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掃路車

智能車輛大數據系統

  • 時間:2020年06月09日
  • 資料來源:程力專用汽車股份有限公司
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產品背景

伴隨平安城市建設逐步完善,各地公安機關已經擁有大量的車輛卡口和視頻圖像資源。如何充分利用這些資源,結合現代化信息技術,為情報、刑偵、治安等不同警種服務,或將成為公安機關下一階段信息化建設的主要需求。

產品簡介

東軟車輛大數據平臺結合公安網中大量車輛信息、業務數據和圖像數據,通過業務建模和數據分析,挖掘車輛和案事件的隱藏關系,提供豐富實用的基于涉車案事件的業務實戰應用,滿足公安機關辦案過程中的過車記錄查詢和車輛研判工作需要。

產品構成

智能車輛大數據系統遵循平臺化、組件化的設計原則,采用統一的安全認證體系、標準的數據規范進行搭建,系統由車輛信息采集系統、大數據基礎平臺和車輛大數據應用構成。其中車輛信息采集系統提供定制化的數據對接服務。

智能車輛大數據系統

大數據基礎平臺

大數據基礎平臺既可以構建在物理服務器硬件基礎上,也可以構建在虛擬化的云上。平臺提供并行計算框架、分布式文件系統及分布式存儲系統組件,對海量的內外部數據進行計算分析,根據大數據應用的業務需求形成多個專題庫,為車輛大數據應用提供強大的分析能力與快速響應能力。

車輛大數據應用

車輛大數據應用基于大數據基礎平臺框架,利用大數據基礎平臺提供的計算和存儲資源,根據業務需求和業務建模,為用戶提供常用的車輛研判、智能檢索和緝查布控功能。

數據對接服務

智能車輛大數據平臺在業務上可能從多個數據源獲取車輛信息,平臺支持根據實際業務需要提供定制化的數據接入服務向平臺中采集不同來源的數據,統一進行大數據分析。
定制化的數據對接中提供必要的數據治理服務,如數據抽取、清洗、校核、對比和數據質量管理,以保證不同來源、不同質量的數據通過治理后,達到智能車輛大數據平臺要求的質量。

關鍵技術

大數據基礎架構

大數據基礎平臺主要采用Hadoop分布式存儲,支持PB 級結構化數據和非結構化數據統一存儲,支持高性能并發讀寫,分布式計算及分析挖掘。

大數據基礎平臺

大數據基礎平臺利用KAFKA分布式消息隊列技術處理海量請求,支持高吞吐量的消息發布和訂閱。
結合公安實戰經驗建立大數據犯罪預測模型,同時平臺算法集提供了多種車輛大數據研判算法,包括伴隨車識別、套牌車識別、落腳點分析、首次入城、快速離城、晝伏夜出、頻繁過車、頻繁夜出、時空碰撞等,以滿足上層應用。

百億級數據秒級響應  

通過車身顏色、車輛號牌、車輛品牌、車輛類型、車輛特征物等特征,百億級秒級查詢時間,快速鎖定目標車輛。

應用場景

智能車輛大數據平臺主要應用于符合技術標準的車輛信息、過車記錄和公安數據,典型場景如下:

案件研判

智能車輛大數據系統

車輛布控

用戶已經通過各種技戰法分析鎖定了嫌疑目標車輛,并且分析出了該車輛最近一段時間內經常出沒的區域。

以車找人

智能車輛大數據系統通過關聯車輛登記數據、車輛違法數據、盜搶車輛數據等,支持用戶對嫌疑目標車輛詳細信息的查詢,用戶可以通過嫌疑目標車輛找到該車的車主、車主住址、車主聯系方式等信息,為下一步的偵查指明方向。

實戰圖例

智能車輛大數據系統

智能車輛大數據系統

智能車輛大數據系統

智能車輛大數據系統

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