道路交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)-免費(fèi)閱讀
【正文】 提升交通案件偵破能力海量過(guò)車數(shù)據(jù)結(jié)合豐富的技戰(zhàn)法應(yīng)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(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）程序邏輯內(nèi)容：車牌、車標(biāo)、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(yíng)運(yùn)車的夜間過(guò)車信息，判斷是否違法上路。地圖顯示數(shù)量最多的過(guò)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(jì)粒度：天。 過(guò)車車系統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍過(guò)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(guān)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(guān)查詢界面。 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。語(yǔ)音報(bào)警：喇叭圖標(biāo)控制是否語(yǔ)音報(bào)警。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(kù)，在逃人員庫(kù)）和系統(tǒng)內(nèi)部布控的數(shù)據(jù)，需要審核過(guò)的才能報(bào)警，也可以布控時(shí)候勾選免審核選項(xiàng)。 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。按照總量倒序排列。該設(shè)置充許 Spark 與 Hadoop 共存于節(jié)點(diǎn)的一個(gè)共享池中。RDD 是分布在一組節(jié)點(diǎn)中的只讀對(duì)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(duì)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(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式訪問(wèn)(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(duì)列，良好兼容Hadoop系統(tǒng)，可通過(guò)SQL訪問(wèn)，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。處理層：系統(tǒng)通過(guò)Spark流計(jì)算模塊，對(duì)海量過(guò)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。以全庫(kù)精細(xì)搜索和模糊查詢，實(shí)現(xiàn)一定時(shí)間內(nèi)經(jīng)過(guò)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。 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。（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。擴(kuò)展性和易維護(hù)性采用先進(jìn)的軟件工程理論、良好的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以及分層和代理的方法等方法，保證實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)層次清晰、模塊合理，接口協(xié)議開(kāi)放，保證系統(tǒng)的擴(kuò)展性和易維護(hù)性。先進(jìn)性原則采用先進(jìn)、成熟的方法和技術(shù)，各種先進(jìn)方法和手段應(yīng)該充分考慮阜陽(yáng)市社會(huì)可行性、法律可行性、管理可行性、技術(shù)可行性。通過(guò)將電子監(jiān)控設(shè)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(tái)，通過(guò)分布式存儲(chǔ)和并行數(shù)據(jù)挖掘，提供在線實(shí)時(shí)分析模式和離線統(tǒng)計(jì)分析模式兩種應(yīng)用模式，對(duì)交通管理的各類大數(shù)據(jù)全方位地進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線分析處理。交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(wù)需求 8 面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求 8 面向交通安全的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求 8 功能需求 8 基于大數(shù)據(jù)的在線統(tǒng)計(jì)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(wù)快速處置需求 9 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的車輛特征二次識(shí)別需求 9 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技戰(zhàn)法需求 9 性能需求 10 高并發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集需求 10 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求 10 分布式流處理需求 10 車輛二次識(shí)別需求 103 架構(gòu)設(shè)計(jì) 10 總體應(yīng)用架構(gòu) 10 軟件框架結(jié)構(gòu) 11 網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu) 12 數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu) 12 關(guān)鍵技術(shù)路線 13 Hadoop技術(shù) 13 Spark技術(shù) 14 車輛特征二次識(shí)別技術(shù) 154 功能設(shè)計(jì) 15 功能結(jié)構(gòu)圖 15 功能模塊 15 首頁(yè) 16 實(shí)時(shí)預(yù)警 18 信息查詢 19 統(tǒng)計(jì)分析 24 技戰(zhàn)法 27 車輛布控 29 系統(tǒng)設(shè)置 30 運(yùn)維管理 315 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 31 數(shù)據(jù)庫(kù)ER模型 31 數(shù)據(jù)庫(kù)表 316 接口設(shè)計(jì) 31 接口分布圖（接口關(guān)聯(lián)圖） 31 接口詳細(xì)說(shuō)明 317 系統(tǒng)特色 32 優(yōu)化交通大數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)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(jì)迅猛發(fā)展，機(jī)動(dòng)車輛不斷增加，道路交通擁堵、交通肇事現(xiàn)象也越來(lái)越嚴(yán)重。可以將隱藏于海量數(shù)據(jù)中的信息挖掘出來(lái)，可全面掌握道路通行情況，為策略制定、分析研判、行動(dòng)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(shù)和方法的先進(jìn)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(tái)由5類服務(wù)器組成，包括：數(shù)據(jù)接入服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、流處理服務(wù)器、二次識(shí)別服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器。2 需求分析 業(yè)務(wù)需求 面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求隨著城市交通擁堵問(wèn)題頑固化、復(fù)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(yù)警拓展、從歷史統(tǒng)計(jì)向在線分析挖掘拓展、從簡(jiǎn)單應(yīng)用向綜合服務(wù)評(píng)價(jià)拓展的內(nèi)在需求發(fā)展方向。通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)交通違法、事故數(shù)據(jù)及屬性開(kāi)展關(guān)聯(lián)分析，定期將違法、事故與駕駛?cè)颂卣?，包括培?xùn)考試過(guò)程、工作單位、家庭背景等因素，與車輛特征，包括品牌、車型、營(yíng)運(yùn)性質(zhì)、號(hào)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(shí)間、環(huán)境、
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