随着云计算、大数据、人工智能技术的发展，公共安全业务大数据已经采用新技术、新模式，对关注的“打、防、管、控”等相关业务进行了信息化和数字化的建设和升级，给业务效率和实战效果带来巨大提升。同时随着平安城市、雪亮工程等全国性公共安全项目的大规模建设，视频图像智能化应用逐步向场景化、实战化、精准化方向发展，视频图像数据在实战中发挥巨大作用。
尽管公共安全业务大数据与视频图像数据都为公共安全业务实战提供了有力支撑，但是传统公共安全业务数据和视频图像数据还存在彼此独立，处于互相割裂的状态，如何把业务数据与视图数据进行融合，提供统一的检索、研判等服务，为公共安全实战提供更完整、更有效的支撑是公共安全行业亟需解决的一个重要问题。
目前启数运用知识图谱技术实现业务数据与视图数据的融合落地，首先在视图侧构建视图数据领域的知识图谱，由于视频图像数据属多媒体数据，采集体量大、价值密度低、数据膨胀率高、关系性不稳定，与传统的结构化数据在数据构成和数据形态上有根本不同，并且具有显著的时间、空间、关系、行为、轨迹五大特征维度，基于目前深度学习的视图智能分析、视图二次结构化、视频图像聚类等比较成熟技术上，利用知识图谱技术将视图领域相关数据全面融合打通，围绕视图领域业务本体三要素（实体、关系、属性）进行构建视图领域专业知识图谱；其次，采用多元异构子图谱数据融合索引技术与业务数据进行融合打通，基于已构建视图数据子图谱及业务数据子图谱，通过子图谱数据索引融合技术将视图数据图谱与业务数据图谱融合拉通，通过子图谱关键图谱节点人、车、场所、设备、物品等进行全面融合，最终实现业务数据与视图数据全面融合关联打通，从而打破数据壁垒，最后提供统一的融合数据服务。
该研究成果可以给公共安全领域带来更全面、更鲜活的融合图谱数据，对公共安全领域关注的“人、事、地、物、组织”相关主题提供更全面、更明晰、更实时的图谱数据，从而更好的赋能公共安全业务实战。
同时，基于知识图谱技术实现业务数据与视图数据融合打通，能够更好支撑公共安全行业大模型高效构建，实现多模态大模型在对复杂业务场景的深度理解和精准响应，大大增强行业大模型的可解释性与推理能力，可以有效降低对算力、存储等资源的需求依赖，最终更好支撑大模型技术在公共安全行业落地服务。
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