一

無人機助力公安實戰的應用場景

近年來，警用無人機在公安實戰中的應用場景不斷拓展。從日常巡邏監控到大型活動治安防控，從應急現場勘查到搶險救災，空中無人機正成為公安民警的“新搭檔”。例如，在大型活動安保中，部署在現場上空的無人機可以實時監視人群動態，利用算法自動統計場外人流數量，及時發現潛在隱患并引導警力進行疏導。平日里，公安機關也常利用無人機輔助日常巡邏，高空視角能夠覆蓋更大范圍，提高治安管控的全域覆蓋能力。遇到突發事件或緊急警情，無人機更能第一時間飛抵現場上空，為指揮中心提供即時的視頻畫面和位置情報，輔助決策快速處置。

無人機在應急救援中同樣大顯身手。某地警方曾使用掛載紅外熱成像儀的無人機，在夜間山林中地毯式搜索，成功發現迷路的走失老人。紅外熱成像能夠探測到人體散發的熱信號，這使無人機在漆黑環境下也能“看見”隱藏的目標，極大提升了夜間搜救和抓捕的效率。在刑偵抓捕中，無人機高空偵察提供了嫌疑人的實時動向和清晰影像，幫助指揮員掌握動態局勢，實現精準指揮、快速出擊。此外，在交通事故勘查等現場取證方面，無人機航拍可以快速獲取事故現場的俯視圖和視頻，為交警現場勘查提供高效手段，減少交通堵塞時間。

值得一提的是，一些地區已開始構建“空地一體”的警務體系，讓無人機與地面警力協同作戰。比如，利用5G技術打通了天空與地面的數據鏈路，將警車和警用無人機無縫連接起來，建立了天空與地面一體化的智能信息系統。這種模式下，空中的無人機就像增援的“空中哨兵”，與地面巡邏警力密切配合，實現更立體的治安防控。

二

無人機采集的數據類型

警用無人機就像一臺“空中傳感器”，能夠采集到豐富的多模態數據，主要包括以下幾類：

高清視頻：無人機搭載的高清攝像頭可實時拍攝廣闊區域的動態視頻。無論是高空鳥瞰整體態勢，還是降低高度進行細節取證，視頻畫面都是公安機關研判現場情況的重要依據。例如，違章車輛的行駛軌跡、嫌疑人的活動過程，都可以通過無人機視頻完整記錄下來。

靜態圖像：在需要定格細節時，無人機可以抓拍高分辨率照片，如嫌疑人面部特征、事故現場細部等。這些圖像數據可用于事后分析和證據固定，甚至通過接入人臉識別、車牌識別系統，快速比對相關人員和車輛信息。

飛行軌跡：無人機在執行任務時，其自身的GPS定位數據會形成航跡軌跡。這些軌跡數據記錄了無人機飛行的時間、路線、速度和高度等信息，對于重現無人機巡航路線、劃定監控范圍有重要意義。例如，在安防巡邏中，指揮中心可調取無人機的歷史航線，以分析重點區域覆蓋情況或尋找遺漏區域。每一次飛行的軌跡數據都可以在地圖上直觀呈現，勾勒出無人機巡邏的線路，為優化巡邏路線提供參考。

紅外熱成像：許多警用無人機還配備夜視熱成像設備，可以捕捉物體的紅外熱輻射圖像。熱成像數據對于夜間或煙霧籠罩等可見光受限環境下的任務尤為關鍵。警方利用熱成像畫面能清晰發現黑暗中活動的人員或熱源，比如在河道巡查中分辨非法夜捕行為，或在抓捕行動中鎖定藏匿于草叢樹林中的嫌疑人。

此外，根據任務需要，無人機還可以掛載其他專業傳感器并采集相應數據，例如使用激光雷達獲取地形三維點云、用擴音喊話器收集現場音頻等。不過視頻、圖像、軌跡和熱成像是當前公安領域無人機最常用、最典型的數據類型。通過這些多樣化的數據采集，無人機為公安業務提供了從可視化監控到環境感知的全方位信息支撐。

三

數據傳輸：從無人機到大數據平臺

有了豐富的數據，如何把無人機采集的信息從空中快速送達到公安大數據平臺，是關鍵的一環。根據任務時效性和網絡條件，常見的數據傳輸方式包括實時無線傳輸、邊緣節點中轉和任務后集中導入：

實時無線傳輸（4G/5G）：借助高速無線通信網絡，無人機可以將視頻圖像等數據實時回傳后方指揮中心或大數據平臺。例如，現在許多警用無人機都配備了4G/5G圖傳模塊或專用通信終端，通過公安專網或運營商網絡將高清畫面和飛行狀態實時上傳。5G網絡帶來的高帶寬、低時延優勢使無人機仿佛成為前方的“移動直播”設備，現場情況幾乎同步呈現在后方屏幕上。實時傳輸適用于巡邏監控、現場指揮等需要即時掌握動態的場景，能讓指揮中心及時調度警力和做出決策。

邊緣設備中繼上傳：在一些網絡信號不佳或數據量極大的場合，公安機關會采用邊緣計算設備作為中繼節點。比如，配備無人機的警用指揮車或現場流動通信箱，就是一個臨時的“邊緣數據站”。無人機先將數據傳送給指揮車上的邊緣服務器，進行初步存儲或處理（如關鍵畫面標記、視頻壓縮、AI識別），然后由邊緣設備通過公安內網或衛星鏈路將重要信息上傳大數據平臺。這樣即便現場網絡帶寬有限，仍可保證關鍵數據及時送出，同時緩解中心平臺的實時處理壓力。

任務后集中導入：對于一些非緊急任務或超大容量的數據（如長時間航拍的視頻原始素材），無人機執行完任務返回后，再進行集中導入處理。通常做法是將無人機機載存儲介質（如存儲卡）取下，或通過有線連接將數據拷貝到公安內網計算機上，上傳至大數據平臺的文件存儲或多媒體庫中。這種方式適用于事后分析研判，例如大型現場勘查航拍、多架次航測影像等。在任務結束后統一整理數據并導入平臺，有助于保證數據的完整性和質量，同時便于在平臺上進行歸檔和深度分析。

需要強調的是，無論哪種傳輸方式，公安機關通常使用加密專網或VPN來保障鏈路安全，確保無人機偵查數據在傳輸過程中不被未經授權截獲。這一點我們在下文的數據對接環節還將詳細介紹。

四

無人機數據與公安大數據平臺的對接技術

當無人機的數據抵達公安大數據平臺，如何實現技術上的順利對接，是實現數據價值的關鍵。為讓非技術背景的讀者易于理解，我們可以將其形象地比作一次“握手”：要讓無人機采集的數據和大數據平臺成功“握手”對接，需要解決接口、格式、存儲和安全這四方面的問題。

1. 接口方式：不同廠商的無人機設備原本“語言”各異，數據傳輸協議和接口標準可能不同。為此，公安大數據平臺往往提供統一的數據接口規范，讓各種型號的無人機都按約定的方式上傳數據。一種常見做法是采用標準化的網絡接口協議，例如遵循公共安全視頻監控的GB/T 28181標準或其他開放API接口，使無人機就像標準攝像機、傳感器一樣接入平臺。實際應用中，這意味著只要警用無人機的數據傳輸模塊符合統一標準，無論是有線接入還是4G/5G無線接入，都可以被平臺順利識別和接收。舉個例子，某市公安的視頻平臺能夠兼容攝像頭、執法記錄儀、車載終端、無人機等多種設備，只要它們支持標準協議，平臺就能“聽懂”它們發來的數據指令，實現無縫對接。

2. 數據格式：數據傳上來后，還需要約定統一的數據格式，方便平臺存儲和應用。視頻流通常采用標準的編碼格式（如H.264/H.265編碼的MP4流）以兼容平臺的視頻系統；靜態圖像則使用常見的JPEG等格式并附帶時間、地點等元數據標簽；軌跡數據一般以結構化的時空坐標序列存儲，可以采用JSON、CSV或GIS標準格式便于后續繪圖分析；熱成像數據則可能以雙色圖或溫度矩陣形式保存。通過格式統一，來自不同無人機的數據就能在平臺中“說同一種語言”。實際上，數據格式標準化是智慧公安建設的基礎之一——只有格式一致，平臺才能方便地對接多源數據并進行融合分析。當前公安行業也在推動制定無人機數據接入的行業標準，努力做到“不同廠商、不同型號的無人機采集的數據都能直接接入平臺，無需額外轉換”。這一點對于大規模部署無人機非常重要。

3. 數據存儲與管理：公安大數據平臺好比一個“數據倉庫”，需要為不同類型的無人機數據規劃合適的存儲策略。對于實時性要求高的視頻流，平臺通常會對接視頻監控子系統，實現邊直播邊存儲，并提供錄像回放功能（類似于監控攝像頭的管理）。海量視頻會存放在分布式存儲或視頻專網存儲中，并按照時間、地點、任務類型建立索引，方便檢索調閱。圖像、熱成像等文件數據則可能存入平臺的多媒體數據庫或文件系統，附加標注信息以便日后查詢，例如按案件、事件編號歸檔。軌跡等結構化數據會進入大數據平臺的時空數據庫或關系數據庫，并可與GIS地理信息系統對接，支持地圖可視化和軌跡分析。在數據量巨大的情況下，平臺還會對冷數據定期歸檔、壓縮備份，確保歷史數據長期保存。在管理上，平臺一般建立嚴格的數據權限和目錄體系，不同警種、不同級別的用戶可以按照授權查看相應的數據資源，實現“按需共享、受控使用”。

4. 安全管理：公安數據安全無小事，無人機采集的數據尤其涉及現場執法和敏感信息，更需要嚴密的安全管理措施。首先，在網絡層面，通常采取專網隔離或網絡切片技術，將無人機數據傳輸通道與公共網絡隔離，防止黑客入侵攔截。傳輸過程中啟用高級加密算法對視頻、圖像流進行加密，一旦有未經授權的實體試圖截獲數據，也無法破解內容。平臺端還部署有防火墻、安全網關和入侵檢測系統，實時監控異常訪問，阻斷可疑攻擊。其次，在系統和數據層面，實行嚴格的訪問控制：為每臺無人機、每個數據接口和每位用戶設定唯一的數字身份，采用多因素認證機制，只有經過授權的用戶和設備才能調用相關數據。對重要的敏感數據，還可采取分級存儲、脫敏處理等手段，確保即使平臺內部不同部門之間，未經許可也無法查看非本職所需的數據。最后，平臺建立完善的日志審計和追溯機制，詳細記錄每一次無人機數據的上傳、訪問、下載行為，實現數據使用全程留痕。一旦發生安全事件，可以迅速追查責任主體。通過以上技術和管理手段的綜合應用，公安大數據平臺在對接無人機數據時做到了既暢通高效又安全可靠。

五

對接后的實戰應用價值

將無人機的數據接入公安大數據平臺后，其實戰應用價值將得到極大提升。在平臺的支撐下，原本分散的空中情報與地面警務資源實現融會貫通，催生出許多新型的警務應用模式：

全局態勢感知：有了大數據平臺這個“智慧大腦”，來自無人機的視頻、圖像可以與地面監控、警情報警等數據融合同屏顯示，幫助指揮人員全面掌握現場態勢。例如，在水域治安巡查中，無人機發現江面上的非法捕撈行為，會將實時畫面傳回指揮中心的大屏；平臺自動疊加該區域的地圖信息和相關警力位置，值班指揮員一目了然，能夠立即調派附近執法船只或岸邊警力前往處置。這種空地一體的可視化指揮使決策層如同親臨現場，大大提升了對復雜場景的感知能力和判斷準確性。

快速反應與精準處置：無人機實時數據與大數據平臺的結合，使公安機關的反應速度和處置精度顯著提高。由于平臺集成了公安各類數據庫，當無人機回傳畫面中的可疑人員或車輛出現時，系統能自動比對人像和車牌信息，迅速鎖定身份。比如某地交警利用無人機空中巡查發現一輛違法車輛，無人機降低高度獲取車牌并實時上傳平臺，指揮中心的“數字駕駛艙”立即匹配出車輛注冊信息和車主背景，指令路面警力在下一個路口成功攔截，整個過程快速高效。又如某地分局在實戰中引入無人機后，實現了對報警現場的先期抵達：接警后無人機先行飛赴現場獲取視頻，平臺將現場畫面和報警人信息推送給出警民警，民警尚未抵達就已心中有數，因而處置更有針對性?？梢哉f，大數據平臺讓無人機真正融入了公安指揮體系，空中情報和地面力量形成閉環互動，在應對突發案事件時做到又快又準。

警務資源優化與協同：當大量無人機數據匯聚到平臺后，公安機關還可基于數據進行警務模式的創新與資源優化。某地公安將無人機常態化納入日常勤務，在全市規劃了280條空中巡邏線路，平均每天累計飛行巡邏超過670小時。這些航線數據和巡邏視頻存儲在平臺中，通過大數據分析可以找出哪些區域巡邏頻率應提高、在哪些時段違法高發等，從而優化巡防布局。在平臺支持下，各警種也能協同作戰：比如無人機在一次搜捕任務中拍到嫌疑人藏匿位置，平臺隨即通知刑偵、特警等多部門在線協同，相關部門通過平臺共享無人機實時畫面和地圖標注，各單位同步行動一舉抓獲嫌疑人。這種多部門的數據協同與可視化配合，在過去是難以實現的。有了大數據平臺，對接無人機數據后，“情指行”（情報、指揮、行動）一體化的平臺效能得到充分發揮，1+1>2的實戰效果屢屢呈現。

可視化指揮調度：借助無人機的實時視頻和定位數據，指揮中心可以在電子地圖上直觀呈現警力和目標的位置，實現可視化的指揮調度。例如，在處置大規模安?；顒訒r，平臺上一張綜合態勢圖整合了地面攝像頭、人群熱力圖以及無人機的實時航拍，指揮員可以直接在屏幕上框選人群聚集區域，下達疏導命令給現場的無人機喊話器和地面警力，實現空中喊話、地面行動的聯動。又如在搶險救災中，多架無人機回傳受災區域的影像至平臺，系統自動拼接成災情全景圖并標注險情點，前方指揮部據此調派救援力量，形成高效的空地協同作業。對接大數據平臺后，指揮調度由過去的“憑經驗口述”升級為“基于數據畫面”，指令更清晰，執行更順暢。

總之，無人機與大數據平臺的結合，一方面空中獲取的信息迅速融入警務數據圈，形成對地面工作的有力支撐；另一方面平臺的智能分析賦能也運用于無人機數據，實現了警情研判的智能化和勤務指揮的可視化。實戰中取得的成效證明，“無人機+大數據”正激發出公安工作的新動能——巡邏防控更加立體高效，應急處突更加從容精準，城市治安管理水平隨之躍升一個臺階。

內容來源：公眾號雪峰大數據