电子围栏系统应用--涉车案件研判分析平台设计方案

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1、经纬视通涉车案件研判分析平台方案涉车案件研判分析平台方案19经纬视通涉车案件研判分析平台方案目录1.背景及建设构想32.现阶段目标及后续规划32.1.卡口数据与电子围栏数据的关联32.2.海量数据查询与比对42.3.平台后续规划43.分析研判平台总体设计原则54.分析研判平台整体应用架构55.平台持续规划设计思路76.建设目标87.软件功能清单88.系统性能和主要参数指标99.核心功能模块109.1.海量数据分析引擎109.2.轨迹查询119.3.同行分析模型129.4.人车关联分析129.5.假设轨迹分析模型139.6

2、.频繁通行分析模型139.7.涉车案件嫌疑对象频度分析模块139.8.假牌研判分析模块139.9.主题库分析比对模块149.10.搜索（信息核查）功能模块149.11.辅助分析工具159.12.系统平台性功能1510.平台硬件配置建议1511.部署实施1610.1.实施步骤1610.2.时间进度安排1710.3.运行环境配置建议1712.服务支持1819经纬视通涉车案件研判分析平台方案1.背景及建设构想在“金盾工程”一期建设取得巨大成果的基础上，各级各地公安机关正在深入推进“金盾工程”二期工程的建设。二期“金盾工程”建设

3、更加强调科技强警战略，其中一个重要方面就是大力推进公安信息化建设和应用，以信息化推动警务机制创新、提升警务工作效能，全面提高公安机关的实战能力。研判分析平台在此背景下产生，依托于目前业内最快的查询引擎基础上，基于公安数据库的特点建立了全字段全文索引结构，实现了不同来源、不同业务数据之间的内在关联关系分析，支持公安干警进行“发现式”情报信息查询，帮助公安干警梳理各类分散的、独立的情报线索，进而组织为清晰、有序的情报分析链，为实现“打、防、管、控”一体化的警务目标提供有力支持。2.现阶段目标及后续规划近年来，随着社会经济的快

4、速发展，机动车保有量的迅速增长，与此同时，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升。在此情况下，如何利用研判分析平台，提高卡口交通管理水平，抑制交通事故、高效的破获机动车盗窃等刑事案件，是平台亟待开发的分析应用之一。机动车卡口系统可以通过前端监控的高清相机抓拍软件，拍摄过往车辆的图片，图片中可以清晰分辨车辆的车型、车身颜色、车牌颜色、车牌号码等信息，并自动进行号码识别。然后将图片和信息传至指挥中心等部门，入库保存。热点系统则可以通过对手机信号的监控，及时发现过往卡口车辆中人员的手机信息，如手机串码、机器码、手机号码等。如何有

5、效的结合两套系统进行数据分析，如：通过车辆多次经过卡口信息来分析手机号码（持有人）；通过人员经过卡口来分析车辆；通过单个车辆分析人员群体；通过单个人员分析多辆车。并将其中相关的运算模型固话，形成快速分析工具，是本项目需解决的核心问题。2.1.卡口数据与电子围栏数据的关联19经纬视通涉车案件研判分析平台方案卡口数据和电子围栏数据在时间上、地点上存在天然的关联关系。机动车卡口数据是机动车卡口系统前端监控点的监控设备采集的机动车过卡口时的各种数据信息，包括车辆的车牌号码、车牌颜色、过卡时间、过卡车道、过卡相片等；当车辆过卡时，

6、电子围栏设备采集到了各种手机信息，包括手机信号抓取时间、抓取卡口、IMEI、IMSI等，通过分析车辆过卡的轨迹数据与同时电子围栏抓取到的手机信号数据在时间上、地点上的藉合度分析，让从车找到人成或从人找到车成为可能，那么对卡口数据和电子围栏数据建立高效的关联分析研判模型，就具有了很强的实战性、很高的分析价值了。2.1.海量数据查询与比对目前，卡口数据和电子围栏数据按月统计已经达到亿级了，随着机动车保有量的不断增加和电子围栏建设的加快，卡口数据和电子围栏数据的数据量会不断增加。如果采取传统的关联查询方式，响应时间就更难有保障

7、了，多并发情景下甚至于产生系统宕机现象。公司长期以来一直致力于海量数据的分布式并行运算及分布式文件系统存储技术，对海量数据查询、比对和拓展分析有着特有的应用经验和实现模式，其主要核心技术有三点：l采用分布式文件存储系统，即数据抽取后存放于文件系统中，独立于平台。不依赖于任何类型的关系型数据库或其他软件，这样可充分保证对数据的使用效率和稳定性。l采用文件索引技术，即对可能需要查询的信息预先进行索引，将对信息的查询转化为对索引的查询。这种索引利用了业内最前沿的NoSQL技术，较传统关系型数据库中的主键和索引字段中的B树索引有

8、了较大的性能提高。l采用内存数据库及内存缓存等先进技术，实现高速的结果集比对运算。2.2.平台后续规划建立在高速查询比对平台的基础上的分析应用，后续建设主要有三个应用方向，可根据各地用户的数据情况和实战中的案例进行平台的二期扩容建设：关系人分析模型。利用各数据资源中的潜在关联关系，对人员的关系人进行挖掘，如：人员亲属