1、平安城市车辆大数据应用解决方案一个中型城市1年的过车记录高达30亿条，大型城市智能交通系统每天产生20亿条记录。视频数据、图片、结构化、文本索引。城市交通数据存储3个月，将产生1800亿条的历史数据。海量视频图片蕴含巨大价值，但价值密度极低视图大数据时代卡口图片缺乏结构化卡口图片未进行结构化处理，只能通过号牌对车辆进行检索。存在的问题？数据缺乏深度应用海量记录检索效率低原有卡口系统使用性价比不高，卡口数据价值没有深入挖掘，缺乏深度实战应用。海量过车记录无法进行有效大数据碰撞检索，检索效率差。五类架构三项技术三级防控高效实战目 录三级防控三级防控全 程 防 戒、安 全 进 城全 城 预 警、立
2、体 防 控行 径 闭 环、瓮 中 捉 鳖01123城际防控圈城区防控圈核心防控圈智能检查站，保障“车不漏控”无感收费站，保障“危险可知”市际防线：省市接壤，入界可知城区防线：城区防线，进出可追县区防线：细化行径，行径可踪潜在落脚点：小区、园区进出记录安检区指挥室其他功能区优先通道小车检查区大车检查区非机动车道机动车道机动车道入口卡口抓拍自动预警车底扫描出入口抓拍联动开闸人脸识别人证比对自动诱导，XXX车辆:请至检察区接受检查小车360全景监控车道信息显示电子侦察分类诱导车辆识别车底扫描人脸识别人证比对移动核验智能拦截收费/发卡室停车区停车区非机动车道机动车道机动车道人车组合卡口抓拍自动预警车底
3、扫描出入口抓拍联动开闸针孔相机人脸识别普通车辆人工通道车辆识别车底扫描人脸识别智能拦截收费/发卡室停车区停车区机动车道机动车道人车组合卡口抓拍自动预警车底扫描出入口抓拍联动开闸ETC车辆ETC通道车辆识别车底扫描人脸识别智能拦截警务站警务站相似度94.52全城安保，建立全城立体化安保体系，特殊时期，建立警务工作站天罗地网车牌信息、车内人员信息、手机MAC信息多方联动，一旦目标驶入城内，抓拍比对，触网预警巡逻民警巡逻民警MAC00-03-29-A5-6D-71车牌贵A K2XXX城区防空圈|触网可知轨迹细化城市次干道、城市支路、乡镇道路及城乡结合部，道路辅助卡口丰富车辆行径轨迹，更细化精确落脚追
4、踪小区、企事业单位、社会面重点场所，出入口车辆进出管理。数据联合碰撞，目标落脚追踪三项技术三项技术车 脸 智 能 分 析云 式 技 战 技 术车 辆 预 警 模 型02识别引擎检到的车辆颜色：灰色识别结果车型：微面品牌：五菱型号：荣光小卡号牌：浙A1LP50年款：2010款识别引擎检到的车辆破解了传统单纯依赖车牌或车标识别追踪目标车辆的难题 系统采用国际领先的智能算法，把前端设备采集的卡口图片中蕴含的车辆品牌信息-如（奥迪）、型号（Q5）、年款（如2011年款）、类别（如SUV）颜色等信息深度挖掘和提取，并可实时的进行查询检索，即使目标车辆使用假牌、套牌，或中途更换、篡改、遮挡、拆卸车牌，也能
5、在短时间内准确找到目标车辆。品牌：奥迪型号：Q5年款：2011颜色：黑色类别：SUV车牌：沪N-A8082异常特征：品牌：陕汽型号：奥龙重卡年款：2010颜色：红色类别：大货车车牌：沪DC5757异常特征：品牌：福特型号：经典全顺年款：颜色：白色类别：MPV车牌：沪DD4818异常特征：遮挡面部年检标志纸巾盒 可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪。宁波系列盗狗案现场分析，发现了一辆嫌疑别克汽车，假牌针对案发现场周边3公里画圈，快速筛选所有黑色别克车浙BCY961（假牌）浙B787P6（真牌
6、）车辆大数据研判系统的“车脸分析”智能应用从根本上克服了传统车辆检索只能按照号牌进行单一查询的功能缺陷，实现了按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合查询和模糊查询强大功能。多维搜车原型毕露车型图片车牌类别特征车辆大数据应用API/JDBCESMPP图数据库Hbase大数据数据框架服务存储池标签库 数据网关数据预处理 数据初步ETL过程数据分析服务采集去重，分类，合并，拆分等实时/离线计算Spark/MR数据接入服务原始库关系库规则引擎/流式计算布控，关系挖掘，数据打标等业务模型训练和推理 涉黄，堵，毒，防火预测，画像等数据查询服务全文检索通用检索超级碰撞专题库数据基础服务数据质
7、量管理数据目录管理数据安全管理其他大数据应用任务调度Tensorflow/机器学习生命周期管理场景化业务1.与业界数据库差异：最业务场景数据库，围绕业务场景提供数据采集，存储，分析，管理，查询端到端服务；2.云数据库服务亮点：p 丰富的场景化能力：支持近100种标签，如同轨迹，朝九晚五，涉黄等等；支持近30种高级分析业务，如首次入城，频繁出现，相似轨迹等；基于分词技术的全文融合检索 超级碰撞（API与库，流与库，库与库）；人车物的关系图谱及画像；p 存储引擎多样化：面向场景择优选择引擎，在内部屏蔽引擎差异；p 海量接入能力：结合消息总线，自动接入各类IOT设备结构化数据，实时10万/秒高并发完
8、成数据入库；p 接口开放：支持restful api/兼容通用SQL清洗转换RDB内存数据库时间过滤安全车辆过滤车辆颜色过滤车辆类别过滤车型过滤全部过车嫌疑车辆层层过滤式的嫌疑车辆挖掘技术基于分布式计算框架，车辆大数据系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析过滤，通过大量数据的积累和变化规律进行深度的数据挖掘和碰撞分析，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息。地点过滤根据犯罪分子流窜作案的特性，某时间段内首次进入城区的可疑车辆，作案可能性、嫌疑较大，重点监控。昼伏夜出技战模型，昼间出现次数较少而夜间频繁出现（数目自定义）的车辆进行重点关注与预警。对过车记录、数据可进行碰撞与分析，通过时间和空间条件
9、来过滤车辆，可自定义时空碰撞规则。针对案发前反复踩点行为，模型通过设置出现次数、车辆型号、类别等参数缩小嫌疑车辆排查范围。1 车牌出没时间？3 高危地区车辆？4 车主前科人员？2 车辆出没地点？5 关系人前科？涉毒？6 车标：东风一条过车记录中蕴含的信息警务数据目前公安8大库等系统中积累大量的车辆、人员、社会关系等信息；积累了大量的高危人员、高危车辆的信息。过车数据每个城市的卡口电警系统都在产生大量百万级的过车记录和过车图片；这些车辆信息不仅代表车辆的活动情况，还含有车辆的特征信息。嫌疑指数车人关系人车辆属性车主属性关系人属性租赁车辆车辆业务系统数据车辆特征+车脸行驶轨迹业务数据首次出现频繁出
10、现夜间出现前科人员、涉毒人员、重点人员车辆落脚点假套牌车辆盗抢车辆、租赁车辆轨迹异常车辆1234三级防控三级防控，前端感知环环相扣，基础建设车脸分析深度学习车辆识别算法车辆号牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物快速提取急速布控触网快速预警AR 实景指挥预警模型建立过车数据警务数据融合碰撞按需建立实战预警业务模型高效实时预警，叠加相关违法/违章信息，人工复核，确认报警有效性。基于AR实时视频大场景指挥应用，实时订阅过车信息，做到报警实时化、可视化、实景化，并充分定位警力资源，实现报警产生时的报警快速部署调度。实景地图指挥警力资源定位部署调度过车信息订阅车辆报警展现报警联动快速拦截处理AL
11、L IN MAP过车图片与黑名单库实时碰撞比对，报警信息推送并自动弹窗，准确定位告警时间、地点并以画中画方式自动展示视频或抓拍图片。AR平台通过与低点卡口进行联动，可以实时查看过车图片信息，以画中画方式在全景地图进行展示。还可自定义订阅过车信息，实时关注重点车辆过车情况。五类架构五类架构不 同 日 过 车 量不 同 网 络 情 况按 需 灵 活 设 计03全新云架构统一资源池海量数据接入、统一管理。为业务平台提供统一数据源。标准视图库体系标准体系，多种类前端设备接入能力。系统高可靠性系统守护进程动态负载均衡技术能力车辆大数据车辆大数据平台摄像机车卡数据库存储车辆二次分析摄像机车辆以图搜图一平台
12、车辆大数据平台具备基础SAAS能力多方前端接入能力前端点位数目400“减重”不依赖汇聚平台实现视频点位接入管理多选择数据库：Oracle/云数据库自选图片存储：EVS/云存储自选车辆二次分析：日过车量50/100/200/300W车辆大数据平台摄像机车卡数据库存储车辆二次分析摄像机车辆以图搜图双平台联网共享平台+车辆大数据平台标准视图库体系，多方前端接入能力前端点位数目400多选择数据库：Oracle/云数据库自选图片存储：EVS/云存储自选车辆二次分析：日过车量50/100/200/300W联网共享平台车辆大数据平台摄像机车卡数据库&存储车辆二次分析联网共享平台视频专网车辆大数据平台联网共享
13、平台公安网车辆以图搜图数据对接网关视频专网车辆大数据平台联网共享平台公安网摄像机车卡联网共享平台数据库&存储（可选）数据对接网关数据库&存储车辆二次分析车辆以图搜图车辆大数据平台摄像机车卡联网共享平台视频专网车辆大数据平台联网共享平台公安网数据库&存储车辆二次分析数据对接网关数据库存储（可选）车辆二次分析车辆以图搜图高效实战高效实战车 辆 识 别特 征 提 取局 部 特 征轨 迹 分 析04宁波奉化套牌车打击专项行动-上线两周，有效预警套牌车400车次，落地排查抓获30余辆，有效扼杀多起犯罪于摇篮之中，形成宁波的车辆套牌犯罪禁区。浙BG3M78(套牌)浙BY161V（真牌）浙B905M8（套牌
14、）浙B93Z68（真牌）2015年3月18日一辆本田-奥德赛小汽车肇事逃逸，肇事后马上对号牌进行了遮挡，现场通过对5万多张车尾图片通过系统的“特征分析比对”方式在2小时之内确定所有出现的本田-奥德赛图片，成功获得的将遮挡号牌前车辆的真牌图片，对犯罪分子进行了有效打击。之前面对这样的案件，通常需要出动十几名勤务人员进行通宵加班加点人工查找，还可能遗漏-通过车辆大数据系统的车脸分析功能，大大的提高了案件的侦办效率和质量。2015年09月14日13时许,事主杨某经过奉化市岳林街道龙津尚都小区大门口,被一坐在白色奔驰轿车(无牌照)车内的男子叫住，冒充香港人，采用借刷银行卡的方式骗取杨某卡内4000元
15、后驾车逃离。A 设置开始-结束时间根据案发时间分析，选择开始时间:9/14 10:00:00结束时间:9/14 15:00:00B 选择卡口选择案发地附近三公里范围内的卡口（如无可疑车辆可扩大搜索范围），嫌疑车辆必然会经过其中的卡口。C 选择搜索车辆品牌设置品牌为奔驰 运用以图搜图技战法，根据嫌疑车辆的年检标志等特征搜索该车轨迹，很快就锁定该车于9月14日上午9时12分由宁海进入奉化。追踪该车作案前轨迹至其落脚宾馆，发现登记人为王某，系嫌疑人冒用他人身份住宿。后对该冒用的身份证进行布控，抓获犯罪嫌疑人车某。真实牌照：苏AE26A3 利用年检标志特征搜索出相似车辆2015年1月15日凌晨3时至6
16、时许，案犯窜至奉化市尚田镇桥棚村大礼堂旁小店，采用撬门的手段进入，盗走价值香烟50条，共计损失9700元。1，作案时间分析据报警人反馈，案发时间大概在15日凌晨3:00-6:00之间。2，交通工具分析案发地在较偏远乡镇，且被盗物品为50条香烟，需要借助作案车辆来完成。3，嫌疑车辆分析根据案发特性重点筛选无牌、套牌、假牌车辆。进入车辆大数据系统发现可疑套牌车辆重点排查套牌车辆时空异常：有作案时空条件行为异常：遮阳板放下牌照异常：套牌可疑情况分析以图搜图套牌车辆 2月24日25日凌晨奉化发生多起入室盗窃案，失窃财产总价值约64000元。大桥所立即组织人员成立专案组，侦查人员迅速以案发现场为中心进行实地走访分析，调取周围监控。车辆研判 该案通过中心现场视频侦查发现嫌疑人两名，在外围监控中未发现可疑人员，分析嫌疑人在作案得手后利用车辆逃离。应用车辆研判功能，将2月24日至25日积分研判最高的车辆筛选出来。选定时间段筛选高危车辆车主：陈贤刚车辆：浙BQ0F56排查研判结果 将积分研判分数最高的前十位车辆提取出来后逐辆分析。发现牌照为浙BQ0F56的黑色力帆轿车到过案发现场附近。1.首次进城2.夜间出现车辆1.盗窃前科人员2.特殊高危地区人员积分75分认定理由1:车辆轨迹与作案时空吻合认定理由2:车主话单分析
