電子圍欄系統(tǒng)應(yīng)用-涉車案件研判分析平臺設(shè)計方案201308

經(jīng)緯視通涉車案件研判分析平臺方案PAGEPAGE20涉車案件研判分析平臺方案目錄1. 背景及建設(shè)構(gòu)想 32. 現(xiàn)階段目標(biāo)及后續(xù)規(guī)劃 32.1. 卡口數(shù)據(jù)與電子圍欄數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián) 32.2. 海量數(shù)據(jù)查詢與比對 42.3. 平臺后續(xù)規(guī)劃 43. 分析研判平臺總體設(shè)計原則 54. 分析研判平臺整體應(yīng)用架構(gòu) 55. 平臺持續(xù)規(guī)劃設(shè)計思路 76. 建設(shè)目標(biāo) 87. 軟件功能清單 88. 系統(tǒng)性能和主要參數(shù)指標(biāo) 99. 核心功能模塊 109.1. 海量數(shù)據(jù)分析引擎 109.2. 軌跡查詢 119.3. 同行分析模型 129.4. 人車關(guān)聯(lián)分析 129.5. 假設(shè)軌跡分析模型 139.6. 頻繁通行分析模型 139.7. 涉車案件嫌疑對象頻度分析模塊 139.8. 假牌研判分析模塊 139.9. 主題庫分析比對模塊 149.10. 搜索（信息核查）功能模塊 149.11. 輔助分析工具 159.12. 系統(tǒng)平臺性功能 1510. 平臺硬件配置建議 1511. 部署實施 1610.1. 實施步驟 1610.2. 時間進(jìn)度安排 1710.3. 運(yùn)行環(huán)境配置建議 1712. 服務(wù)支持 18背景及建設(shè)構(gòu)想在“金盾工程”一期建設(shè)取得巨大成果的基礎(chǔ)上，各級各地公安機(jī)關(guān)正在深入推進(jìn)“金盾工程”二期工程的建設(shè)。二期“金盾工程”建設(shè)更加強(qiáng)調(diào)科技強(qiáng)警戰(zhàn)略，其中一個重要方面就是大力推進(jìn)公安信息化建設(shè)和應(yīng)用，以信息化推動警務(wù)機(jī)制創(chuàng)新、提升警務(wù)工作效能，全面提高公安機(jī)關(guān)的實戰(zhàn)能力。研判分析平臺在此背景下產(chǎn)生，依托于目前業(yè)內(nèi)最快的查詢引擎基礎(chǔ)上，基于公安數(shù)據(jù)庫的特點建立了全字段全文索引結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了不同來源、不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，支持公安干警進(jìn)行“發(fā)現(xiàn)式”情報信息查詢，幫助公安干警梳理各類分散的、獨(dú)立的情報線索，進(jìn)而組織為清晰、有序的情報分析鏈，為實現(xiàn)“打、防、管、控”一體化的警務(wù)目標(biāo)提供有力支持?，F(xiàn)階段目標(biāo)及后續(xù)規(guī)劃近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動車保有量的迅速增長，與此同時，與交通相關(guān)的刑事和治安案件也逐年上升。在此情況下，如何利用研判分析平臺，提高卡口交通管理水平，抑制交通事故、高效的破獲機(jī)動車盜竊等刑事案件，是平臺亟待開發(fā)的分析應(yīng)用之一。機(jī)動車卡口系統(tǒng)可以通過前端監(jiān)控的高清相機(jī)抓拍軟件，拍攝過往車輛的圖片，圖片中可以清晰分辨車輛的車型、車身顏色、車牌顏色、車牌號碼等信息，并自動進(jìn)行號碼識別。然后將圖片和信息傳至指揮中心等部門，入庫保存。熱點系統(tǒng)則可以通過對手機(jī)信號的監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)過往卡口車輛中人員的手機(jī)信息，如手機(jī)串碼、機(jī)器碼、手機(jī)號碼等。如何有效的結(jié)合兩套系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如：通過車輛多次經(jīng)過卡口信息來分析手機(jī)號碼（持有人）；通過人員經(jīng)過卡口來分析車輛；通過單個車輛分析人員群體；通過單個人員分析多輛車。并將其中相關(guān)的運(yùn)算模型固話，形成快速分析工具，是本項目需解決的核心問題?？跀?shù)據(jù)與電子圍欄數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)卡口數(shù)據(jù)和電子圍欄數(shù)據(jù)在時間上、地點上存在天然的關(guān)聯(lián)關(guān)系。機(jī)動車卡口數(shù)據(jù)是機(jī)動車卡口系統(tǒng)前端監(jiān)控點的監(jiān)控設(shè)備采集的機(jī)動車過卡口時的各種數(shù)據(jù)信息，包括車輛的車牌號碼、車牌顏色、過卡時間、過卡車道、過卡相片等；當(dāng)車輛過卡時，電子圍欄設(shè)備采集到了各種手機(jī)信息，包括手機(jī)信號抓取時間、抓取卡口、IMEI、IMSI等，通過分析車輛過卡的軌跡數(shù)據(jù)與同時電子圍欄抓取到的手機(jī)信號數(shù)據(jù)在時間上、地點上的藉合度分析，讓從車找到人成或從人找到車成為可能，那么對卡口數(shù)據(jù)和電子圍欄數(shù)據(jù)建立高效的關(guān)聯(lián)分析研判模型，就具有了很強(qiáng)的實戰(zhàn)性、很高的分析價值了。海量數(shù)據(jù)查詢與比對目前，卡口數(shù)據(jù)和電子圍欄數(shù)據(jù)按月統(tǒng)計已經(jīng)達(dá)到億級了，隨著機(jī)動車保有量的不斷增加和電子圍欄建設(shè)的加快，卡口數(shù)據(jù)和電子圍欄數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量會不斷增加。如果采取傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)查詢方式，響應(yīng)時間就更難有保障了，多并發(fā)情景下甚至于產(chǎn)生系統(tǒng)宕機(jī)現(xiàn)象。公司長期以來一直致力于海量數(shù)據(jù)的分布式并行運(yùn)算及分布式文件系統(tǒng)存儲技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)查詢、比對和拓展分析有著特有的應(yīng)用經(jīng)驗和實現(xiàn)模式，其主要核心技術(shù)有三點：采用分布式文件存儲系統(tǒng)，即數(shù)據(jù)抽取后存放于文件系統(tǒng)中，獨(dú)立于平臺。不依賴于任何類型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或其他軟件，這樣可充分保證對數(shù)據(jù)的使用效率和穩(wěn)定性。采用文件索引技術(shù)，即對可能需要查詢的信息預(yù)先進(jìn)行索引，將對信息的查詢轉(zhuǎn)化為對索引的查詢。這種索引利用了業(yè)內(nèi)最前沿的NoSQL技術(shù)，較傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的主鍵和索引字段中的B樹索引有了較大的性能提高。采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫及內(nèi)存緩存等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)高速的結(jié)果集比對運(yùn)算。平臺后續(xù)規(guī)劃建立在高速查詢比對平臺的基礎(chǔ)上的分析應(yīng)用，后續(xù)建設(shè)主要有三個應(yīng)用方向，可根據(jù)各地用戶的數(shù)據(jù)情況和實戰(zhàn)中的案例進(jìn)行平臺的二期擴(kuò)容建設(shè)：關(guān)系人分析模型。利用各數(shù)據(jù)資源中的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，對人員的關(guān)系人進(jìn)行挖掘，如：人員親屬（同戶、配偶、父母、子女、房產(chǎn)共有人，人員家庭成員等）、同學(xué)、同事、同鄉(xiāng)、同案等各類關(guān)系，通過綜合分析比對，快速發(fā)現(xiàn)該人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。人員群體分析。建立分析模型，利用涉事群體人員在旅店、航班、卡口、網(wǎng)吧及相關(guān)特種行業(yè)海量歷史信息與實時數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析，自動地描繪出被關(guān)注人（或關(guān)注車輛）在重大事件發(fā)生前后一段時間內(nèi)的行為軌跡，找出事件與人、人與人群之間的關(guān)系。案事件串并分析。在多發(fā)性、連續(xù)性、跨區(qū)域流竄性案件及職業(yè)慣犯作案中，犯罪嫌疑人由于受心理定勢的影響，其犯罪行為所呈現(xiàn)的征象往往具有很多共同點，這些共同點就為公安機(jī)關(guān)串并案件提供了條件，串并案件的條件有多種，如案件性質(zhì)相同或相似、發(fā)案時間具有某種規(guī)律性、發(fā)案地點及其周圍環(huán)境相同、作案方法手段過程相同或相似等可根據(jù)上述特點，根據(jù)案件進(jìn)行多角度的細(xì)分，從中找出相同或相似案件。分析研判平臺總體設(shè)計原則系統(tǒng)應(yīng)采用先進(jìn)、成熟的軟硬件技術(shù)，遵循國家的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)遵循實用性、可靠性、安全性、靈活性、穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性原則。以成熟產(chǎn)品集成為主，應(yīng)用開發(fā)為輔。系統(tǒng)可滿足目前和今后一段時期內(nèi)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，至少三年。分析研判平臺整體應(yīng)用架構(gòu)平臺以業(yè)界流行的分層軟件架構(gòu)（N-Tier）為基礎(chǔ)，結(jié)合面向服務(wù)（SOA）的架構(gòu)設(shè)計原則和設(shè)計思想對應(yīng)用進(jìn)行合理的組織。將基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和引擎核心的訪問層、邏輯層、模塊功能應(yīng)用層、界面展示層進(jìn)行了清晰的劃分和應(yīng)用功能的獨(dú)立封裝。該應(yīng)用架構(gòu)充分體現(xiàn)了“以全文檢索引擎為基礎(chǔ)，構(gòu)建各種查詢和分析應(yīng)用為目標(biāo)”的平臺建設(shè)思想，理解和融合了軟件領(lǐng)域先進(jìn)的軟件架構(gòu)理論，并為平臺后期的擴(kuò)容和新功能、新應(yīng)用的擴(kuò)展提供了良好的架構(gòu)基礎(chǔ)。 展示層通過portal等技術(shù)建立展現(xiàn)平臺，方便用戶在這個界面上提出服務(wù)請求。 應(yīng)用層實現(xiàn)了建立在全文檢索基礎(chǔ)平臺之上的各種專項業(yè)務(wù)應(yīng)用，目前項目中的應(yīng)用以模型驅(qū)動設(shè)計的開發(fā)模式構(gòu)建，并通過添加敏捷方法（AM）來應(yīng)對需求的不斷變更。 邏輯層的設(shè)計類似于SOA架構(gòu)中的服務(wù)（Services），它封裝了核心引擎的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)邏輯組件，起到承上啟下的作用。對上響應(yīng)業(yè)務(wù)應(yīng)用需求模型，對下以調(diào)用相關(guān)引擎核心組件服務(wù)來完成需求，形成“業(yè)務(wù)驅(qū)動服務(wù)、服務(wù)驅(qū)動技術(shù)”的SAO事務(wù)處理格局。項目核心層采用這種設(shè)計的優(yōu)勢在于其靈活性，通過增加和重構(gòu)這些服務(wù)，改變服務(wù)的細(xì)粒度，以應(yīng)對項目后期因不斷深入而使交互模式變得更為復(fù)雜的局面。 訪問層封裝了對分布式索引存儲和結(jié)構(gòu)化索引信息的數(shù)據(jù)訪問。索引程序通過（數(shù)據(jù)）訪問層建立索引，而檢索程序通過（數(shù)據(jù)）訪問層檢索索引。 數(shù)據(jù)層這里泛指數(shù)據(jù)源信息服務(wù)層，目前項目主要利用全文索引庫完成查詢、比對、關(guān)聯(lián)等各種應(yīng)用，隨著項目后期的深入，各種類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、圖形數(shù)據(jù)庫、NoSQL庫等先進(jìn)技術(shù)都有可能被項目采納，所以數(shù)據(jù)層的獨(dú)立還能有助于項目根據(jù)需求，靈活的對先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行選用。 基礎(chǔ)層相當(dāng)于SOA架構(gòu)中的系統(tǒng)軟件層，包括了操作系統(tǒng)，原始的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等，是一個集成的平臺。 除此之外，QOS（服務(wù)質(zhì)量）、安全性、權(quán)限控制等也是架構(gòu)的組成部分。平臺持續(xù)規(guī)劃設(shè)計思路 本平臺的定位是一個分析及研判平臺，從目前公安應(yīng)用趨勢出發(fā)，平臺將由數(shù)據(jù)資源、索引服務(wù)群集、應(yīng)用群集三大部分組成。 數(shù)據(jù)資源部分主要包括來自公安內(nèi)、外部各類業(yè)務(wù)庫、資源庫、社會數(shù)據(jù)、全國請求服務(wù)數(shù)據(jù)、基層采集數(shù)據(jù)等。隨著公安信息化的不斷深入，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源也將越來越多，通過數(shù)據(jù)采集機(jī)制和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的不斷完善，社會信息也將越來越豐富。另外，通過各類分析平臺，挖掘工具的深入建設(shè)，將產(chǎn)生各類專題應(yīng)用庫，這些應(yīng)用庫也會成為（可利用的）數(shù)據(jù)來源的重要組成部分之一。 索引服務(wù)群集部分主要是利用平臺的搜索引擎機(jī)制，將數(shù)據(jù)源信息建立全文索引，并為各類查詢、分析、比對、關(guān)聯(lián)應(yīng)用提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)。索引服務(wù)群集采用SOA架構(gòu)設(shè)計原則，即可根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行多階段的逐步建設(shè)，每次建設(shè)僅需滿足現(xiàn)階段業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)要求，同時兼容后期多個應(yīng)用對此類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的運(yùn)算和分析。 應(yīng)用服務(wù)群集是構(gòu)建在平臺最上層的各類系統(tǒng)。隨著業(yè)務(wù)需求的不斷挖掘，應(yīng)用服務(wù)群集中將包含大量的分析模型和挖掘工具，這些模型的組合完成了特定的業(yè)務(wù)邏輯，實現(xiàn)了信息化的破案流程和方法，并可通過自身的關(guān)聯(lián)、挖掘能力形成各類主題庫、應(yīng)用庫、專題庫。豐富了數(shù)據(jù)資源的建設(shè)，也為其他的專業(yè)性模型應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 平臺通過資源的整合抽取、索引、模型的建立、專題庫的形成構(gòu)建了一個未來可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用架構(gòu)。通過不斷豐富完善的數(shù)據(jù)源，擴(kuò)展平臺的應(yīng)用價值，產(chǎn)生更多的業(yè)務(wù)需求和分析模型；通過實戰(zhàn)分析模型的不斷增加帶來了更豐富的破案手段、預(yù)警及監(jiān)控方式、產(chǎn)生更有價值的專題應(yīng)用數(shù)據(jù)，進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)資源。建設(shè)目標(biāo)根據(jù)平臺總體設(shè)計架構(gòu)，建設(shè)重點為以下三個方面的內(nèi)容：建立數(shù)據(jù)抽取及全文索引機(jī)制，整合各類數(shù)據(jù)源，供現(xiàn)有及后期分析模型應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圍繞涉車研判專題，建立卡口、熱點分析模型及人車關(guān)聯(lián)分析模型，為各類涉車犯罪案件的偵破提供有效的打擊手段。開發(fā)卡口軌跡相關(guān)的挖掘模型，形成以車輛為基礎(chǔ)的一系列車輛專題應(yīng)用庫。軟件功能清單一、平臺數(shù)據(jù)整合1卡口數(shù)據(jù)2熱點數(shù)據(jù)3卡口信息數(shù)據(jù)4全國請求服務(wù)接口5本地機(jī)動車庫6sis嫌疑人號碼數(shù)據(jù)7出租車庫數(shù)據(jù)8公交車輛庫數(shù)據(jù)二、涉車研判功能1軌跡分析1.1車輛軌跡分析1.2車輛圖片瀏覽1.3熱點軌跡分析1.4車輛軌跡篩選1.5熱點軌跡篩選1.6結(jié)果導(dǎo)出1.7圖片打包下載2關(guān)聯(lián)分析模型2.1車——人關(guān)聯(lián)模型2.2人——車關(guān)聯(lián)模型2.3同行人的關(guān)聯(lián)模型2.4同行車的關(guān)聯(lián)模型2.5IMEI與IMSI互換關(guān)聯(lián)模型2.6車輛單點數(shù)據(jù)碰撞模型2.7熱點單點數(shù)據(jù)碰撞模型2.8車輛關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)碰撞模型2.9熱點關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)碰撞模型3普通排查模型3.1車輛假設(shè)軌跡3.2熱點假設(shè)軌跡3.3車輛頻繁通行3.4車輛頻繁同行3.5工具車排查3.6熱點普通查詢3.7車輛軌跡查詢4輔助性分析功能4.1歸屬地篩選4.2閱讀標(biāo)記4.3垃圾數(shù)據(jù)排查4.4結(jié)果聚合分析4.5統(tǒng)計和排序（過卡數(shù)、天數(shù)、次數(shù)）4.6數(shù)據(jù)比對識別4.7人員數(shù)據(jù)標(biāo)重（SIS）4.8車輛數(shù)據(jù)標(biāo)重（公交車、出租車、黃牌車）4.9車輛單點軌跡收集4.10熱點單點軌跡收集4.11車輛關(guān)聯(lián)結(jié)果收集4.12熱點關(guān)聯(lián)結(jié)果收集4.13信息核查系統(tǒng)性能和主要參數(shù)指標(biāo)運(yùn)行環(huán)境：PC服務(wù)器志強(qiáng)兩路六核CPUE5-26202.8G*2內(nèi)存16G文本內(nèi)容總量100G索引總量40G數(shù)據(jù)庫表掃描抽取速度500-1000萬行/小時/線程單CPU最大線程數(shù)4（推薦值）索引速度500萬記錄/小時單并發(fā)各類檢索性能檢索類型平均完成時間軌跡查詢3s20軌跡單車模型運(yùn)算15s100軌跡單車模型運(yùn)算50s20軌跡多車模型運(yùn)算20s100軌跡多車模型運(yùn)算70s單模型并發(fā)運(yùn)算性能（20軌跡模型運(yùn)算）并發(fā)數(shù)平均響應(yīng)時間115s530s1045s支持同時在線用戶數(shù)50以上核心功能模塊海量數(shù)據(jù)分析引擎數(shù)據(jù)分析引擎基于全文檢索技術(shù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)構(gòu)建，采用專利的全字段全文索引技術(shù)實現(xiàn)高速查詢、快速比對、關(guān)聯(lián)分析等基礎(chǔ)功能，為平臺上開發(fā)的各類研判分析應(yīng)用提供了高吞吐、高并發(fā)處理的數(shù)據(jù)底層。引擎由數(shù)據(jù)配置、抽取整合、清洗加工、數(shù)據(jù)索引、數(shù)據(jù)監(jiān)控五個主要模塊組成：數(shù)據(jù)配置模塊負(fù)責(zé)完成原始數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫）信息到索引信息的映射功能?？苫诙喾N不同數(shù)據(jù)源混合配置，數(shù)據(jù)的來源可以是各種不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、生產(chǎn)庫、資源庫、社會資源庫等，結(jié)構(gòu)上也能同時兼容ORACLE、SQLSERVER、SYBASE、MYSQL、POSTGRESQL等多種數(shù)據(jù)庫類型。抽取整合模塊主要完成對各種同構(gòu)信息的整理合并，對原始庫各類分表存儲信息，分類存儲信息進(jìn)行整合，實現(xiàn)對同一類信息的統(tǒng)一抽取。另外該模塊和實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的映射功能，如：卡口與其對應(yīng)熱點的關(guān)系映射等，為關(guān)聯(lián)分析提供配置基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)質(zhì)量是分析應(yīng)用的重要基礎(chǔ)。清洗加工模塊可根據(jù)用戶定義的規(guī)則，對數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、轉(zhuǎn)換、合并、分解等操作，保證分析使用的元數(shù)據(jù)的一致定義。數(shù)據(jù)索引模塊采用分布式文件系統(tǒng)存儲，可對用戶數(shù)據(jù)庫中的各類數(shù)據(jù)建立索引，這種索引以獨(dú)立文件形式保存數(shù)據(jù)文件，以提供高速比對碰撞，關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊將各種不同類型的監(jiān)控對象（數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)量、每日更新情況等），按照分析應(yīng)用的模型要求進(jìn)行分類，提供用戶清晰、簡潔直觀的整體圖形化展現(xiàn)。用戶通過在監(jiān)控系統(tǒng)界面上，點擊某一監(jiān)控對象，則該對象的相關(guān)信息即可以圖形化的方式進(jìn)行展現(xiàn)。通過圖形化的方式展現(xiàn)監(jiān)控信息便于用戶掌控監(jiān)控對象的整體信息和處于異常狀態(tài)的監(jiān)控對象信息。分析引擎數(shù)據(jù)抽取模塊架構(gòu)圖軌跡查詢卡口軌跡查詢能夠查詢滿足檢索條件的車輛歷史軌跡信息，包括：過卡時間、卡口名稱、通行車道、車牌號碼、車身顏色、車牌顏色、通行速度、超速狀態(tài)、行駛方向、行車狀態(tài)。同時關(guān)聯(lián)全國機(jī)動車庫、車輛違章違法庫、全文搜索引擎等，實時獲取當(dāng)前車輛的各類登記基本信息，進(jìn)行信息校對和人工比對。熱點軌跡查詢能夠查詢滿足檢索條件的手機(jī)號歷史軌跡信息，包括：熱點名稱、過卡時間、手機(jī)號、IMSI、IMEI等。同時關(guān)聯(lián)全文搜索引擎，實時獲取當(dāng)前手機(jī)號在各庫的關(guān)聯(lián)信息，進(jìn)行信息校對和人工比對。同行分析模型車輛同行分析模型針對嫌疑車輛或工具車輛可能的結(jié)隊出行特點，根據(jù)某嫌疑車牌的過卡軌跡，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式分析其通過多個卡口前后相鄰時段的軌跡，利用多個卡口軌跡點與其他車輛過卡軌跡的時間關(guān)系進(jìn)行反復(fù)碰撞，找出與嫌疑車輛有關(guān)聯(lián)的車輛，從而獲取破案線索。人員同行分析模型針對嫌疑人員結(jié)隊出行的特點，根據(jù)某手機(jī)號碼的過卡軌跡，通過數(shù)據(jù)挖據(jù)的方式分析其通過多個熱點前后相鄰時段的軌跡，利用人員軌跡（多個電子軌跡點）與其他人員電子軌跡的時間關(guān)系進(jìn)行反復(fù)碰撞，找出與人員同行的其他人員。人車關(guān)聯(lián)分析車輛到人員關(guān)聯(lián)分析模型利用卡口軌跡點與人員電子軌跡點的時間、空間關(guān)系進(jìn)行反復(fù)碰撞，關(guān)聯(lián)挖掘與某嫌疑車輛相關(guān)的嫌疑人員。人員到車輛關(guān)聯(lián)分析模型利用人員電子軌跡與卡口車輛軌跡的時間關(guān)系進(jìn)行反復(fù)碰撞，關(guān)聯(lián)挖掘與某嫌疑人相關(guān)的作案車輛。在實戰(zhàn)過程中，研判人員往往利用同行分析與人車關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的方式，以嫌疑車輛為切入點，分析出同行車輛，再通過車輛到人員的關(guān)聯(lián)分析方式找出嫌疑人員，再通過嫌疑人員同行關(guān)系挖掘出更多的嫌疑人員，再利用人員到車輛的關(guān)聯(lián)方式確定最準(zhǔn)確的嫌疑車輛等。這種可循環(huán)擴(kuò)展的迭代分析方式成為挖掘犯罪團(tuán)伙、打擊團(tuán)伙系列案件的有力工具。假設(shè)軌跡分析模型根據(jù)案件提供的線索，將過卡時間范圍，過卡地點（或區(qū)域）等進(jìn)行多次設(shè)定，模擬出一條可能的軌跡線路，利用多點碰撞分析原理進(jìn)行排查，找到符合條件的車輛，并按照假設(shè)條件的符合度進(jìn)行排序，提供調(diào)閱其卡口記錄和圖片功能。這種模型廣泛適用于各類案件，只需要有幾個明確的時間和區(qū)域范圍條件，就能在海量數(shù)據(jù)中找出最匹配的嫌疑車輛和嫌疑人員。頻繁通行分析模型對卡口軌跡多的車輛（類型是小型車、以及號牌所屬區(qū)域為敏感區(qū)域、時段為敏感時段（符合進(jìn)出城邏輯規(guī)律的（備選條件）））進(jìn)行排查，并默認(rèn)按通行次數(shù)與天數(shù)等綜合判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序排查。這種模型非常適合對車輛長期固定行駛車輛和長期違法行駛車輛的研判分析。車輛長期固定行駛軌跡的研判：一段時間內(nèi)，哪些車輛在指定范圍內(nèi)（多個卡口）具有頻繁固定的活動規(guī)律，為研判人員判斷相似路徑的車輛數(shù)量及線路，提供科學(xué)的決策依據(jù)。車輛長期違法行駛的研判：一段時間內(nèi)，哪些車輛經(jīng)常在指定范圍內(nèi)（多個卡口）違法行駛，顯示其違法行為、違法地點和違法頻次。同時，為進(jìn)一步的宏觀分析提供依據(jù)。涉車案件嫌疑對象頻度分析模塊此功能可通過后臺進(jìn)行配置，將系統(tǒng)與涉車案件（如：被盜搶車輛）信息庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)。建立自動任務(wù)，對案件中的被盜車輛、被盜時間等進(jìn)行自動提取，利用同行分析和人車關(guān)聯(lián)分析模型，批量化實現(xiàn)對每宗案件嫌疑對象的逐個排查，并統(tǒng)計出與多宗案件有關(guān)的嫌疑對象，該模型實現(xiàn)了對多個案件的線索批量關(guān)聯(lián)運(yùn)算，解決了因單一案件線索不足，無法進(jìn)行有效確認(rèn)的問題，利用歷史案件中的軌跡信息、關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行綜合比對碰撞，對破獲系列案件、團(tuán)伙案件有非常重要的幫助。假牌研判分析模塊在抽取過程中，系統(tǒng)可實時將卡口通行車輛自動（逐級）與本地車輛登記庫、全省車輛登記庫、全國車輛登記庫進(jìn)行比對，自動判斷出已報廢、報失、無登記信息的假牌，并生成假牌主題庫。主題庫分析比對模塊從實際業(yè)務(wù)需求出發(fā)，定義特定流程，對特殊性質(zhì)、特殊行為的車輛進(jìn)行分析，并將有價值的分析結(jié)果或臨時信息進(jìn)行統(tǒng)一存儲，形成專題業(yè)務(wù)庫?，F(xiàn)階段平臺根據(jù)涉車業(yè)務(wù)規(guī)劃設(shè)計六類專題應(yīng)用庫。分別為：假牌庫、套牌庫、本省車輛庫、外地車輛庫、本地遺漏車輛數(shù)據(jù)庫、未識別號牌車輛庫。以假牌車輛庫為例，平臺通過定義假牌車判定流程，實時（準(zhǔn)實時）對卡口過往車輛進(jìn)行分析，將疑似假牌車輛信息統(tǒng)一歸入假牌車專題庫，并可提供其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)或分析模型使用。外部調(diào)用接口暫定為WEBSERVICE方式。具體識別流程圖舉例如下：搜索（信息核查）功能模塊將各類分析結(jié)果中的車牌號、手機(jī)號碼、車主身份證號等各類信息關(guān)聯(lián)到智能檢索系統(tǒng)進(jìn)行信息核對，可進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)更多線索，如人員信息，各類背景資料、涉及的其他案事件信息等。輔助分析工具全國請求服務(wù)的調(diào)用和查詢轉(zhuǎn)發(fā)比對命中的標(biāo)重模糊車牌的分析號碼歸屬地分析閱讀信息的標(biāo)記系統(tǒng)平臺性功能用戶管理PKI認(rèn)證系統(tǒng)日志用戶使用日志數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控平臺硬件配置建議序號硬件設(shè)備數(shù)量主機(jī)配置操作系統(tǒng)單價（萬元）1卡口研判平臺應(yīng)用服務(wù)器1臺HPDL580G7E7-48202PSP1047CPU:Intel8核XeonE74820內(nèi)存：>=16GB硬盤：4*HP450GB10KSAS6G雙端口熱插拔硬盤RAID5Windows2003server64bit52卡口研判數(shù)據(jù)索引服務(wù)器1臺HPDL388pGen8E5-2620BaseCNCPU：兩路Intel6核E5-2620內(nèi)存：>=16GB硬盤：4*HP450GB10KSAS6G雙端口熱插拔硬盤RAID5Windows2003server64bit3(以當(dāng)天供貨價為準(zhǔn))部署實施對于本項目，我公司將從公司內(nèi)部外部抽調(diào)具有項目管理能力、熟悉數(shù)據(jù)庫檢索和搜索引擎原理及架構(gòu)、掌握先進(jìn)軟件技術(shù)、具有多年質(zhì)量控制經(jīng)驗的人員組成項目組。在整個工程項目的實施過程中，我公司實行項目經(jīng)理負(fù)責(zé)制。實行集中開發(fā)、統(tǒng)一管理，嚴(yán)格認(rèn)真執(zhí)行我公司行之有效的質(zhì)量保證體系。項目組內(nèi)設(shè)立“項目監(jiān)控”專職崗位，嚴(yán)把項目質(zhì)量關(guān)。在公司，計算機(jī)應(yīng)用軟件系統(tǒng)工程項目可劃分為七個階段，即項目立項、規(guī)劃、需求分析、系統(tǒng)設(shè)計（總體設(shè)計、概要設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計）、系統(tǒng)實現(xiàn)（編碼、測試、新需求定制）、安裝運(yùn)行、驗收七個階段。實施步驟數(shù)據(jù)源收集整理，包括數(shù)據(jù)庫聯(lián)系信息，數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)信息（字段中文說明、字典項說明、字典表說明等）。網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)環(huán)境準(zhǔn)備、安裝、調(diào)試；運(yùn)行環(huán)境搭建--包括協(xié)調(diào)服務(wù)器，調(diào)試網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（遠(yuǎn)程操作等）；安裝涉車案件研判分析系統(tǒng)；配置系統(tǒng)，配置1-2個數(shù)據(jù)源，測試性能。測試索引數(shù)據(jù)。測試系統(tǒng)和支撐數(shù)據(jù)庫。測試待部署數(shù)據(jù)源。整理待部署數(shù)據(jù)表文檔，部署數(shù)據(jù)。需根據(jù)數(shù)據(jù)源數(shù)量預(yù)估時間，每日整理數(shù)據(jù)源5-10個。掃描數(shù)據(jù)，可在此過程中測試已部署數(shù)據(jù)。需根據(jù)數(shù)據(jù)量大小預(yù)估時間，每小時掃描數(shù)