对导入、拷贝等手动录入的数据，根据数据类型核查数据质量。6.1.7数据质量应根据数据质量核查结果进行判断，若合格则进入数据入库流程，不合格则返回现场数据采集流程。3DB34/T3822020216.1.8数据入库应根据数据类型和数据格式，实现数据分类入库存储。6.2系统自动采集6.2.1采集流程采集流程见图2。确认采集内容获取采集权限确认接口协议数据自动采集数据质量核查数据质量合格数据入库不合格人
8、工治理数据治理合格图2系统自动采集流程不合格治理结果6.2.2确认采集内容可分为社区基础信息、政务可对接数据库、感知记录数据、其它数据。6.2.3获取采集权限判定采集权限，至少应包括数据范围、数据量、采集时间区间等多维条件。6.2.4确认接口协议6.2.4.1针对人脸、车辆抓拍视图信息，应支持通过GA/T1400.4规定的数据服务接口协议进行数据传输，接入方式应符合GB/T281811、GA/T14000.4的相关规定；6.2.4.2针对门禁、巡更、消防等非视图感知设备，可通过设备特定接口方式实现对接采集。6.2.5数据自动采集根据采集权限和采集内容要求，可按照接口协议自动获取数据过程。4DB
9、34/T382020216.2.6数据质量核查对采集结构化信息应进行字段、字典、质量等核查，对非结构化信息应进行图片质量、频率等核查。6.2.7数据质量应根据数据质量核查结果进行判断，若合格则进入数据入库流程，不合格则进入数据治理流程。6.2.8数据治理应针对非标准数据自动进行数据标准化处理、低质量数据自动清洗、结构化数据自动更正补全等操作，同时应对完成治理的数据进行核查。6.2.9治理结果应对治理后的数据进行判断，若合格则进入数据入库流程，不合格则进入人工治理流程。6.2.10人工治理应对系统自动标准化处理不合格的数据，人工介入解决并重新进入获取采集权限流程，重新采集。6.2.11数据入库应根据数据类型和数据格式，实现数据分类入库存储。7数据采集安全如下：a)b)在数据采集中的各个环节，应建立数据安全管理制度、应急事件处理机制、审查监督机制；在数据采集中的各个环节，应使用数据安全监测、安全审计、数字签名、数据加密等技术或手段。5