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 随着我国对外开放日益扩大,海关进出口业务数据呈现指数级增长态势,这也对海关缉私工作提出新的要求。2017年,在全国重点地区打击走私工作座谈会上,汪洋副总理就提出,需推行智慧缉私,增强打击走私的保障能力,持续开展反走私综合整治“智慧缉私”是传统缉私的拓展与延伸,其借助大数据分析技术提高缉私业务水平,进而更好地实施防走私综合治理,服务经济社会的良性有序发展。


 近日,中科闻歌参与海关总署智慧缉私专项子系统竞标,成功中标海关智慧缉私大数据系统项目,项目将落地海关缉私一线,成熟后有望面向全国推广。该项目将作为海关“智慧缉私”样板间工程,构建实战大数据平台,面向海关缉私业务,充分发挥情报主导、先导和制导作用,结合云计算、大数据分析、机器学习等技术,产生动态性、预警性、行动性的情报产品,达到管理规范、打控高效、平台开放、信息共享、部门联动的目标。


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海关缉私专项子系统首页


海关智慧缉私子系统的功能


智慧缉私专项子系统整体以“信息采集—态势分析—要素分析—重点研判”为业务链,包含数据地图、海关缉私动态信息、重点邮包与涉案风险研判、缉私情报要素挖掘、监管现场缉私案件线索采集五大功能。


宏观态势层

进行多维度的的缉私态势分析。

微观业务层

针对实际场景建立研判模型,实现案、人等线索要素和属性信息关联挖掘,为案件滚动打击提供信息支撑。




“天湖超级智算+海关缉私业务”

深度融合创新


创新一:基于认知计算和语义融合模型,实现多源、跨模态和跨域数据融合


多源、跨模态和跨域数据融合是当前大数据项目重大难点问题。基于天湖的雾计算框架和湖计算架构,融合和集成海关数据、公安数据、业务数据和互联网公开数据等多源数据,建立面向海关智慧缉私专项数据库,建立支持数据查询、要素关联和主题推理的全域融合数据体系。


创新二:基于天湖深度智算模型,实现数据化、模型化和智能化缉私


基于天湖智算层的要素过滤模型、案件要素关联模型、多层次逻辑回归模型和超大规模图计算模型,从海量数据中主动发现线索,基于线索关联的人、地、事、物及内生和外延关联,形成缉私研判模型库,实时在线滚动计算。


创新三:实现微观线索、中观案件、宏观态势多层次预警和预测分析


构建快速便捷的海关监管现场信息采集模块,缩短线索共享工序和时间,快速共享与分析关联线索;通过涉走私要素挖掘、邮包与旅客风险研判模型实现案件多维度智能分析、预警与关联;通过涉走私动态信息实现宏观态势的深度全面分析,有望实现预测型警务决策和部署。


天湖超算智判平台赋能多个行业

凸显技术优势


中科闻歌基于十余年积累研发推出的天湖超级智算平台,采用新一代雾计算架构,支持可配置化全域数据融合,由TPU湖计算平台、T-Base数据层、T-Smart智算平台和T-Apps应用层四层构成,区别一般的大数据平台,天湖具有特色深度智算大脑,已综合集成核心知识产权的40余种深度学习、认知计算和语义计算的核心组件,融合3000余种大数据分析算法,支持积木式领域深度建模分析,支持一站式数据融合、计算处理和可视化等服务,已服务于智慧金融监管、智慧安防、智慧政务、智慧媒体和智慧警务等多个领域。



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