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      黑车治理 数据服务

      基于大数据的社会治理。

      方案简介 Brief Introduction

      运用云计算、并行数据挖掘、图像识别等技术,将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来,全面掌握道路通行情况,为策略制定、分析研判、行动部署提供依据。系统通过对交通流大数据采集存储、流量分析、车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用,对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模,按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警,准确快速地实现特定车辆追踪与锁定,获取车辆真实行踪,将有价值的图片数据提供给相关部门,为“黑车”分析提供线索和证据。

      黑车识别算法模型

      创新亮点 Characteristics

      基于大数据平台的车辆
      特征二次识别

      过车图片里面包含了很多信息,这些信息是卡口设备本身无法有效识别出来的信息,例如车辆品牌、车辆型号等?;诖笫菹低车某盗咎卣鞫问侗鸺际醮痈旧峡朔舜吵盗炯焖髦荒馨凑蘸排平械ヒ徊檠墓δ苋毕?,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。在不改变现有卡口设备的情况下,就能够挖掘出更多的车辆特征,便于实现更多应用,有效利用了现有卡口设备,降低不必要的卡口重建投入。

      基于大数据的车辆
      特征分析

      基于海量卡口数据获取车辆出行OD,挖掘车辆通勤出行行为,分析车辆通勤行为特征与城市交通相关性分析,研究路段车流集散、车辆属地属性发展变化规律。准确分析道路交通、卡点进出车辆流动情况,为合理调配警力、提高车辆管理水平提供科学依据。

      基于大数据平台的综合
      应用需求

      通过过车图片、行驶行为特征分析和人员、车辆档案关联分析,确定各类人员/车辆的详细信息。以全库精细搜索和模糊查询,实现一定时间内经过各采集点特定车辆行车轨迹分析,记录轨迹路线信息并在GIS地图中进行可视化展示和报警,形成行驶轨迹数据的高速检索。对同一辆车在多个监控点出现的轨迹进行时空分析,实现对任意时间和地区范围内重点车辆行驶规律的分析研判,并预测一定时间内高概率出现的区域。

      典型案例 Typical Case

      贵阳市公安交通管理局

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