公安车辆大数据分析

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1、公安车辆大数据分析车辆大数据分析车辆大数据除了要处理结构化的过车数据，还要处理非结构化的卡口图片，对卡口图片采用非基于机器学习的图片识别分析软件进行结构化，然后按照结构化数据处理的方法进行处理。车辆大数据分析概述车辆大数据分析通过对汇聚到大数据平台的全省卡口图片信息进行深度的数据分析，基于深度学习的方式解析出车牌、车型、车身颜色、驾驶员照片、副驾驶照片等特征信息，同时整合车辆盗抢库、车驾管库、六合一等系统，构建以车牌、车型、地点、时间为基础的车辆分析预测、稽查布控大数据应用，包括车辆活动轨迹、嫌疑假套牌车分析、车辆频次分析、车辆尾随跟踪分析、昼伏夜出

2、分析、区域徘徊分析、车辆落脚点分析等。车辆图像警务大数据实战平台在业务层面，涵盖图像信息接入、数据挖掘处理、研判分析应用等多个环节；在用户层面，面向刑侦、交警、情报、指挥中心、治安等多个部门；在网络架构层面，部署在视频专网的卡口数据需通过省厅视频边界平台进入部署在公安网内的车辆图像警务大数据实战平台；从平台关联层面，平台建成后能够与专网视频侦控平台、专网卡口联网系统、PGIS警用地理信息系统等多个信息系统实现互联互通。车辆大数据分析业务流车辆图像警务大数据实战平台的业务通过计算调度集群从前端视频监控设备中实时抽取视频图像信息，获取系统源数据，然后经过

3、视频图像智能分析集群将非结构化数据抽取、转换，加载至动态车型库，最后利用实时搜索引擎集群、大数据分析集群、网络服务集群完成功能应用APP的多样化请求。1.源数据采集、读取及任务分发平台可自动智能采集读取数据库获得过车数据，自动分配数据来源。支持FTP、HTTP、NFS、CIFS、i-SCSI、RTSP等多接口类型，及多种格式信息，包括文本、图像等。平台任务允许模块将待分析数据加入到任务队列，实现临时缓存。数据处理模块不断从任务队列提取数据，分发至各算法线程池，并调用算法引擎进行智能化分析和识别，实现多任务的并发异步处理。处理后的结果通过接口返回到应用

4、系统。2.目标车辆结构化查找用户在应用系统WEB端，通过品牌、型号、年款、颜色等特征，或一键上传图片，可限定日期时间在地图范围内采用框选或任意划定搜索范围，进行车辆的查找操作。由于分析过程中，平台分析结果（结构化语义）已存入图像警务云大数据调度中心数据库，因此，平台客户端后台软件可以直接从结构化数据库中进行语义搜索和统计分析。3.按车辆局部性特征搜索用户通过应用平台WEB端，将车辆图片样本提交到WEB控件，并通过WEB控件中的标记工具，将需要查找的特征物标识出来，连同待查找的设备范围、时间范围等一起发送指令到本平台。通过图像警务云大数据调度中心，对排

5、查范围内的卡口等抓拍系统，在排查时间范围内的图片进行扫描，将车辆，按标志物位置、形状、大小、颜色等属性进行可疑度分析和评价，评价结果大于一定值的车辆做为查找结果返回至应用系统。4.车踪大数据研判用户在应用平台WEB端，通过初次入城、套牌车筛选等模块可限定时间、地点和研判类型，通过车踪大数据研判系统进行研判分析。大数据分析与联侦研判通过大数据技术，将办案经验、实战技战法、犯罪行为学、犯罪心理学等相结合，形成逻辑算法，搭建犯罪行为大数据模型。能够按照案件研判规律，自动查找提取符合条件车辆信息，并实现可视化展示。1.目标车辆实时布控用户使用应用平台WEB端

6、，通过结构化语义（车辆品牌、类型、年款、颜色、类别、异常特征、车牌号等组合条件），进行对目标车辆的实时布控。应用系统对本平台返回的分析结果（车辆品牌、类型、年款、颜色、类别、异常特征、车牌号）与布控条件进行实时比对，发现符合条件的车辆，即可启动报警。2.可疑车辆及行为预警用户使用应用平台WEB端进行维稳、涉案车、假牌、套牌、无牌等重点/可疑/异常行为车辆的预警。应用平台通过服务接口，将布控原因、布控条件及布控点下发到大数据调度中心。调度中心服务器对车辆进行分析后，将分析结果，以车牌号或布控条件为依据，与车管所数据库、平台内数据库进行比对，一旦发现符合

7、布控条件的可疑车辆立即启动报警。深度学习与模式识别公安各实战业务应用模块信息分析挖掘的准确性均以视频过车图像数据识别的准确性为前提。而车辆图像警务大数据实战平台利用深度学习与模式识别技术可保障不低于90%的图像识别准确率。深度学习与模式识别是一项涉及多个领域与学科的先进信息技术，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等多个学科。车辆图像警务大数据实战平台利用深度学习与模式识别技术实现对非结构化数据的自动学习以及智能升级更新功能。在平台运行过程中，由于全市的视频图像数据量巨大，平台采用并行处理的机制实时分析，提高图片处理速度。当车辆图像警务大数据实战平台从

8、现有应用软件的数据接口处获得图片的存储地址时，系统从磁盘阵列中提取指定图片。利用协作进程将图片划分成若干片段