为落实“互联网+警务”和“基础信息化”总体战略部署，落实“依托新一代移动互联技术，建成融合智能移动警务系统，更好地服务警务实战”的重点任务，武汉市公安局顺应移动互联网发展趋势，利用当前移动应用的新技术，依据国家相关政策、法规、公安部相关规范，结合武汉市公安民警的实际需求，在2017年完成了新一代移动警务平台的一期建设，满足了公安民警基于3G/4G网络的Ⅱ类、Ⅲ类应用部分功能。

2016年公安部发布了《全国公安移动警务建设总体技术方案（2016版）》，为基于4G网络的新一代公安移动警务系统建设提供技术指导，2017年，武汉市公安局按照公安部相关规范，搭建了新一代移动警务平台一期。建设移动互联网服务子平台防护控制区，预留应用服务区和管控区；建设联网服务子平台移动互联网隔离交换区；建设联网服务子平台接入控制区，实现无线接入认证、网络安全防护、网络接入控制等功能。具体建设软件功能如下：

1.公安知识图谱应用:公安知识图谱将公安中各类数据，汇总融合成为人、事、地、物、组织、虚拟身份6大类实体，根据其中的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等，建立相互的关系，最终形成一张关系大网，并根据数据的接入可自动更新。本次建设内容是在在知识图谱关系分析的基础上，通过位置关键程度、关系紧密程度、活动频繁程度和权力影响程度中心度度量等社交网络分析算法，从多个角度分析社会关系，并对各类关系进行加权运算，将通用的技战法固化成图谱应用，服务实战。公安图谱应用建立包括涉嫌身份洗白图谱应用、涉毒团伙挖掘图谱应用、涉黑团伙挖掘图谱应用、洗钱团伙挖掘图谱应用、虚假开票团伙挖掘图谱应用、盗窃销赃团伙挖掘图谱应用。
2.重点人员风险评估：风险评估着重从“风险识别、风险分析、风险处置”三个问题着手，提出如何发现风险、如何对风险进行有效分析评价、如何对已发生的紧急情况进行应对处置、如何完善管理，环环相扣，相辅相成，形成完整的业务闭环。

     1.风险识别。风险识别是在风险防控系统中确定风险因素并定义其特征的过程。风险识别是风险防控系统的基础和起点，只有正确识别社会治安面临的各类风险，确定风险的性质，分析可能发生的损失，才能及时精确地对风险制定相应的预控措施，最大可能减少风险造成的危害。从当前有可能影响政治、治安的风险要素出发，根据风险识别的系统性、动态性、重要性原则，当前风险防控主要围绕国际、政治、经济、公共安全、意识形态、网络社会等领域的风险开展风险目标库的建设。

2. 风险分析。通过风险识别获得的风险类型，需要进行进一步的分析，找出风险源，为最终确定风险预警的监控对象提供清晰的条理和依据。风险分析是对社会治安的潜在风险进行全面的调查，包括风险的种类、风险影响的目标、风险的破坏能力、风险造成危害的程度及可能性的过程。结合历史经验和现实斗争现状，梳理出当前可能导致风险后果的因素或条件的来源并集中构建风险要素库。
3. 风险控制。对风险进行评估后，要开展风险要素监测，达到风险衡量设定的预警标准后及时发出预警信号，以便及时采取相应的风险控制措施防范风险，降低由此引发的负面影响。

3.警情深度学习应用：

基于原有的分词引擎上的警情分类的准确率，通过警情分类方法和技术参数的优化，实现警情分类准确率的提升。警情分类要求从字符匹配法、统计法、理解法三个方面进行优化。

1、字符匹配

字符匹配其实是机械的分析方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个词典库进行匹配，可以通过正向最大匹配、逆向最大匹配、最少切分、双向最大匹配法或者相互结合的方式进行字符匹配。

2、统计学习

利用基于统计的机器学习方法，将词组出现频率、多词组共现频率作为优化的参考因素，提高警情分类的准确性。字组与字组相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词义，或者语义的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字组的组合频度进行统计，计算它们的互现信息。

3、理解建立

理解法，基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。

4.移动警务扩容应用：

智能警务语音云平台基于警务信息特点私有化定制，通过标准化的开放接口，可实现面向各业务应用系统提供语音技术服务。本期武汉市局在内网中建设智能语音云平台，在移动警务终端建设语音输入法和警务语音助手应用，覆盖全市民警警务通设备，支持100路语音输入法并发和100路警务语音助手的并发。