道路交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)-預(yù)覽頁
【正文】 證系統(tǒng)的擴(kuò)展性和易維護(hù)性。可進(jìn)行節(jié)點(diǎn)安裝、配置、服務(wù)配置等，對(duì)Hadoop服務(wù)器進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)檢測。（5）應(yīng)用服務(wù)器：部署交通管控大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)軟件和數(shù)據(jù)發(fā)布軟件。基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過大量歷史數(shù)據(jù)對(duì)涉案車開展比對(duì)，形成對(duì)涉案車輛行為的分析及涉案車輛的匹配分析，為精確打擊違法行為提供證據(jù)，按照車輛特征進(jìn)行布控，有效提升現(xiàn)有違法查處的精準(zhǔn)打擊和查緝布控能力。 基于大數(shù)據(jù)的違法事故分析需求基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行違法和事故數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，從不同視角研究違法和事故成因，定期將交通違法、事故的相關(guān)駕駛?cè)颂卣髋c車輛特征進(jìn)行分析，按類掌握違法、事故中高發(fā)、易發(fā)的駕駛?cè)伺c車輛，為重點(diǎn)管理的群體提供數(shù)據(jù)支撐。 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的車輛特征二次識(shí)別需求過車圖片里面包含了很多信息，這些信息是卡口設(shè)備本身無法有效識(shí)別出來的信息，例如車輛品牌、車輛型號(hào)等。以全庫精細(xì)搜索和模糊查詢，實(shí)現(xiàn)一定時(shí)間內(nèi)經(jīng)過各采集點(diǎn)特定車輛行車軌跡分析，記錄軌跡路線信息并在GIS地圖中進(jìn)行可視化展示和報(bào)警，形成行駛軌跡數(shù)據(jù)的高速檢索。 分布式流處理需求采用Spark Streaming，支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，每一個(gè)批次的數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔在100ms。處理層：系統(tǒng)通過Spark流計(jì)算模塊，對(duì)海量過車數(shù)據(jù)進(jìn)行二次比對(duì)分析，流計(jì)算模塊根據(jù)系統(tǒng)設(shè)置的報(bào)警條件，可實(shí)時(shí)進(jìn)行多種比對(duì)計(jì)算。 軟件框架結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu)平臺(tái)部署在公安網(wǎng)內(nèi)，設(shè)備專網(wǎng)數(shù)據(jù)通過邊界交換平臺(tái)進(jìn)入公安網(wǎng)，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、流處理服務(wù)器、二次識(shí)別服務(wù)器可根據(jù)數(shù)據(jù)量規(guī)模動(dòng)態(tài)調(diào)整。流數(shù)據(jù)處理軟件支持Kafka消息隊(duì)列，良好兼容Hadoop系統(tǒng)，可通過SQL訪問，延遲在2秒內(nèi)；高可靠、高容錯(cuò)、高擴(kuò)展、高吞吐、充分利用系統(tǒng)資源。系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)采用JAVA；具體應(yīng)用上采用以B/S多層架構(gòu)的分布式應(yīng)用架構(gòu)。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式訪問(streaming access)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過并行處理加快處理速度。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。Spark非常小巧玲瓏，由加州伯克利大學(xué)AMP實(shí)驗(yàn)室的Matei為主的小團(tuán)隊(duì)所開發(fā)。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。Spark 集群計(jì)算架構(gòu)：雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有有用差異的一個(gè)新的集群計(jì)算框架。RDD 是分布在一組節(jié)點(diǎn)中的只讀對(duì)象集合。Spark 中的應(yīng)用程序稱為驅(qū)動(dòng)程序，這些驅(qū)動(dòng)程序可實(shí)現(xiàn)在單一節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的操作或在一組節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行的操作。該設(shè)置充許 Spark 與 Hadoop 共存于節(jié)點(diǎn)的一個(gè)共享池中。曲線圖：顯示全市卡口最近7天/30天的過車總量過車曲線圖。按照總量倒序排列。車系類別更多：點(diǎn)擊進(jìn)入車系統(tǒng)計(jì)界面。 套牌預(yù)警（1）功能描述實(shí)時(shí)顯示當(dāng)日車牌識(shí)別的報(bào)警信息，用表格顯示。當(dāng)前播報(bào)的條目行黃色標(biāo)注。包含2類數(shù)據(jù)：外界導(dǎo)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（黑名單，盜搶車輛庫，在逃人員庫）和系統(tǒng)內(nèi)部布控的數(shù)據(jù)，需要審核過的才能報(bào)警，也可以布控時(shí)候勾選免審核選項(xiàng)。（2）功能界面（3）程序邏輯布控?cái)?shù)量更多：鏈接到布控?cái)?shù)量統(tǒng)計(jì)布控類型更多：鏈接到布控類型統(tǒng)計(jì) 實(shí)時(shí)預(yù)警 套牌、布控報(bào)警（1）功能描述實(shí)時(shí)預(yù)警主要是用于監(jiān)控套牌車輛信息，布控車輛信息并提供報(bào)警功能。語音報(bào)警：喇叭圖標(biāo)控制是否語音報(bào)警。詳細(xì)信息：可鏈接到機(jī)動(dòng)車信息查詢、機(jī)動(dòng)車違法查詢、駕駛?cè)诵畔⒉樵儭Ⅰ{駛員關(guān)聯(lián)信息查詢、當(dāng)日軌跡。 機(jī)動(dòng)車基本信息查詢（1）功能描述查詢機(jī)動(dòng)車基本信息，包括圖片和文字信息。（2）功能界面（3）程序邏輯駕駛?cè)藞D片：需調(diào)用公安人員查詢接口。（2）功能界面（3）程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。（2）功能界面（3）程序邏輯多軌跡：可多次查詢軌跡信息，在地圖疊加顯示。 以圖搜車（1）功能描述根據(jù)過車圖片，對(duì)全市范圍的卡口查詢過車信息。 交通事故信息查詢（1）功能描述查詢車輛、人員是否涉及事故，以及具體的事故信息。（2）功能界面（3）程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。 過車車系統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍過車車系分類數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。布控類型：黑名單布控和系統(tǒng)自定義布控的數(shù)量。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊，但須人工審核。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。 違法未處理統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍內(nèi)給定時(shí)間段的過車中違法未處理車的數(shù)量。地圖顯示數(shù)量最多的過車卡口。（2）功能界面（3）程序邏輯 隱蔽車輛分析（1）功能描述分析在時(shí)間段內(nèi)應(yīng)經(jīng)常出現(xiàn)在某一區(qū)域但統(tǒng)計(jì)時(shí)間段前后不出現(xiàn)的車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯 紅眼客車分析（1）功能描述分析營運(yùn)車的夜間過車信息，判斷是否違法上路。（2）功能界面（3）程序邏輯 車輛OD分析（1）功能描述分析車輛在相鄰卡口間的通行時(shí)間，計(jì)算出車輛OD。（2）功能界面（3）程序邏輯內(nèi)容：車牌、車標(biāo)、貼紙等。（2）功能界面（3）程序邏輯 布控導(dǎo)入（1）功能描述導(dǎo)入六合一黑名單數(shù)據(jù)，并可篩選過濾是否加入布控。（2）功能界面（3）程序邏輯 字典維護(hù)（1）功能描述對(duì)系統(tǒng)字典表進(jìn)行維護(hù)。（2）功能界面（3）程序邏輯5 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫ER模型 數(shù)據(jù)庫表6 接口設(shè)計(jì) 接口分布圖（接口關(guān)聯(lián)圖） 接口詳細(xì)說明7 系統(tǒng)特色 優(yōu)化交通大數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)能力集中存儲(chǔ)在不同的系統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)。 提升交通案件偵破能力海量過車數(shù)據(jù)結(jié)合豐富的技戰(zhàn)法應(yīng)用，有效提升案件
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