智能车辆大数据系统

产品背景

伴随平安城市建设逐步完善,各地公安机关已经拥有大量的车辆卡口和视频图像资源。如何充分利用这些资源,结合现代化信息技术,为情报、刑侦、治安等不同警种服务,或将成为公安机关下一阶段信息化建设的主要需求。

产品简介

东软车辆大数据平台结合公安网中大量车辆信息、业务数据和图像数据,通过业务建模和数据分析,挖掘车辆和案事件的隐藏关系,提供丰富实用的基于涉车案事件的业务实战应用,满足公安机关办案过程中的过车记录查询和车辆研判工作需要。

产品构成

智能车辆大数据系统遵循平台化、组件化的设计原则,采用统一的安全认证体系、标准的数据规范进行搭建,系统由车辆信息采集系统、大数据基础平台和车辆大数据应用构成。其中车辆信息采集系统提供定制化的数据对接服务。

大数据基础平台

大数据基础平台既可以构建在物理服务器硬件基础上,也可以构建在虚拟化的云上。平台提供并行计算框架、分布式文件系统及分布式存储系统组件,对海量的内外部数据进行计算分析,根据大数据应用的业务需求形成多个专题库,为车辆大数据应用提供强大的分析能力与快速响应能力。

车辆大数据应用

车辆大数据应用基于大数据基础平台框架,利用大数据基础平台提供的计算和存储资源,根据业务需求和业务建模,为用户提供常用的车辆研判、智能检索和缉查布控功能。

数据对接服务

智能车辆大数据平台在业务上可能从多个数据源获取车辆信息,平台支持根据实际业务需要提供定制化的数据接入服务向平台中采集不同来源的数据,统一进行大数据分析。
定制化的数据对接中提供必要的数据治理服务,如数据抽取、清洗、校核、对比和数据质量管理,以保证不同来源、不同质量的数据通过治理后,达到智能车辆大数据平台要求的质量。

关键技术

大数据基础架构

大数据基础平台主要采用Hadoop分布式存储,支持PB 级结构化数据和非结构化数据统一存储,支持高性能并发读写,分布式计算及分析挖掘。

大数据基础平台

大数据基础平台利用KAFKA分布式消息队列技术处理海量请求,支持高吞吐量的消息发布和订阅。
结合公安实战经验建立大数据犯罪预测模型,同时平台算法集提供了多种车辆大数据研判算法,包括伴随车识别、套牌车识别、落脚点分析、首次入城、快速离城、昼伏夜出、频繁过车、频繁夜出、时空碰撞等,以满足上层应用。

百亿级数据秒级响应  

通过车身颜色、车辆号牌、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物等特征,百亿级秒级查询时间,快速锁定目标车辆。

应用场景

智能车辆大数据平台主要应用于符合技术标准的车辆信息、过车记录和公安数据,典型场景如下:

案件研判

车辆布控

用户已经通过各种技战法分析锁定了嫌疑目标车辆,并且分析出了该车辆最近一段时间内经常出没的区域。

以车找人

智能车辆大数据系统通过关联车辆登记数据、车辆违法数据、盗抢车辆数据等,支持用户对嫌疑目标车辆详细信息的查询,用户可以通过嫌疑目标车辆找到该车的车主、车主住址、车主联系方式等信息,为下一步的侦查指明方向。

实战图例

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