車輛視圖大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)方案

車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺技術(shù)方案 4- 2.1需求分析 2.1.1業(yè)務(wù)總體需求 2.1.2資源整合需求 2.1.3聯(lián)網(wǎng)綜合應(yīng)用需求 5-2.1.4二次識別管控需求 62.1.5高危推送、布控預(yù)警需求 2.1.6實戰(zhàn)應(yīng)用需求 2.2需求規(guī)劃 2.2.1綜合查詢 7-2.2.2實時查控…………7-2.2.3布控報警…………7-2.2.4離線分析…………7-2.2.5關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù) 7-2.2.6電子地圖 2.2.7統(tǒng)計分析 3.1設(shè)計思想 3.2設(shè)計依據(jù) 3.2.1符合公安行業(yè)標準 3.2.2符合國家標準 3.2.3符合公安部相關(guān)規(guī)定 4.1建設(shè)目標 4.2建設(shè)內(nèi)容 5.1系統(tǒng)總體架構(gòu) 5.2系統(tǒng)邏輯架構(gòu) 5.3系統(tǒng)物理架構(gòu) 5.4系統(tǒng)部署架構(gòu) 5.5系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互 5.5.1系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互 5.5.2與其他系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互 6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng) 6.1.1系統(tǒng)概述 6.1.2卡口(含電警)數(shù)據(jù)接入 6.1.3多維數(shù)據(jù)整合及傳輸 6.1.4系統(tǒng)優(yōu)勢 6.2車輛圖像智能分析系統(tǒng) 6.2.1系統(tǒng)概述 6.2.2系統(tǒng)功能 6.2.3關(guān)鍵指標 6.31聯(lián)網(wǎng)計算/訪問云平臺 6.4應(yīng)用/實戰(zhàn)平臺 6.4.1功能概述 6.4.2功能設(shè)計 7.1軟件環(huán)境及配置清單 7.2硬件環(huán)境及配置清單 55-8.1計算機視覺處理技術(shù) 8.2人工智能與深度學習算法 56- 8.8Spark分布式計算 8.10Storm流式計算 59-8.11Kafka分布式消息隊列 8.12JavaEEWeb端開發(fā)技術(shù) 9.1全警種綜合應(yīng)用 9.2全程智能化應(yīng)用 9.3直觀的可視化展示 9.4完善的運維管理 9.5統(tǒng)一的用戶界面 9.6超強的系統(tǒng)集成 9.7廣泛的兼容性和擴展性 11.1售后服務(wù) 70- 70- 71- 72-當前，隨著各地視頻監(jiān)控建設(shè)的深入推進，治安防控、刑事偵查、交通管理、反恐維穩(wěn)等各公安業(yè)務(wù)層對卡口系統(tǒng)的依賴程度日益增加。同時，隨著犯罪分子反偵能力的增強，作案手法不斷升級，跨省市流竄案件頻發(fā)，實戰(zhàn)中對卡口數(shù)據(jù)的處理技術(shù)和支撐效能提出了更高的要求，迫切需要實現(xiàn)跨區(qū)域、跨車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺充分發(fā)揮人工智能、深度學習、計算機視覺等前沿技術(shù)在圖像分析處理領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢，針對治安防控業(yè)務(wù)應(yīng)用層對實時監(jiān)控、快速檢索、軌跡追蹤、預(yù)測預(yù)警等方面的深度需求，依托各地已建成的卡口視圖大數(shù)據(jù)資源，進行二次識別、結(jié)構(gòu)化特征提取與深度挖掘分析，為公安用戶展開案(事)件研判分析提供豐富的模塊應(yīng)用，能夠顯著提高涉車系統(tǒng)立足各地卡口建設(shè)項目實際，部署過程中無需更換或改造前端設(shè)備，無需對過車圖片數(shù)據(jù)集中存儲，最大限度開發(fā)利用現(xiàn)有投資和已有資源。以先提供強有力的技術(shù)引擎和高端應(yīng)用支撐。2需求分析及規(guī)劃案件線”建設(shè)，整合卡口電警、GIS/PGIS地理度分析技術(shù)，實現(xiàn)卡口圖像相關(guān)信息的高效流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)各個警種單位的協(xié)同作戰(zhàn)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的統(tǒng)一管理、統(tǒng)計分析、績效針對刑偵破案提供卡口車輛圖像二次識別、大數(shù)據(jù)研判等功能服務(wù)；針對決策指揮提供實時預(yù)警、布控查緝等功能服務(wù)；針對交通管控提供違章違法行為智決此問題，綜合項目部署經(jīng)驗，制定數(shù)據(jù)對接標準，提供靈活的接入方式，可數(shù)據(jù)整合來源包括卡口電警數(shù)據(jù)及各平臺采集的視圖數(shù)據(jù)等，將分散的資通過統(tǒng)一接口，實現(xiàn)高清卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)等多個系統(tǒng)的互聯(lián)互通，使得各專業(yè)系統(tǒng)在統(tǒng)一的接入系統(tǒng)上互相訪問和調(diào)用，從而省去系統(tǒng)間頻繁的獨立訪問，提高實時交互性，提高應(yīng)用效率。通過安全接入邊界，向?qū)崙?zhàn)應(yīng)用系統(tǒng)推送視圖信息，實現(xiàn)資源綜合應(yīng)用。例如，可結(jié)合二次識別的車輛品牌、型號、車輛號牌等信息，與車管庫登記數(shù)據(jù)實時比對，實現(xiàn)人車信息關(guān)聯(lián)，自動篩選檢出套牌車、假牌車等。系統(tǒng)基于計算機深度學習算法和特征建模技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化的視頻圖片進行分析處理，轉(zhuǎn)換為描述性結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。將二次識別數(shù)據(jù)與其他原始數(shù)據(jù) (如卡口名稱、拍攝時間)融合后，將其中的高價值視圖數(shù)據(jù)保存到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，為平臺的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提供實時數(shù)據(jù)支撐。例如，通過對視頻流中的車輛進行縮略圖精確提取，細化屬性分析和目標搜索追蹤。減輕監(jiān)控操作人員監(jiān)視負擔，實現(xiàn)“從被動應(yīng)急，到主動防控”可針對重點、可疑車輛進行推送、布控，通過平臺推送或者短信等方式進目前社會治安的管理手段主要以“案后偵查”為主，較難開展有效的“案按照“事前綜合防控、事中指揮調(diào)度、事后視頻偵查與研判”為業(yè)務(wù)主要支持實時查看卡口車輛信息，支持實時查看觸發(fā)布控條件的車輛視圖?？伸`活設(shè)置多種布控條件，支持平臺警示欄和短信實時報警。不僅支持對聯(lián)網(wǎng)的卡口電警圖片進行查詢分析，還支持對未聯(lián)網(wǎng)的離線視可針對車輛信息(駕管信息、多次違章未處理、逾期未年檢、逾期未報廢有醉駕記錄；車主或其關(guān)系人為全國在逃人員、涉穩(wěn)人員、本市重點人員等)、車輛異常行為信息(套牌車輛、假牌車輛、一天內(nèi)多次違法)等相關(guān)數(shù)據(jù)進行結(jié)合電警、卡口、視頻監(jiān)控設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)，提供基于地圖的目標查詢功能和行駛軌跡分析。支持靈活的地圖可視化操作，例如任意框選、點選等。對有條件的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可建立預(yù)測模型，科學指導決策。3設(shè)計思想和依據(jù)1)以智能軟件升級現(xiàn)有硬件，以高端應(yīng)用軟件替代專用硬件當前高清卡口電警、視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)已趨于完善，積累了豐富的視頻資源，但發(fā)揮作用普遍較為單一。受廠商技術(shù)更迭等客觀因素影響，建設(shè)標準、技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)匯聚方式、處理應(yīng)用策略等存在較大差異，新老設(shè)備、平臺并存的現(xiàn)象普遍，導致視頻中潛在的大量高價值信息缺乏深度開采應(yīng)本平臺設(shè)計充分考慮建設(shè)現(xiàn)狀，依托現(xiàn)有視頻資源及前端設(shè)備，以智能軟件升級現(xiàn)有硬件的方式替代高成本專用硬件。例如，可在部分視頻監(jiān)控點位配置虛擬卡口等。在保證同等實戰(zhàn)應(yīng)用效果的前提下，大大降低設(shè)備采購和項目建設(shè)成本，進一步發(fā)揮現(xiàn)有視頻資源支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用的效能，以科技武裝警力，2)以視頻大數(shù)據(jù)為核心，整合所有聯(lián)網(wǎng)視圖數(shù)據(jù)當前視頻圖像數(shù)據(jù)的存儲和使用，大都在各個孤立的應(yīng)用系統(tǒng)和專有網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，需依賴于公安網(wǎng)實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)共享應(yīng)用。而現(xiàn)有的視頻安全邊界平臺和網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬，難以滿足海量視頻數(shù)據(jù)跨網(wǎng)絡(luò)跨地域的傳輸需要，因而形成了大量的信息孤島，對于跨區(qū)域作案的人員和車輛難以實現(xiàn)順線追蹤、全局掌控。平臺設(shè)計之初充分考慮以視頻大數(shù)據(jù)開采應(yīng)用為核心，通過視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，進一步加強在視頻監(jiān)控傳輸網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫對接、分析處理等領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，從源頭上攻克視頻數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)實戰(zhàn)應(yīng)用的技術(shù)壁壘。整合所有聯(lián)網(wǎng)的視圖數(shù)據(jù)、實時動態(tài)數(shù)據(jù)等資源，提供靈活的方式接入不同平臺及資源庫，實現(xiàn)視圖數(shù)據(jù)的全覆蓋和互聯(lián)互通，達到全局分析、統(tǒng)籌研判的最佳應(yīng)用效果。3)對視頻資源實時智能分析，快速全面掌控預(yù)警視頻監(jiān)控作為一種實時的采集手段，記錄了豐富的人、事、物信息量和特征點，能夠反映真實行為及變化趨勢。動態(tài)化、信息化條件下的立體化治安防控，不僅要求視頻的“場景再現(xiàn)”,更重要的是“防患于未然”,做到預(yù)知、預(yù)警。因此，對于視頻數(shù)據(jù)的深度分析不僅要滿足對數(shù)據(jù)的高效率匯聚，對事件的高清晰還原，還應(yīng)充分考慮到實時分析、深度挖掘和預(yù)測預(yù)警、趨勢預(yù)判。采取可擴展應(yīng)用的思路，建立實時分析和預(yù)警模型，實現(xiàn)高危目標和異常行為通過對視頻資源的實時智能分析，強化對社會治安狀況的監(jiān)測評估，實時掌握軌跡、預(yù)判犯罪熱點、提高預(yù)防打擊違法犯罪、防范化解風險的能力。4)圍繞視頻深度應(yīng)用，打通各信息庫間合成作戰(zhàn)應(yīng)用建立合成作戰(zhàn)工作機制，合成各警種的偵查力量、偵查手段和偵查資源，圍繞感知設(shè)備、采集數(shù)據(jù)、處理技術(shù)進行多維分析與合成應(yīng)用。充分考慮信息合成作戰(zhàn)需求，采取可擴展應(yīng)用的方式，將合成作戰(zhàn)思路貫首先是多數(shù)據(jù)源的合成：將視頻監(jiān)控等多來源進行高效匯集處理、深挖內(nèi)部關(guān)聯(lián)關(guān)系，實現(xiàn)可視化并軌合成分析；其次是實戰(zhàn)需求和平臺應(yīng)用的合成：將偵查破案、治安防控中的實戰(zhàn)業(yè)務(wù)需求與平臺的技術(shù)架構(gòu)、功能設(shè)計、部署以視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)深度應(yīng)用為核心，實現(xiàn)公安各警種數(shù)據(jù)，如卡口電警、網(wǎng)關(guān)鍵圖像等資源數(shù)據(jù)，滿足各大公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及公安各類數(shù)據(jù)庫的合成研判5)以公安實戰(zhàn)應(yīng)用為落腳點，綜合服務(wù)立體化治安防控和社會綜治平臺以公安實戰(zhàn)應(yīng)用為落腳點，依托視頻監(jiān)控，圍繞偵查破案、治安防控的實際業(yè)務(wù)場景和需求，實現(xiàn)對重點車輛的管控。在此基礎(chǔ)之上，平臺對外能提供云服務(wù)數(shù)據(jù)接口和應(yīng)用接口，滿足立體化防控和社會綜合治理的需求，支撐相關(guān)部門進行數(shù)據(jù)訪問。顯著提升應(yīng)急維穩(wěn)信息預(yù)測預(yù)警通報、綜合分析研判和決策指揮支持能力，從源頭上預(yù)防和控制重大事件、事故的發(fā)生，提高社本次項目設(shè)計和建設(shè)均遵守國家現(xiàn)行和公安部關(guān)于視頻監(jiān)控、視頻指揮通信系統(tǒng)等相應(yīng)的規(guī)范與標準。若未注具體日期，遵循其最新版本。1、《公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)》系列規(guī)范(即將公布)2、《機動車號牌圖像自動識別技術(shù)規(guī)范》(GA/T833-2013、《機動車類型術(shù)語和定義》GA802—20144、《公安視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)與應(yīng)用標準體系表》GA/T1164-20145、《公安機關(guān)圖像信息要素結(jié)構(gòu)化描述要求》(GA/Z1129-2013)6、《中華人民共和國機動車號牌》(GA367、《道路交通管理信息代碼第4部分：機動車車輛類型代碼》(GA/T16.4-8、《道路交通管理信息代碼第7部分：機動車號牌種類代碼》(GA/T16.7-9、《道路交通管理信息代碼第8部分：機動車車身顏色代碼》(GA/T16.8-10、《全國道路交通管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換格式第2部分：機動車登記數(shù)據(jù)交換格11、《全國道路交通管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換格式第3部分：交通違章數(shù)據(jù)交換格式》12、《全國道路交通管理信息數(shù)據(jù)庫規(guī)范第1部分：機動車駕駛證管理信息13、《全國道路交通管理信息數(shù)據(jù)庫規(guī)范第2部分：機動車登記信息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》14、《全國道路交通管理信息數(shù)據(jù)庫規(guī)范第3部分：交通違法管理信息數(shù)據(jù)規(guī)15、《城市監(jiān)控報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)技術(shù)標準：通用技術(shù)要求》(GA669.1-2008);16、《城市監(jiān)控報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)技術(shù)標準：安全技術(shù)要求》(GA669.2-2008);20、《城市監(jiān)控報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)技術(shù)標準：卡口信息識別、比對、監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)21、《城市監(jiān)控報警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)技術(shù)標準：無線視音頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)要求》(GA23、《安全防范工程程序與要求》(GA/T75-24、《安全防范系統(tǒng)通用圖形符號》(GA/T74-2000);25、《計算機信息系統(tǒng)安全等級保護管理要求》(GAT388-2002B)26、《城市警用地理信息分類與代碼》(GA/T491-2004);27、《城市警用地理信息系統(tǒng)建設(shè)規(guī)范》(GA/T493-2004);2、《安全防范監(jiān)控數(shù)字視音頻編解碼技術(shù)要求》(GB/T25724);3、《安全防范工程技術(shù)規(guī)范》(GB50348-2004);4、《公共場所監(jiān)視電視系統(tǒng)設(shè)計規(guī)范》(DBJ08-16-90);5、《防盜報警中心控制臺》(GB/TI6572-8、《計算機信息系統(tǒng)安全保護等級劃分規(guī)則》(GB17859-1999);1、《全國公安機關(guān)視頻圖像信息整合與共享工作任務(wù)書》(公安部);2、《公安部關(guān)于進一步加強社會治安防控體系建設(shè)的指導意見》(公通字[2011]37號);3、《關(guān)于深入開展城市報警與監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用工作的意見》(公科信[2010]30號);4、《公安信息通信網(wǎng)邊界接入平臺安全規(guī)范(試行)—視頻接入部分》(公科信[2011]5號);5、《公安指揮通信系統(tǒng)建設(shè)總體方案》(公安部);6、《安全技術(shù)防范工程標準》(公安部);8、《公安信息化建設(shè)“十三五”重點任務(wù)考慮》(公裝財傳發(fā)〔2014〕192號)9、《關(guān)于加強公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工作的若干意見》(發(fā)改高技〔2015〕996號)廳2015年4月13日印發(fā))11、《全國公安機關(guān)視頻圖像信息整合與共享工作任務(wù)書》(公科信〔2012〕11號)12、全國公安裝備建設(shè)“十三五”規(guī)劃重點項目《全國公安視頻圖像基礎(chǔ)設(shè)施13、全國公安裝備建設(shè)“十三五”規(guī)劃重點項目《全國公安視頻圖像基礎(chǔ)設(shè)施4建設(shè)目標與內(nèi)容密切聯(lián)系公安實戰(zhàn)應(yīng)用需求，加強公安業(yè)務(wù)需求與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)對接，在更深層次上落實基礎(chǔ)信息化建設(shè)創(chuàng)新，使得人工智能、計算機視覺等先進技術(shù)能夠在警務(wù)掌控、預(yù)警、實戰(zhàn)方向找到實質(zhì)的落地應(yīng)通過對卡口過車圖像的結(jié)構(gòu)化分析，運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)實現(xiàn)過車數(shù)據(jù)的實時查詢及多維度分析。通過豐富的接口應(yīng)用，與警用地理信息系統(tǒng)、機動車緝查布控系統(tǒng)、情報系統(tǒng)、警務(wù)綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)等已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)對接，為大數(shù)據(jù)挖掘分析和跨地市案件串并等深度應(yīng)用提供技術(shù)支撐，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)情報研判的引擎作用，深化“車—人—物—案”的案件偵使之互聯(lián)互通，更加便捷高效的處理巨量、復雜的警務(wù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)科學的預(yù)測預(yù)警，大幅提升警務(wù)資源數(shù)據(jù)的深度挖掘和綜合開發(fā)應(yīng)用效能。具體來說，項目建設(shè)包括以下內(nèi)容：1)根據(jù)各地建設(shè)現(xiàn)狀和應(yīng)用需求，在視頻專網(wǎng)或公安網(wǎng)進行數(shù)據(jù)整合和二次識別:實現(xiàn)各廠商、多來源卡口數(shù)據(jù)的整合接入；對過車圖像進行結(jié)構(gòu)化2)根據(jù)各地建設(shè)現(xiàn)狀和應(yīng)用需求，在視頻專網(wǎng)或公安網(wǎng)搭建匯聚云對接，支持車輛研判、視圖可視化展示、綜合布控報警、運維管理等功能，并建立對外可調(diào)用的結(jié)構(gòu)化卡口數(shù)據(jù)調(diào)用接口。以云服務(wù)的方式為各地各警種各5.1系統(tǒng)總體架構(gòu)車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺由數(shù)據(jù)預(yù)處理、車輛圖像智能分析、聯(lián)網(wǎng)計算/訪問云平臺、實戰(zhàn)應(yīng)用/實戰(zhàn)平臺組成，總體架構(gòu)圖如下：車輛圖像智能分析子系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)計算/訪問云平臺公安各資源信息庫系統(tǒng)公安各警種實戰(zhàn)平臺安全邊界接入平云深端集前采端集前來電于地留用戶神眼系統(tǒng)與前端采集系統(tǒng)對接，數(shù)據(jù)預(yù)處理子系統(tǒng)接入前端采集系統(tǒng)的實時過車數(shù)據(jù)，包括前端采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和過車圖片。并對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)碼、清理經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理子系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)推送至車輛圖像智能分析子系統(tǒng)進行二次并將識別的特征數(shù)據(jù)經(jīng)安全邊界接入平臺導入聯(lián)聯(lián)網(wǎng)計算/訪問云平臺可通過統(tǒng)一接口與公安各深度計算和分析(如假/套牌車篩選),并提供給應(yīng)用/實戰(zhàn)平臺進行各項應(yīng)用操作。也可通過標準統(tǒng)一接口與公安各警種實戰(zhàn)平臺對接，實現(xiàn)多系統(tǒng)的互聯(lián)互應(yīng)用/實戰(zhàn)平臺結(jié)合電子地圖為各業(yè)務(wù)用戶提供標準體標準體系應(yīng)用接口數(shù)據(jù)接口通信接口等用戶層表現(xiàn)層應(yīng)用層數(shù)據(jù)分析)服務(wù)層網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)層采集層前端感知層安全隔離設(shè)備安全隔離設(shè)備事件監(jiān)測報警服務(wù)地理信息服務(wù)前端設(shè)備診斷服務(wù)安全體系權(quán)限管理用戶管理日志管理等車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺從邏輯架構(gòu)上分為采集層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)示、存儲、應(yīng)用、系統(tǒng)管理的無縫銜接。其結(jié)構(gòu)如圖所示：端數(shù)據(jù)決入轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)結(jié)構(gòu)化服務(wù)實時淀式計算服務(wù)高線計算服務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)存服務(wù)數(shù)據(jù)倉庫照務(wù)魏頻檢案展務(wù)公安視頻專網(wǎng)其它網(wǎng)絡(luò)公安移動專網(wǎng)其它網(wǎng)絡(luò)二次識別系統(tǒng)電子警案系統(tǒng)治安卡口系統(tǒng)視頻監(jiān)控系練虛擬卡口系統(tǒng)GS系統(tǒng)…圖：系統(tǒng)邏輯架構(gòu)圖主要包括卡口(含電警)設(shè)備、治安監(jiān)控設(shè)備、視頻虛擬卡口、GPS衛(wèi)星定位設(shè)備、移動信號設(shè)備及其它干系設(shè)備。這些設(shè)備為上層應(yīng)用提供多樣化的主要包含虛擬卡口系統(tǒng)、電子警察系統(tǒng)、治安卡口系統(tǒng)、GPS平臺及其它數(shù)據(jù)采集平臺。這類平臺可按照國標規(guī)范對多來源的前端建設(shè)設(shè)備進行數(shù)據(jù)采3)網(wǎng)絡(luò)層根據(jù)實際部署環(huán)境，系統(tǒng)涉及的網(wǎng)絡(luò)主要涉及互聯(lián)網(wǎng)、移動專網(wǎng)、視頻專網(wǎng)和公安信息網(wǎng)等。基于安全保密要求，各個網(wǎng)絡(luò)間通過防火墻、安全邊界保根據(jù)應(yīng)用需要，對結(jié)構(gòu)化過車數(shù)據(jù)進行智能解析，基于解析數(shù)據(jù)和實戰(zhàn)要求對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，提煉研判出高價值數(shù)據(jù)，供上層業(yè)務(wù)單位使用。5)應(yīng)用層能等，可基于GIS地圖進行場景的直觀化展示；同時平臺具備6)表現(xiàn)層平臺提供B/S架構(gòu)的展示方式，通過WebServer同數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)交互，7)用戶層在視頻專網(wǎng)或公安網(wǎng)部署卡口整合匯聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)，通過內(nèi)外網(wǎng)交一般情況下，車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺會部署在公安網(wǎng)，與客戶時接入，進行二次分析研判。同時對接公安網(wǎng)內(nèi)的車輛登記信息庫、重點人員庫、盜搶車輛庫等各類資源庫，以實現(xiàn)套牌車、人車關(guān)聯(lián)研判等功能。視屋大數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)云假務(wù)系統(tǒng)/電警油安監(jiān)控/電警油安監(jiān)控圖：系統(tǒng)部署在公安網(wǎng)的物理架構(gòu)車輛視圖大數(shù)據(jù)深度聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺也可以部署到視頻專網(wǎng)內(nèi)，通過安全接更斷服務(wù)器視圖大數(shù)據(jù)聯(lián)同云服務(wù)系統(tǒng)油安監(jiān)的攢源庫對卡口電警抓拍的過車數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一整合和聯(lián)網(wǎng)管理：包括分布在公安網(wǎng)和視頻專網(wǎng)內(nèi)以及未聯(lián)網(wǎng)的實體卡口、電子警察、虛擬卡口等；1)完成圖片數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理并按標準進行數(shù)據(jù)存儲：對卡口數(shù)據(jù)和圖片信息進行深度挖掘應(yīng)用，以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速運算，實時地把海量非結(jié)構(gòu)化視頻圖像處理為可查詢檢索的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并按數(shù)據(jù)存儲規(guī)范進行數(shù)據(jù)存儲。同時向省級系統(tǒng)提供讀取方式，以實現(xiàn)全省跨區(qū)域的卡口車輛數(shù)據(jù)共享應(yīng)用；2)實現(xiàn)對轄區(qū)范圍內(nèi)的過車圖像數(shù)據(jù)的一鍵查詢功能：包括實現(xiàn)車輛法檢測、綜合分析等功能，實現(xiàn)對無牌、套牌、假牌車輛的管理；3)實現(xiàn)公安網(wǎng)內(nèi)信息系統(tǒng)資源整合及共享：如交警機動車登記信息、身份證信息、違法信息等，增強跨警種、跨系統(tǒng)的車輛監(jiān)控信息共享、交換模式與機制，實現(xiàn)與公安網(wǎng)內(nèi)各類警務(wù)信息系統(tǒng)對接，從而對數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)和串并1)市縣級系統(tǒng)按照統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫標準和數(shù)據(jù)庫對接標準，向省級系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)庫地址、只讀權(quán)限的賬號和密碼等數(shù)據(jù)；2)市縣級系統(tǒng)向省級系統(tǒng)主動提取或接收重點監(jiān)控車輛、各種違規(guī)車輛1)與機動車登記信息和駕駛員信息對接，實現(xiàn)對車輛和人員基本信息的2)與各類違法信息庫進行對接，實現(xiàn)對人和車輛的相關(guān)信息的自動關(guān)聯(lián)；3)與兩客一危等重點營運車輛監(jiān)控或監(jiān)管平臺對接，實現(xiàn)對重點車輛的監(jiān)控；4)與人員信息庫或人臉識別系統(tǒng)對接，實現(xiàn)對駕乘人員的關(guān)聯(lián)識別；5)與公共交通指揮平臺進行對接，為指揮平臺提供數(shù)據(jù)支撐6系統(tǒng)建設(shè)數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)的主要功能是將前端數(shù)據(jù)采集設(shè)備(電子警察和卡口設(shè)備、二次識別服務(wù)器等)采集的過車圖片和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行整合，并按照車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)接入、多維數(shù)據(jù)整合及傳輸兩部分內(nèi)6.1.2卡口(含電警)數(shù)據(jù)接入卡口、電警設(shè)備主要是由車檢裝置、信息采集裝置、數(shù)據(jù)存儲裝置、數(shù)據(jù)控制轉(zhuǎn)發(fā)裝置及車牌識別等模塊組成。利用圖像處理技術(shù)、計算機技術(shù)、遠程數(shù)據(jù)庫訪問等相關(guān)的技術(shù)手段，對路面通行的車輛進行圖像采集，并且實施全可接入不同廠家的卡口平臺和前端設(shè)備。對于各類平臺如已建標準監(jiān)控平臺經(jīng)信令網(wǎng)關(guān)服務(wù)器實現(xiàn)，可通過GB/T28181標準，實現(xiàn)與上下級聯(lián)網(wǎng)的接入控制和管理；對于已建非標監(jiān)控平臺經(jīng)非標接入服務(wù)器根據(jù)國標GB/T28181-2011將信令協(xié)議和媒體數(shù)據(jù)標準轉(zhuǎn)換后推送共享平臺實現(xiàn)對接。具體的數(shù)據(jù)接入方式主要與以下三種：指系統(tǒng)主動從卡口平臺獲取某些或全部卡口的抓拍圖片進行分析并存儲。2)接受推送針對已有卡口平臺整合前端數(shù)據(jù)，并有對應(yīng)的采集、轉(zhuǎn)發(fā)和存儲服務(wù)器的情況，系統(tǒng)可作為卡口平臺的一個子系統(tǒng)，當有新的抓拍照片產(chǎn)生時，卡口平臺主動將照片推送至本系統(tǒng)。具體可通過消息隊列、數(shù)據(jù)庫查詢、WebService3)系統(tǒng)直接從前端設(shè)備獲取數(shù)據(jù)，并按照相關(guān)標準轉(zhuǎn)存到存儲設(shè)備中。消息隊列服務(wù)器消息隊列服務(wù)器讀取消息圖片識別數(shù)據(jù)清洗T布控處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲分布式存儲布控緩存服務(wù)圖片分布式存儲服務(wù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲服務(wù)服務(wù)器結(jié)構(gòu)化過車數(shù)據(jù)接口實時計算服務(wù)器過車圖片接口添加索引數(shù)據(jù)清洗索引服務(wù)服務(wù)器6.1.3多維數(shù)據(jù)整合及傳輸頻專網(wǎng)或公安網(wǎng)，實時接收前端卡口、電警系統(tǒng)推送的數(shù)據(jù)，或者接入已建卡車牌顏色、車身顏色、安全帶、遮陽板、打手通過對卡口數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)整合，可在平臺界面統(tǒng)一展現(xiàn)實時過車數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)整合及傳輸模塊主要提供以下服務(wù)：臺的圖片流，根據(jù)同級信令網(wǎng)關(guān)服務(wù)器的調(diào)度指令將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給存儲服務(wù)器、存儲服務(wù)：存儲服務(wù)支持分布式存儲或集中存儲任意存儲策略；能按照應(yīng)用需求，選擇適當?shù)拇鎯Υ媪?、存儲帶寬和響?yīng)時間的存儲設(shè)備；支持7x24小時的全天候?qū)崟r存儲作策略部署或重點監(jiān)控點位和關(guān)鍵報警事件進行冗余備份WEB交互服務(wù)：包含WEB交互服務(wù)器軟件，提供基礎(chǔ)版Web界面，支持電子地圖服務(wù)：系統(tǒng)中大部分對象或設(shè)備與空間位置、空間分布有關(guān)，如抓拍攝像頭、各類統(tǒng)計分布信息等。將基礎(chǔ)地圖和各類專業(yè)專題符號信息進行地理疊加、分層管理最終成為支持信息建設(shè)的底層基礎(chǔ)支持平臺。主要通過調(diào)用地理信息平臺的GIS服務(wù)器地理數(shù)據(jù)實現(xiàn)對各類地理針對當前前端設(shè)備數(shù)據(jù)整合方面存在的技術(shù)瓶頸，平臺提供了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先并兼容眾多視頻監(jiān)控廠商設(shè)備，支持跨多個平臺對接，最大限度保護現(xiàn)有投解決此問題，針對各平臺分別定制接入方案，實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)匯聚。綜合各地項目部署經(jīng)驗，制定了數(shù)據(jù)對接標準(對數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫性能、圖片存儲2)針對性圖像評估指導傳統(tǒng)廠商重點關(guān)注車牌信息采集，忽視整車及局部特征分析，圖像質(zhì)量參差不齊。平臺針對車型識別和局部特征的技術(shù)處理特點，建立圖像質(zhì)量評估體系，逐個點位排查圖像質(zhì)量，對于問題點位提出評估建議。項目建設(shè)過程中，根據(jù)各地圖片情況采集樣本進行訓練，不斷優(yōu)化系統(tǒng)在當?shù)氐倪m應(yīng)性。3)自動化穩(wěn)定性監(jiān)控前端設(shè)備、機房環(huán)境、供電、網(wǎng)絡(luò)、維護等因素均會影響數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)的穩(wěn)定性。采用自動化監(jiān)控系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)并處理相關(guān)問題。4)個性化調(diào)研改造受網(wǎng)絡(luò)傳輸、數(shù)據(jù)庫、存儲性能、平臺效率瓶頸等因素影響，導致過車數(shù)據(jù)入庫時間長甚至數(shù)據(jù)丟失。為避免此類問題，提高項目實施效率，優(yōu)化用戶體驗，由專業(yè)工程師進行前期調(diào)研，詳細測試各環(huán)節(jié)性能，及早發(fā)現(xiàn)問題和風險隱患，提供改造建議，最大化保證基礎(chǔ)來源數(shù)據(jù)穩(wěn)定、可靠。6.2車輛圖像智能分析系統(tǒng)為實現(xiàn)更全面、更高效分析研判的建設(shè)目標，對過車圖片的識別必須提供更多維度、更準確的實時數(shù)據(jù)。單純依靠前端設(shè)備提供的車牌識別、交通違法行為等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難以支撐實戰(zhàn)應(yīng)用平臺的需求。為此，必須部署車輛圖像智能分析系統(tǒng)，對過車圖片進行智能化二次識車輛通過卡口時，觸發(fā)卡口抓拍，將過車圖片發(fā)送到二次識別服務(wù)器。系統(tǒng)利用計算機視覺和深度學習算法將非結(jié)構(gòu)化車輛圖片進行分析處理，轉(zhuǎn)換為描述性結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)承載設(shè)備將二次識別數(shù)據(jù)與其他原始數(shù)據(jù)(如卡口名稱、過車時間、車牌識別數(shù)據(jù))融合后，將其中的高價值視圖數(shù)據(jù)保存到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。進而通過安全邊界平臺傳輸?shù)杰囕v圖像智能分析系統(tǒng)運用模式識別與深度學習技術(shù)，可識別車輛物理特能采集識別的信息外，還能夠提供車輛車型(品牌、型號、年款)、車身顏色、車輛類別等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及是否有天窗和行李架、主/副駕駛區(qū)、駕駛員人臉、系統(tǒng)通過實時接入卡口、電警系統(tǒng)、視頻聯(lián)網(wǎng)共享平臺或直接接入前端視類行噴備，右左左右掛紙擺卡年類行噴備，右左左右掛紙擺卡年::型李字胎側(cè)側(cè)側(cè)墜巾件錳6.2.2.1車牌號碼及顏色識別6.222車身顏色識別6.2.2.3車型識別車型信息識別支持精確到車輛的品牌、型號及年款，具備對車輛頭部、尾部照片進行識別，在白天光照正常、夜間補光正常、車輛特征人眼可辨識的條件下，可通過車頭照片識別5000多種車型，可通過車尾照片識別3000多種車6.2.2.4車輛類別識別可自動識別出抓拍車輛圖片中車輛的類型，可識別10種車輛類型：轎車、越野車、商務(wù)車、面包車、皮卡車、小型貨車、大型貨車、中小型客車、大型客車、非機動車(三輪車、兩輪車、拖拉機)。6.2.2.5車輛局部特征識別可自動識別出抓拍車輛圖片中的車輛年檢標志、紙巾盒、掛墜、擺件、天窗、行李架、備胎、車身噴字共計8種局部車輛特征。1)車型識別準確率系統(tǒng)支持10個大類7000種以上車型的車頭、車尾照片的識別，所有車型識白天識別正確率>95%,夜間識別正確率>90%。2)車輛類別識別準確率系統(tǒng)可識別10種細分類別，即轎車、越野車、商務(wù)車、面包車、皮卡車、白天識別正確率>95%,夜間識別正確率>90%。3)車身顏色識別準確率白天識別正確率>90%,夜間識別正確率>80%。4)車牌識別準確率白天識別正確率>95%,夜間識別正確率>90%。5)套牌車識別準確率白天識別正確率>95%,夜間識別正確率>95%。白天識別正確率>90%,夜間識別正確率>80%。7)相似車牌串并識別準確率白天識別正確率>95%,夜間識別正確率>95%。8)局部特征識別可正確識別是否有天窗、是否有行李架、年檢標志、紙巾盒、遮陽板、擺白天識別正確率>90%,夜間識別正確率>85%。聯(lián)網(wǎng)匯聚云服務(wù)平臺通過統(tǒng)一的接口，實現(xiàn)多個系統(tǒng)的互聯(lián)互通，使得各專業(yè)系統(tǒng)在平臺上互相訪問和調(diào)用，避免系統(tǒng)間頻繁的獨立訪問，提高系統(tǒng)間的實時交互性，達到提高應(yīng)用效率的目的。提供可擴展和開放的云服務(wù)，可為其它警務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)訪問接口，實現(xiàn)資源共享，挖掘深度價值。分布式檢索服務(wù)、索引服務(wù)、多系統(tǒng)數(shù)據(jù)綜合分析服務(wù)等。將二次識別后的前端數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)和部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)),通過分布式存儲服務(wù)和索引服務(wù)，統(tǒng)一存儲于HBase大數(shù)據(jù)倉庫，提供給上層應(yīng)用直接調(diào)用。當上層應(yīng)用需要調(diào)用數(shù)據(jù)時，經(jīng)過分布式檢索引擎分解計算指令，并將分解后的計算指令經(jīng)由轉(zhuǎn)發(fā)服為實現(xiàn)人車信息關(guān)聯(lián)，自動篩選檢出套牌車、假牌車等，系統(tǒng)需要與車管庫信息進行對接?？刹捎媒涌诜绞?，接入車管庫實時登記數(shù)據(jù)。結(jié)合系統(tǒng)二次識別的車輛品牌和型號、車輛號牌等信息，實現(xiàn)及時更新比對。近稅室2012款20AT比對所有需要接入卡口整合匯聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)的平臺廠商，需提供具有讀取權(quán)限的數(shù)據(jù)庫賬號，以供數(shù)據(jù)對接。2)數(shù)據(jù)表標準平臺廠商需要提供的數(shù)據(jù)庫字段信息：b.過車圖片的獲取地址(URL)c.圖片對應(yīng)的卡口(或交警)位置編號(每個位置要求區(qū)分設(shè)備是卡口還是電警)d.圖片對應(yīng)的類型(卡口或交警：二選一)f.圖片對應(yīng)的車牌號類型(是藍牌或者黑牌等)g.圖片對應(yīng)的拍照設(shè)備編號h.圖片對應(yīng)的拍照時間j.車道方向編號k.車速b.卡口名稱c.卡口設(shè)備提供商d.卡口設(shè)備類型(拍攝車頭還是車尾)e.GPS經(jīng)度f.GPS緯度g.卡口，設(shè)備，車道，方向的對應(yīng)關(guān)系h.點位，設(shè)備，車道，方向的對應(yīng)關(guān)系其中過車圖片的獲取地址最好是完整的路徑，如果需拼接各平臺廠商請?zhí)釘?shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)云匯聚平臺可接入人員信息庫、車輛信息庫等相關(guān)資源庫，通過其中對人員信息庫、車輛信息庫的綜合利用，可以獲得車主的基本信息、交通違法信息(開車接打電話、前排未系安全帶等)、是否是重點人員、是否是數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)云匯聚平臺的數(shù)據(jù)和應(yīng)用可為第三方提供服務(wù)接口，各地可根據(jù)1)分布式部署傳統(tǒng)廠商匯聚方案，是將原始圖片數(shù)據(jù)進行匯集，需要建立龐大的圖片、視頻池集中存儲資源，網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力也非常大。聯(lián)網(wǎng)匯聚云服務(wù)平臺采用分布式部署方案，通過Kafka(消息將圖片數(shù)據(jù)提供給Storm(分布式實時計算系統(tǒng)),Storm系統(tǒng)搭配GPU異構(gòu)計算進行圖片識別及數(shù)據(jù)清洗，同時運用Redis(日志型數(shù)據(jù)庫)對圖片數(shù)據(jù)進行緩存，避免大批量訪問數(shù)據(jù)庫。通過Solr(搜索引擎)建立數(shù)據(jù)索引，而數(shù)據(jù)將(分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù))來協(xié)調(diào)并完成數(shù)據(jù)同步。應(yīng)速度就會非常緩慢，以至于無法滿足數(shù)據(jù)存儲和查詢要求。數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)匯聚平保障高并發(fā)分布式圖形計算和存儲計算，支持大量隨機讀寫，系統(tǒng)規(guī)?？蓮椥詳U展，不影響對外服務(wù)。原始信息流經(jīng)分布式消息總線，采用基于Lucene構(gòu)建的分布搜索引擎，建立索引庫，實現(xiàn)即搜即得，億級數(shù)據(jù)挖掘不超過400ms。分布式架構(gòu)具有良好的容錯機制，當系統(tǒng)某一模塊發(fā)生錯誤時，不影響整個業(yè)務(wù)的運行；關(guān)鍵設(shè)備采用熱備份和負載均衡等方式，保證系統(tǒng)正常運行；電、網(wǎng)絡(luò)故障等問題時，在系統(tǒng)修復后，服務(wù)器將自動恢復到故障發(fā)生前的狀通過數(shù)據(jù)服務(wù)總線對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。為了提升信息共享的深度和廣度，避免重復建設(shè)，具有全局共享意義的服務(wù)由卡口整合匯聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)統(tǒng)一提用戶可通過API訪問平臺提供的共享服務(wù)。服務(wù)調(diào)用時遵循平臺級統(tǒng)一授權(quán)策略，即平臺根據(jù)用戶角色分配不同的服務(wù)調(diào)用權(quán)限?？蓪痈鞣N符合標準的資源庫來提高分析性能，增加分析項目，可以根據(jù)不同地區(qū)的需求定制化資源的接入和功能的添加。該平臺主要包含以下功能模塊：智能搜車服務(wù)、大數(shù)據(jù)研判、車輛智能預(yù)警、車輛布控、車輛人員超級檔案、大數(shù)據(jù)看板等功能。車牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置等信息，地圖可聯(lián)動顯示每條結(jié)果抓拍位置與行車方向；●支持在列表中點選卡口或在地圖上圈選任意范圍的查詢區(qū)域；●檢索條件包括車輛類別、車身顏色、車牌顏色、車牌號碼(支持精確、牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置等信息。:●支持在列表中點選卡口或在地圖上圈選任意范圍的查詢區(qū)域；●檢索條件：車牌號碼(支持精確查詢及模糊查詢),同時可選擇車頭/車車牌、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置等信息。數(shù)切圖：按車牌搜車通過輸入車輛號牌和設(shè)置其它搜索條件，后臺自動與前端設(shè)備識別出的號●檢索條件：車牌號碼(支持精確查詢及模糊查詢),同時可選擇車頭/車尾、車牌顏色、時間段、地理范圍進行深度檢索。過車圖片數(shù)據(jù)接入智能識別服務(wù)器后，服務(wù)器會對車輛圖片進行車輛號牌通過輸入車輛號牌和設(shè)置其它搜索條件，后臺自動與二次識別出的號牌比●檢索條件：車牌號碼(支持精確查詢及模糊查詢),同時可選擇車頭/車●支持在列表中點選卡口或在地圖上圈選任意范圍的查詢區(qū)域；●檢索條件：自動識別車輛品牌、型號、年款，顏色、過車時間段、地理范圍以檢索與圖片中車型一致的車輛；●支持車輛照片上傳，可在圖片上圈選1至8個局部特征；地理范圍進行檢索；輛局部特征；別車型、拍攝位置信息，搜索結(jié)果即時展現(xiàn)，按相似度排序呈現(xiàn)。城4模糊特征搜車是通過多項語義特征篩選目標車輛，主要包括按車頭特征和按車尾特征搜車。通過車輛特征參考圖和特征條件選擇模塊進行選項對應(yīng)，幫助用戶更直觀的定位車輛，精確搜索范圍和提高搜索速度。車頭特征選擇項包括車體特征(包括：天窗、行李架、車身噴字)、前車窗特征(年檢貼數(shù)量、左/右遮陽板、掛件、擺件、卡片、紙側(cè)戴口罩、上衣顏色)、車輛顏色、車輛型號、過車時段(最大時間段不超過三個月)、區(qū)域選擇(可聯(lián)動地圖選擇)。直據(jù)車輛物應(yīng)非的康+#E金上教mmm控車時院：204021118域選排(獻認全器)車尾特征選擇項包括車體特征(天窗、行李架、車身噴字、備胎)、后車窗過車時度：0402-1區(qū)壤選揮(默認全帶)開時時析搜索在指定的回溯時間內(nèi)第一次入城的車輛，可以通過入城時間和入城地點進行搜索，搜索條件還包含車輛品牌、型號、年款、車身顏色、車牌號碼(可模糊查詢)、車輛類別。檢索結(jié)果按照車牌、車型、拍攝位置分組，顯示滿足條件的車輛照片、車牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置等信息。圖片型：圖片型：山中中古護順護順檢索條件包括：過車時段、地區(qū)范圍、是否為初次入城、車輛型號(品牌、型號、年款)、車牌號碼(支持模糊查詢),并支持排除特定車牌。重A是認0天內(nèi)無記動圖：套牌車篩選搜索條件頁重K圖：套牌車篩選搜索結(jié)果頁根據(jù)車牌號分析該車在一定時間和地點范圍內(nèi)可能的落腳點，其檢索條件索結(jié)果顯示出行或落腳方向、次數(shù)等信息，并能夠在地圖上進行位置標示。mmmm定0析*○圖：落腳點分析搜索條件頁支持自定義2至6組時空條件，檢索出符合所有條件(在指定時間、地點均出現(xiàn)過)的車輛。每組檢索條件包括：過車時段、地 結(jié)果按照符合的條件數(shù)排序，以列表形式顯示，并附有小圖，點擊可查看過車研判條件展示2/5研判條件展示2/5第*AS*m*4車B牌座區(qū)三入冊判√* √√4√圖：多點碰撞搜索結(jié)果頁指定已知車牌號，在一定時間、地點范圍內(nèi)，搜索與該車牌相差1或2位 圖：相似車牌串并搜索條件頁時間12016-04-21133812時間12016-08-21.141037車型：需鐵龍-愛明合兩用-2011,2009利利*>>。W示，查可用一代位數(shù)一位1題：6。BA?4751通圖：頻繁過車搜索結(jié)果頁□圖：軌跡重現(xiàn)搜索條件頁*山大*CB在指定時間段、地區(qū)范圍內(nèi)，搜索出駕駛員遮擋面部的車輛。搜索條件包括：過車時間段、車型、車輛類別、車輛顏色、車牌號碼(支持模糊查詢)、車牌顏色、無車牌。搜索結(jié)果顯示滿足條件的車輛照片、車牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置信息。x世*時降201600-3115;40:30方例方兩婦量時2016-08-211540-2621PaR*型1東風風5%-2004,2013時單2016-0821154248車*6t:300元82010,2000,00*打2016-08211540:20進B風風20152014.201m時章221606211540:262014-體2154k20*指定被尾隨車輛的車牌號碼，搜索出符合限定條件的尾隨車輛。限定條件包括：過車時間段、跟車時間、同行路口數(shù)量、同行車信息(支持按車型、類車號：四車時院：01600202:0:00-2016215:0:0源車時間1小于2分A)間行次數(shù)1大于劉A)普建車如次入址(30天內(nèi))C)渝熱五部周文RW通-97-2015,2014,2013,2012,2011,2010■411正通-)-2013,2012,1011,2010,2000,1000,201011在147香播普快況-要帶告三和-2013,2012,2011,2010,2000,2000127其-量用★三用-2013,2012,2011,2010,2004,200611726]26通過輸入車輛號牌，即可對城區(qū)的任一車輛進行實時追蹤?？筛鶕?jù)車輛出現(xiàn)的時間先后在地圖上標注其行蹤軌跡和圖片抓拍信息。武漢天眼警務(wù)魔方-特定目標車輛追蹤武漢天眼警務(wù)魔方-特定目標車輛追蹤依據(jù)作案時間、挖掘區(qū)域(可能隱匿的區(qū)域，手動劃選)研判顯示在該時段內(nèi)有過車記錄，該時段之后沒有過車記錄的過車信息。通過設(shè)置區(qū)域與時間，分析在指定時間內(nèi)車輛軌跡信息，并顯示前多后少、差異較大的車輛。支持根據(jù)案件時間、案件地點等信息，快速獲取嫌疑車輛并按嫌疑度進行排序展示；搜索結(jié)果顯示滿足條件的車輛照片、車牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝多數(shù)嫌疑車輛會選擇以“白天藏匿夜間外出”的方式實施作案，由于受到夜間監(jiān)控視頻光線及畫質(zhì)的影響，辦案人員依靠眼藥水來尋找線索的方式已經(jīng)過時，為此系統(tǒng)推出了晝伏夜出模塊，采用人工智能技術(shù)自動完成對車輛的實晝伏夜出模塊通過車輛特征識別技術(shù)結(jié)合過車時間信息，自動對晝伏夜出的車輛進行圈定，提供了準確的晝伏夜出車輛信息，并滿足任意時段、車型、車牌的檢索，避免了人工信息挖掘的費眼、費時、費力等缺點。在卡口過車數(shù)據(jù)、車輛基本信息登記數(shù)據(jù)、客戶指定高危地區(qū)、人員基本證數(shù)據(jù)、交通違法相關(guān)數(shù)據(jù)等支持下，根據(jù)客戶提供的數(shù)據(jù)定制預(yù)警的具體內(nèi)容根據(jù)預(yù)警條件，系統(tǒng)界面左側(cè)可實時展示預(yù)警內(nèi)容，同時地圖界面可對預(yù)警(1)預(yù)警信息多維展示針對預(yù)警內(nèi)容，后臺根據(jù)用戶需求靈活配置預(yù)警條件進行預(yù)警內(nèi)容列表顯危地區(qū)車輛、車主為高危地區(qū)人員、多次違章未處理、車主有吸毒記錄、逾期未年檢、駕駛?cè)苏趽趺娌?、車主有酒駕記錄、逾期未報廢、駕駛?cè)嗣娌孔R別預(yù)警、初次入?yún)^(qū)(從其他各預(yù)警項中篩選出)、車主有醉駕記錄、已報廢車輛、套牌車輛、車主為全國在逃人員、假牌車輛、遮牌車輛、車主為本市重點人員、1天內(nèi)連續(xù)違法3次、車主為涉案人員、重點違法行為、車主無駕駛證、違法載2013201220112010,300920東型：0龍量冊★三2013201220112010,2009.20期時間：2016-06-21014400913201220112010,30099,200a轉(zhuǎn)0(2)預(yù)警歷史展示預(yù)警歷史功能是將觸發(fā)預(yù)警的所有結(jié)果進行匯總顯示，在此基礎(chǔ)上可根據(jù)預(yù)警類型、預(yù)警地點、時間進行分類檢索。檢索條件包括：預(yù)警類型(預(yù)警條件)、預(yù)警地點、過車時間段。搜索結(jié)果顯示滿足條件的車輛照片、車牌號、系統(tǒng)識別車型、拍攝位置、方向、預(yù)警原因。2016-08-10至2016-08-10篩選錄部錄6.4.2.4.1按精確車牌布控6.4.2.4.2按模糊車牌布控6.4.2.4.3被盜車/牌布控在自定義布控的時限、區(qū)域內(nèi)，按車輛類別及細化品牌進行布控。布控條件包括：車輛類別(包括轎車、越野車、商務(wù)車、面包車、皮卡車、小型貨車、大型貨車、中小型客車、大型客車等)、品牌、布控類型、預(yù)警方式、布控原因、布控時段和劃選的布控區(qū)域。布控后對實時過車信息進行比對，若觸發(fā)布控條件，系統(tǒng)自動提供頁面或短信報警。在自定義布控的時限、區(qū)域內(nèi)，按品牌、型號、年款等車型信息進行布控。布控條件包括車型(品牌、型號、年款)、布控類型、預(yù)警方式、布控原因、布控時段和劃選的布控區(qū)域。布控后對實時過車信息進行比對，若觸發(fā)布控條件，系統(tǒng)自動提供頁面或短信報警。實時查看布控信息的界面，出現(xiàn)符合布控條件的車輛時，可通過頁面警示欄提醒或短信提醒的方式，及時通知布控接收人員。*年08-21014400*通人電語41重*4日校#14條已基收0隔MA等4*c7軟硬件選型計算與存儲框架?；贚inux操作系統(tǒng)，兼容Hadoop分布式計算框架。系統(tǒng)硬件選型充分考慮了視頻圖片數(shù)據(jù)對計算存儲的高性能要求，采用專屬定制化設(shè)計。其中，車輛智能識別服務(wù)器為標準4U機箱，內(nèi)置高性能GPU處理器，采用CPU+GPU異構(gòu)計算設(shè)計，達到高密度計算效果，最大程度降低服務(wù)器與機房建設(shè)成本。同時不斷迭代更新最先進的圖像處理算法和大數(shù)據(jù)專8系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)本系統(tǒng)應(yīng)用了大量的計算機視覺處理技術(shù)。計算機視覺是一門研究如何使跟蹤和測量，并進一步進行圖形計算，處理為更適合人眼觀察或傳送給計算機進行分析的圖像。系統(tǒng)通過計算機視覺處理技術(shù)對卡口圖片數(shù)據(jù)進行實時的二車輛可以按照外觀類型進行分類，如轎車、貨車等。而同一類型車輛所具有的公共特征是在進行分類時必須要考慮的問題，例如轎車之間的共同特征非常類似，但轎車與貨車的公共特征卻存在著明顯的差別。本系統(tǒng)采用了K-近鄰算法、決策樹算法(decisiontrees)、支持向量機(supportvectormachines)等分類算法，通過boosting集成方法將以上多個算法的分類結(jié)果進行組合，從而獲得了比簡單的單一算法更好的分類結(jié)果。此外，還采用了F及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks)等深度學習算法，下面對相關(guān)1)K-近鄰算法：使用K-近鄰算法構(gòu)造程序，自動劃分車輛類型，該算法無數(shù)據(jù)輸入假定的優(yōu)點；用的數(shù)據(jù)挖掘算法，其數(shù)據(jù)形式易于理解，其優(yōu)點是計算復雜度不高、輸出結(jié)果易于理解、對中間值的缺失不敏感。采用決策樹算法可處理不相關(guān)車輛特征數(shù)據(jù)，通過葉子節(jié)點的形式進行車輛特征判斷，同時由Matplotlib注解解釋數(shù)據(jù)的內(nèi)容；機”,它具有良好的學習能力。該算法簡稱SVM,SVM被認為是最好的現(xiàn)成的計算開銷小、結(jié)果易解釋；效率，本項目使用該算法進行車輛數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，關(guān)聯(lián)分析是一種在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找關(guān)系的任務(wù)。這些關(guān)系分為兩種形式：頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，頻繁項集是經(jīng)常出現(xiàn)在一起的車輛的集合，關(guān)聯(lián)規(guī)則暗示兩輛車之間可能存在很強的關(guān)系。該算法是目前用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中頻繁模式效率最高的有效方法。絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，在大型圖像識別領(lǐng)域具有出色的表現(xiàn)。優(yōu)化了識別算法中復雜的特征提取和數(shù)據(jù)重建過程。卷積網(wǎng)絡(luò)是為識別二維形狀而特殊設(shè)計的一個多層感知器，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對平移、比例縮放、傾斜或者共他形式的系統(tǒng)在對卡口圖像特征、行為進行智能化實時分析時，高密度圖像運算中浮點計算密集性高，對存儲訪問量大，采用傳統(tǒng)的CPU已經(jīng)無法在性能方面進能力和數(shù)據(jù)讀寫吞吐能力。采用并行處理方式，合理分配計算資源，充分釋放計算能力。將復雜的分析任務(wù)細分成數(shù)以千計的、可并行處理的小任務(wù)，從而實時存儲/轉(zhuǎn)發(fā)、實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)挖掘分析。主要涉及大數(shù)據(jù)存儲及處理，采用>高效率通過分發(fā)數(shù)據(jù)，hadoop可以在數(shù)據(jù)所在的節(jié)點上并行地處理。復制，并且在任務(wù)失敗后能自動地重新部署計算任務(wù)。>高擴展性：Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計算任務(wù)>高容錯性：Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本，并且能夠自動將失集群的計算能力和豐富的數(shù)據(jù)存儲模型，共享同一個Hadoop集群和駐留在集HBase是Hadoop大數(shù)據(jù)下的列式數(shù)據(jù)庫，相比于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可提供更高的讀寫效率，更好的容錯性能，非常適合卡口這種大量數(shù)據(jù)并行寫入，同時存在多用戶同時在線查詢的業(yè)務(wù)，根據(jù)卡口業(yè)務(wù)合理設(shè)計行鍵和列，并對部分列建立特定的二級索引，大大加快系統(tǒng)查詢響應(yīng)速度，提升系統(tǒng)系統(tǒng)完全支持分布式并行處理，使用Hbase分布式數(shù)據(jù)庫，結(jié)合Spark將海量的過車數(shù)據(jù)問題拆分成并行處理的小問題，將海量過車數(shù)據(jù)的搜索，轉(zhuǎn)變成大量的子搜索處理，提高數(shù)據(jù)庫的處理速度。中心使用Hbase作為中心數(shù)據(jù)庫，利用分布式檢索工具通過分布式的讀寫和檢索，滿足高速讀、寫、檢索的需求，有效降低系統(tǒng)的整體負擔，極大提升系統(tǒng)的性能與穩(wěn)定性，同時可以方數(shù)據(jù)模型、面向列、多維表、稀疏表等特點和優(yōu)勢：為此，選擇分布式數(shù)據(jù)庫Redis是一個開源的、基于C語言編寫、可持久化、提供多語言API的KeyValue類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。Redis具有高性能并發(fā)讀寫的能力。Redis最大各種操作。與Memcached只能保存1MB的數(shù)據(jù)相比，Redis單個內(nèi)存塊的最大限制是1GB。另外Redis也可以對存入的Key-Value設(shè)置到期時間，因8.8Spark分布式計算Spark是一個分布式數(shù)據(jù)快速分析項目，擁有HadoopMapReduce所具有一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負載方面采用構(gòu)建二級索引可適當改善，在組合查詢字段中存在唯一值條件的查詢能很好的解決，但對于多條件組合查詢中每個條件值都不唯一或模糊條件時卻無能通常車牌號碼、車型都要求支持多個條件輸入，時間段也可能跨度較大，甚至也會出現(xiàn)基于多個不同時間段查詢，在面對這種多條件和多條件組合查詢時，Hbase的Rowkey和二級索引都不能很好的解決。而Solr式的、可擴展的、容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm具有如下特點：>支持多種編程語言>高容錯性Storm會管理工作進程和節(jié)點的故障。>高擴展性Storm計算是在多個線程、進程和服務(wù)器之間并行進行>高可靠性Storm保證每個消息至少能得到一次完整處理。任務(wù)失敗時，它會負責從消衡，用于處理系統(tǒng)中的所有視圖流數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實時處理的限制，這是一通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理。有如下特性：>穩(wěn)定性>高吞吐量即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒數(shù)十萬的消息。系統(tǒng)選用kafka技術(shù)對前端設(shè)備的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行接收。級、速度快、效率高的優(yōu)勢，是目前軟件開發(fā)中主流的框架技術(shù)。9系統(tǒng)優(yōu)勢市局、分(縣)局多級系統(tǒng)級聯(lián)部署，以共享應(yīng)用為導向，遵照國家和行業(yè)相關(guān)標準，統(tǒng)一規(guī)劃、分級建設(shè)，建立各類綜合應(yīng)用業(yè)務(wù)機制，促進建設(shè)和應(yīng)用的緊密結(jié)合，推動卡口數(shù)據(jù)與情報研判、指揮調(diào)度、網(wǎng)上巡防和視頻偵查等重點工作的有效開展，實現(xiàn)卡口數(shù)據(jù)跨地區(qū)、跨層級、跨警種的綜合性圖像綜合應(yīng)實現(xiàn)了智能化在事前(卡口監(jiān)控、卡口布防)、事中(卡口追逃)和事后(結(jié)構(gòu)化卡口數(shù)據(jù)庫、圖像研判)中的應(yīng)用?？谡蠀R聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)了警情線、指揮線和案情線的全過程綜合應(yīng)用，更加貼合公安業(yè)務(wù)流程需求，卡口整合匯聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)支持電子地圖、大數(shù)據(jù)看板等多種可視化數(shù)據(jù)展示，提供了多級地圖導航模式，以圖形化的形式，動態(tài)地表現(xiàn)出過車狀系統(tǒng)具有良好的權(quán)限管理機制，能設(shè)定用戶權(quán)限實現(xiàn)權(quán)限管理，授權(quán)用戶可進行相關(guān)功能和設(shè)備操作；角色管理可指定用戶角色，賦予角色權(quán)限；可實現(xiàn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)同步功能；提供統(tǒng)一的系統(tǒng)配置管理服務(wù)，為平臺管卡口整合匯聚大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)采用開放式結(jié)構(gòu)，具備多種對接接口，滿足與電子卡口系統(tǒng)、視頻指揮系統(tǒng)等多個系統(tǒng)的互聯(lián)。實現(xiàn)視頻監(jiān)控子系統(tǒng)、子系統(tǒng)應(yīng)兼容多家廠商的硬件產(chǎn)品，最大限度地利用現(xiàn)有卡口資源，減少重復投資。此外，子系統(tǒng)需要平臺等系統(tǒng)聯(lián)動，所以子系統(tǒng)必須能夠提供完備系統(tǒng)采用靈活高效率、標準化的部署方案，可于24個工作日內(nèi)快速完成一期項目的落地部署，具備了在短時間內(nèi)實現(xiàn)縣級市過車圖像數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的可行性。具體分項施工安排如下：>數(shù)據(jù)整合和系統(tǒng)對接：7個工作日>軟件系統(tǒng)安裝與部署：7個工作日>本地圖像數(shù)據(jù)識別的校準訓練：7個工作日(依托數(shù)據(jù)積累)>系統(tǒng)上線前測試運行及培訓：3個工作日項目一期，建成后，應(yīng)用平臺主要包涵七個模塊共47個功能：按車型搜車、按車牌搜車、按類型搜車、同初次入城、落腳點分析、自定義碰撞、隱匿車輛挖掘、相似車牌串并、能按精確車牌布控、按模糊車牌布控、按類型布控、按車型布控、我的布接打電話、未系安全帶、遮擋號牌、套牌車篩選、假牌車篩選共5個功能危險品運輸車輛、出租車、校車、旅游客車、公路客車、渣土車、重點實時卡口過車統(tǒng)計、趨勢分析、交通違法統(tǒng)計、外地車輛分布矩陣共4 11.1售后服務(wù)>資料完備我方將提供完整的資料，如產(chǎn)品質(zhì)量保證書、保修單、技術(shù)指標資料、說明書等，系統(tǒng)調(diào)試完畢提供調(diào)試報告，試運行期間提供試運行報告，培訓期間提供培訓手冊，保證整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和資料確保準確無誤，并保證設(shè)備按時正確地安裝、調(diào)試和驗收，滿足正常運行和維修保養(yǎng)的需要。建立完善的客戶服務(wù)體系：工程施工和服務(wù)以質(zhì)量管理體系為工程實施目無論在保修期內(nèi)外，我們都提供優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)，售后服務(wù)分為兩種：例例行維護以預(yù)防為主，排除故障隱患。具體查看定期回訪周期，并向工程故障檢修分為三種：>應(yīng)急維修遇有緊急事件突發(fā)故障時，我們可以在最短