道路交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)-免費閱讀
【正文】 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)法應用，有效提升案件偵破能力。（2）功能界面（3）程序邏輯 字典維護（1）功能描述對系統(tǒng)字典表進行維護。（2）功能界面（3）程序邏輯內(nèi)容：車牌、車標、貼紙等。（2）功能界面（3）程序邏輯 紅眼客車分析（1）功能描述分析營運車的夜間過車信息，判斷是否違法上路。地圖顯示數(shù)量最多的過車卡口。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。布控類型：黑名單布控和系統(tǒng)自定義布控的數(shù)量。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計粒度：天。 過車車系統(tǒng)計（1）功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍過車車系分類數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關查詢界面。 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）程序邏輯多軌跡：可多次查詢軌跡信息，在地圖疊加顯示。（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查詢界面。 機動車基本信息查詢（1）功能描述查詢機動車基本信息，包括圖片和文字信息。語音報警：喇叭圖標控制是否語音報警。包含2類數(shù)據(jù)：外界導入系統(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警，也可以布控時候勾選免審核選項。 套牌預警（1）功能描述實時顯示當日車牌識別的報警信息，用表格顯示。按照總量倒序排列。該設置充許 Spark 與 Hadoop 共存于節(jié)點的一個共享池中。RDD 是分布在一組節(jié)點中的只讀對象集合。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象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用程序。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)。流數(shù)據(jù)處理軟件支持Kafka消息隊列，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、高擴展、高吞吐、充分利用系統(tǒng)資源。處理層：系統(tǒng)通過Spark流計算模塊，對海量過車數(shù)據(jù)進行二次比對分析，流計算模塊根據(jù)系統(tǒng)設置的報警條件，可實時進行多種比對計算。以全庫精細搜索和模糊查詢，實現(xiàn)一定時間內(nèi)經(jīng)過各采集點特定車輛行車軌跡分析，記錄軌跡路線信息并在GIS地圖中進行可視化展示和報警，形成行駛軌跡數(shù)據(jù)的高速檢索。 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)進行違法和事故數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，從不同視角研究違法和事故成因，定期將交通違法、事故的相關駕駛?cè)颂卣髋c車輛特征進行分析，按類掌握違法、事故中高發(fā)、易發(fā)的駕駛?cè)伺c車輛，為重點管理的群體提供數(shù)據(jù)支撐。（5）應用服務器：部署交通管控大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)軟件和數(shù)據(jù)發(fā)布軟件。擴展性和易維護性采用先進的軟件工程理論、良好的系統(tǒng)設計，以及分層和代理的方法等方法，保證實現(xiàn)的系統(tǒng)層次清晰、模塊合理，接口協(xié)議開放，保證系統(tǒng)的擴展性和易維護性。先進性原則采用先進、成熟的方法和技術，各種先進方法和手段應該充分考慮阜陽市社會可行性、法律可行性、管理可行性、技術可行性。通過將電子監(jiān)控設備的數(shù)據(jù)、圖像等異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源接入大數(shù)據(jù)處理平臺，通過分布式存儲和并行數(shù)據(jù)挖掘，提供在線實時分析模式和離線統(tǒng)計分析模式兩種應用模式，對交通管理的各類大數(shù)據(jù)全方位地進行實時和離線分析處理。交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)設計方案 目 錄1 系統(tǒng)概述 5 系統(tǒng)背景 5 系統(tǒng)意義 5 研發(fā)原則 6 系統(tǒng)內(nèi)容 72 需求分析 8 業(yè)務需求 8 面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務需求 8 面向交通安全的大數(shù)據(jù)業(yè)務需求 8 功能需求 8 基于大數(shù)據(jù)的在線統(tǒng)計和離線分析需求 8 基于大數(shù)據(jù)的車輛特征分析需求 8 基于大數(shù)據(jù)的違法事故分析需求 9 基于大數(shù)據(jù)的勤務快速處置需求 9 基于大數(shù)據(jù)平臺的車輛特征二次識別需求 9 基于大數(shù)據(jù)平臺的技戰(zhàn)法需求 9 性能需求 10 高并發(fā)實時數(shù)據(jù)采集需求 10 海量數(shù)據(jù)存儲需求 10 分布式流處理需求 10 車輛二次識別需求 103 架構(gòu)設計 10 總體應用架構(gòu) 10 軟件框架結(jié)構(gòu) 11 網(wǎng)絡部署架構(gòu) 12 數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu) 12 關鍵技術路線 13 Hadoop技術 13 Spark技術 14 車輛特征二次識別技術 154 功能設計 15 功能結(jié)構(gòu)圖 15 功能模塊 15 首頁 16 實時預警 18 信息查詢 19 統(tǒng)計分析 24 技戰(zhàn)法 27 車輛布控 29 系統(tǒng)設置 30 運維管理 315 數(shù)據(jù)庫設計 31 數(shù)據(jù)庫ER模型 31 數(shù)據(jù)庫表 316 接口設計 31 接口分布圖（接口關聯(lián)圖） 31 接口詳細說明 317 系統(tǒng)特色 32 優(yōu)化交通大數(shù)據(jù)集中存儲能力 32 提升交通大數(shù)據(jù)分析研判能力 32 提升交通案件偵破能力 32 提升交通監(jiān)管能力 32 1 系統(tǒng)概述 系統(tǒng)背景隨著經(jīng)濟迅猛發(fā)展，機動車輛不斷增加，道路交通擁堵、交通肇事現(xiàn)象也越來越嚴重?？梢詫㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息挖掘出來，可全面掌握道路通行情況，為策略制定、分析研判、行動部署提供依據(jù)，大大提升綜合管理的集約化程度。既注意概念、技術和方法的先進性，又要注意成熟性。 系統(tǒng)內(nèi)容交通管控大數(shù)據(jù)平臺由5類服務器組成，包括：數(shù)據(jù)接入服務器、數(shù)據(jù)庫服務器、流處理服務器、二次識別服務器、應用服務器。2 需求分析 業(yè)務需求 面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務需求隨著城市交通擁堵問題頑固化、復雜化和多樣化，交通管理工作面臨著從事后分析向事前研判預警拓展、從歷史統(tǒng)計向在線分析挖掘拓展、從簡單應用向綜合服務評價拓展的內(nèi)在需求發(fā)展方向。通過大數(shù)據(jù)平臺對交通違法、事故數(shù)據(jù)及屬性開展關聯(lián)分析，定期將違法、事故與駕駛?cè)颂卣?，包括培訓考試過程、工作單位、家庭背景等因素，與車輛特征，包括品牌、車型、營運性質(zhì)、號牌屬地、車身顏色、車輛保養(yǎng)等因素，與道路特征，包括道路類型、線性、天氣、時間、環(huán)境、
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