【正文】 心 要 以云 平 臺(tái) 為 核心 技 術(shù) ， 響應(yīng)國(guó)家節(jié)能減排號(hào) 召 ， 減少公安科技信息化硬件重復(fù)投資 ， 增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維 安全管理，建成高科技、高可用的新一代數(shù)據(jù)中 心 。 另外警務(wù)云計(jì)算平 臺(tái) 還便 于將原有的設(shè)備整合進(jìn) 來(lái) ， 實(shí)現(xiàn)不同資源的融合 、 對(duì)異構(gòu)資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管 理 ， 不僅 僅使數(shù)據(jù)中心的資源可用性得到大幅提 高 ， 同時(shí)保護(hù)了投資 、 節(jié)省了總成 本 ， 有利于解 決當(dāng)前公安信息化重復(fù)投資問題。 “ 警務(wù)云 計(jì) 算 平 臺(tái) ” 啟 用 后，公 安 將 充 分發(fā)揮 云 技術(shù)高度 整合信息的作用，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨警 種 ，甚至跨地區(qū)的信息共享，破解信息警務(wù)難 題 ， 為公安機(jī)關(guān)在刑事偵查 、 治安 管 理 、 交通管理 、 社會(huì)服務(wù)等方面提供強(qiáng)有力的信息化基 礎(chǔ)平臺(tái) 。 SaaS 層 ： 警務(wù)云計(jì)算平臺(tái)能夠支撐所有公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)在上面運(yùn)行 ， 所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng) 一管理 ， 根據(jù)權(quán)限做到絕對(duì)安全訪問 ， 能夠支撐的業(yè)務(wù)應(yīng)用 ： 云盤 、 平安城市 、 智能交 通、指揮調(diào)度、視頻監(jiān)控、情報(bào)分析、輿情處理等等。 另外 cCloud 兼容亞馬遜 API 接口允許跨 cCloud 和亞馬遜平臺(tái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載兼容 。 警務(wù)云計(jì)算平臺(tái)解決方案 6 / 173 南京云創(chuàng)存儲(chǔ)科技 有 限公司 20211112 cCloud 虛擬化云 計(jì) 算平臺(tái)采用計(jì)算設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、存儲(chǔ)設(shè) 施 來(lái)做基礎(chǔ)設(shè)施， 通過這 3 個(gè)組件框架搭 建 與業(yè)務(wù)流程引擎相結(jié)合，并封裝成企業(yè)流量計(jì)費(fèi)的 API 接口， 與前臺(tái)應(yīng)用或終端無(wú)縫對(duì)接 ， 用戶可以通過筆記本 、 手機(jī)終端 、 其他終端 ， 互聯(lián)網(wǎng)訪問 cCloud 提供的管理控制系統(tǒng)或 API 進(jìn)行對(duì)虛擬云平臺(tái)進(jìn)行有效管理。 cCloud 本 身 是 一 個(gè) 虛 擬化 管理 平 臺(tái) ， 但 是 它 通 過 CloudBridge 提 供 了與 Amazon EC2 相兼 容 的 云 管 理 接 口 ， 對(duì) 外 提 供 IaaS 服 務(wù) 。 虛擬化是指在同一臺(tái)物理機(jī)器上提供多臺(tái)虛擬機(jī)器（包括 CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò) 等計(jì)算資源 ） 的能力 。 以管理和調(diào)度 大量物理／虛擬計(jì)算資源為目的系統(tǒng) ， 屬于虛擬化管理系統(tǒng) 。 用戶無(wú)須了解虛擬機(jī)背后實(shí)際的物 理資源狀況 ， 只需了解自己所能夠使用的計(jì)算資源配額 。 服務(wù)對(duì)象的不同 ， 對(duì)虛擬化管理平臺(tái)的構(gòu)架和功能提出了不同的 需求。 通過將計(jì)算資源切割成標(biāo)準(zhǔn)化的虛擬 機(jī)配 置 （多個(gè)系列的產(chǎn)品 ， 每個(gè)產(chǎn)品配置相同數(shù)量的 CPU、 內(nèi)存 、 磁盤空間 、 網(wǎng)絡(luò)流量 配額），公有云提供商可以通過標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)合同 （ Service Level Agreement, SLA）以 標(biāo)準(zhǔn)的價(jià)格出售計(jì)算資源 。 公有云和私有云之間的界限 ， 就 像 “ 內(nèi)部／外部 ” 和 “ 部門／合作伙 伴 ” 的概念一 樣，并不十分明顯。 （ 2）系統(tǒng)安裝和配置 前端 計(jì) 算節(jié)點(diǎn) 備注 cCloud 在 CentOS 和 Ubuntu 上 計(jì)算節(jié)點(diǎn)上必須安裝相應(yīng)的 Agent。 該服務(wù)平臺(tái)根據(jù)服務(wù)類型及方式主要提供三種服務(wù)方式 ： 請(qǐng)求 、 推送及消息訂閱方 式 。 中心系統(tǒng)與各子系統(tǒng)互 相協(xié)調(diào) ， 共同構(gòu)成一個(gè)有機(jī)的整體 ， 實(shí)現(xiàn)交通管理從簡(jiǎn)單靜態(tài)管理到動(dòng)態(tài)智能管理的轉(zhuǎn) 變。 交通誘導(dǎo)系統(tǒng)自誕生以來(lái) ， 就受 到了人們的普遍關(guān)注 。 系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)是 ： 基于交通綜 合信息平臺(tái)及各子平臺(tái) 向 城市居民提供出行路線引導(dǎo)服務(wù) ， 同時(shí)也向交通綜合信息平臺(tái) 及有關(guān)部門提供實(shí)時(shí)道路交通數(shù)據(jù) ， 通過動(dòng)態(tài)交通信息的獲取及處理 ， 引導(dǎo)駕駛員合理 規(guī)避交通擁堵 ， 以最佳路線到達(dá)目的地 ， 從而達(dá)到充分利用城市路網(wǎng)能力 ， 提高通行效 率的目的 。 VICS 是日本東京一家具有半官半民性質(zhì)的交通信息處理、發(fā)布中心，它將警 察部門和高速公路管理部 門 提供的交通堵塞 、 駕駛所需時(shí)間 、 交通事故 、 道路施工 、 車 速及路線限制 ， 以及停車場(chǎng)空位 等 信息編輯處理后及時(shí)傳輸給交 通 參與者 ， 特別是在汽車導(dǎo)航車載 機(jī) 上以文字 、 圖形顯示 。 交通管理中心進(jìn)行道路交通 信息的收集 、 管理與提供 ， 同時(shí) 還提供系統(tǒng)運(yùn)行所必需的信息； 信息服務(wù)中心收集觀光設(shè)施 、 旅 館 、 飯店等為對(duì)象的各種服務(wù)信 息 ； 車載導(dǎo)航裝置由車輛定位模塊 、 路線選擇模塊及接口模塊構(gòu)成 ， 可顯示交通堵塞地 段 、 事故及施工等信息的地圖 ， 以及按駕駛員需要進(jìn)行的路線引導(dǎo)及提供服務(wù)的文字信 息等。 車輛通過信標(biāo)以紅外通信方 式與中心交換信息 。 吉 林大學(xué)在交通誘導(dǎo)系統(tǒng)方面做了一些研究 ， 尤其在交通預(yù)測(cè) 、 交通分配等方面開展了大 量研究 ， 取得了一些成果 ； 一些大學(xué)交通研究中心在車輛定位 、 臨控與導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)方 面開展了多項(xiàng)研究 ， 重點(diǎn)包括 ： 城市交通網(wǎng)絡(luò)及其拓?fù)潢P(guān)系的表達(dá) ， GPS／ DR 組合定位 數(shù)據(jù)融合 ， 基于 GSM 進(jìn)行數(shù)據(jù)通信等 ； 四維公司 、 大通公司和鞍山科信 、 南大善鄰 、 西 安東強(qiáng)、上海衛(wèi)導(dǎo)與三吉等公司通過與國(guó)外合作或引進(jìn)或獨(dú)立研制，做了大量的工作， 取得了一定進(jìn)展，但均未達(dá)到實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的階段。 鑒于這種情況 ， 人們不斷提出新的替代方 案 ， 如采用雷達(dá)、 超聲波、 紅外線、 微波、 聲頻及視頻圖像等技術(shù)的懸掛式傳感器。 該系統(tǒng)使用了當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的微處理 器 ， 在不同場(chǎng)景和環(huán)境下的測(cè)試結(jié)果良 好 ， 說 明了利用視頻傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)車輛的可行性 。 三年 后 ， 美國(guó)休斯飛機(jī)公司評(píng)測(cè)了當(dāng)時(shí)存 在的幾種檢測(cè)技術(shù) ， 包括視頻檢測(cè)技 術(shù) ， 測(cè)評(píng)結(jié)果指出基于視頻圖像處理的車輛跟蹤系 統(tǒng)已經(jīng)具備了投入實(shí)際交通的標(biāo)準(zhǔn) 。 在交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 中 ， 視頻檢測(cè)的傳感器 (即攝像 頭 )被安放在道路的上方以獲得道路和過往車輛信 息 ， 安裝的高度一般在 5m6m， 以保 證對(duì)整個(gè)交通場(chǎng)景有很好的視 點(diǎn) ， 且得到的視頻圖像序列可以為車輛檢測(cè)和跟蹤提供足 夠的信息。 由檢測(cè)和跟蹤的結(jié)果可以分析提取出交通流量參數(shù) ， 如車速、 車流密度 、 轉(zhuǎn)向信息等 。 ROI 提取的目的是對(duì)交通場(chǎng)景視頻圖像中的車輛進(jìn)行粗分 割 ， 將有可能是車輛的區(qū) 域從復(fù)雜的交通場(chǎng)景中分割出來(lái)以便進(jìn)行后續(xù)的檢測(cè)與跟蹤操作 。 車輛跟蹤模塊檢測(cè)出車輛 后 ， 車輛跟蹤就比較容易了 。 限于篇幅 ， 這里不再展開 論述。 而 且 ， 這種系統(tǒng)所采用的方法必須對(duì)重建 3D 場(chǎng)景的誤 差 、 車輛運(yùn)動(dòng) 所引起的圖像噪聲 、 視頻檢測(cè)器的偏移等干擾有足夠的穩(wěn)健性 。未來(lái)這一領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)該是 圍繞上述問題的解決而展開。 另 外 ， 車輛檢測(cè)中的多檢測(cè)器信息融合也是未 來(lái)研究的重點(diǎn)。在 ITS 中， 車輛 檢測(cè)是 將 攝像頭 實(shí) 時(shí) 拍 攝到的 視 頻圖像傳 輸?shù)浇?通 管理中 心 進(jìn) 行 處理分 析 ，直接 傳 輸 數(shù) 據(jù)量巨 大 的視頻 圖 像 是 不經(jīng)濟(jì) 也 不現(xiàn) 實(shí) 的，所以如何有效地壓縮交通視頻圖像有著非常重要的意義。 它也是針對(duì)路口來(lái)設(shè)計(jì)的 。 安全、 便捷、舒適和信息化的交 通需求，使智能交通系統(tǒng) 的研究和應(yīng)用取得了快速 發(fā)展。 智能交通系統(tǒng)管理和控制的對(duì)象 是交通流 ， 交通流數(shù)據(jù)是按時(shí)間順序采樣得到的一系列數(shù)值型數(shù)據(jù)序列 ， 是交通系統(tǒng)中 最重要的數(shù)據(jù) 。 交通預(yù)測(cè)模型包含多個(gè)層次 ： 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層的交通流數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè) ； 基于特征屬性層 的交通流性質(zhì)預(yù)測(cè) 、 交通事件及事件類型預(yù)測(cè) 、 道路擁堵情況預(yù)測(cè) ； 基于狀態(tài)描述層的 路網(wǎng)服務(wù)水平 、 事態(tài)發(fā)展預(yù)測(cè)和事件影響評(píng)估等 。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的相關(guān)聯(lián)系。 警務(wù)云計(jì)算平臺(tái)解決方案 173 / 173 南京云創(chuàng)存儲(chǔ)科技 有 限公司 20211112 闖紅燈違章管理系統(tǒng) 對(duì) 遏制闖紅燈違法行為發(fā)揮了積極的作用 ， 有效了減少了交通 事故的發(fā)生 ， 闖紅燈違章管理系統(tǒng) 正 受到越來(lái)越多公安交通部門的青睞 。 在 “ 向科技要警力 、 向科技要效 率 ” 的今天 ， 超速抓拍管理系統(tǒng)正越來(lái)越多的被相 關(guān)職能部門應(yīng)用 ， 并帶來(lái)了極大的效益 。 城市機(jī)動(dòng)車輛的迅猛增長(zhǎng) ， 城市道路越來(lái)越擁堵 ， 機(jī)動(dòng)車違法變道、 壓線行駛、逆行等違法行為不僅使道路更加擁堵，而且給交通安全造成了一定的隱患