道路交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)(存儲版)
【正文】 設(shè)施等相關(guān)聯(lián)的，集中分析掌握違法、事故中高發(fā)、易發(fā)的駕駛?cè)?、車輛和道路，為管控提供最為真實(shí)的資料和依據(jù)。對同一輛車在多個監(jiān)控點(diǎn)出現(xiàn)的軌跡進(jìn)行時空分析，實(shí)現(xiàn)對任意時間和地區(qū)范圍內(nèi)重點(diǎn)車輛行駛規(guī)律的分析研判，并預(yù)測一定時間內(nèi)高概率出現(xiàn)的區(qū)域。存儲層：包括Hadoop數(shù)據(jù)庫，用于存儲海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。支持小批量處理模式，每一個批次的數(shù)據(jù)的時間間隔可以短至500毫秒。優(yōu)點(diǎn)如下：Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。它主要有以下幾個優(yōu)點(diǎn):Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實(shí)際上它是對 Hadoop 的補(bǔ)充，可以在 Hadoop 文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。這些集合是彈性的，如果數(shù)據(jù)集一部分丟失，則可以對它們進(jìn)行重建。 車輛特征二次識別技術(shù)運(yùn)用車輛特征識別技術(shù)對公路電子監(jiān)控（卡口）和電子警察圖片進(jìn)行二次識別，采集車輛號牌、品牌型號、車身顏色、車輛型號等信息，通過后臺實(shí)時比對，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)假牌、套牌等違法嫌疑車輛，通過提取車輛特征信息準(zhǔn)確定位唯一車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯車輛類型維護(hù)：在系統(tǒng)維護(hù)模塊，可以對六合一的車輛類型進(jìn)行合并，多個六合一車輛類型，對一種本系統(tǒng)的車輛類型。按時間倒序排列。語音報警：喇叭圖標(biāo)控制是否語音報警。當(dāng)前播報的條目行黃色標(biāo)注。（2）功能界面（3）程序邏輯車輛登記圖片：需調(diào)用車輛登記圖片查詢接口是否關(guān)聯(lián)事故 是否關(guān)聯(lián)違法：鏈接到事故查詢和違法查詢界面。問題人員對其擁有的車輛，可以加入黑名單布控。布控：對于問題車輛可以直接布控 車系搜車（1）功能描述根據(jù)（車型、車系、顏色、年款）等特征信息，對全市范圍的卡口查詢過車信息和圖片信息。（2）功能界面（3）程序邏輯查詢條件：事故信息主表、事故信息人員表。 危險品車輛查詢（1）功能描述用于查詢車輛是否危險品運(yùn)輸車輛，并顯示相關(guān)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。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計粒度：天。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。 假/套牌過車統(tǒng)計（1）功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)給定時間段的過車中假/套牌車的數(shù)量。地圖顯示數(shù)量最多的過車卡口。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊。（2）功能界面（3）程序邏輯 伴隨車分析（1）功能描述分析多輛車是否在同一時間在多個卡口一起通過。 車輛布控 添加布控（1）功能描述按照車牌，車型，車系，圖片方式增加布控車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯 閾值維護(hù)（1）功能描述對系統(tǒng)閾值進(jìn)行設(shè)置。 提升交通監(jiān)管能力通過人車違法關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型，增強(qiáng)對機(jī)動車的監(jiān)管能力。通過對海量歷史數(shù)據(jù)的同比、環(huán)比統(tǒng)計分析，預(yù)測交通變化趨勢。（2）功能界面（3）程序邏輯 菜單管理（1）功能描述對用戶或工作組賦予特定模塊菜單訪問權(quán)限管理。 車位特征分析（1）功能描述利用圖像識別功能對一條過車數(shù)據(jù)的圖片進(jìn)行詳細(xì)分析。（2）功能界面（3）程序邏輯 落腳點(diǎn)分析（1）功能描述分析指定的車輛在時間段內(nèi)的經(jīng)常出沒的卡口及次數(shù)。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。統(tǒng)計粒度：天。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計粒度：天。 卡點(diǎn)流量統(tǒng)計（1）功能描述統(tǒng)計選定時間段內(nèi)過車流量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。（2）功能界面（3）程序邏輯接口：調(diào)用公安查詢接口。軌跡： 機(jī)動車軌跡查詢界面。 機(jī)動車軌跡查詢（1）功能描述在地圖上標(biāo)注車輛出行經(jīng)過卡口的時間、地點(diǎn)等信息。 駕駛員關(guān)聯(lián)信息查詢（1）功能描述根據(jù)身份證編號查詢公安接口，查詢是否在逃人員，是否前科人員，是否重點(diǎn)人員，并顯示詳細(xì)信息。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。布控報警更多：鏈接到報警查詢界面。（2）功能界面（3）程序邏輯布控車輛經(jīng)過是，顯示報警信息，顯示最新的20條，實(shí)時刷新。過車地點(diǎn)曲線圖更多：點(diǎn)擊進(jìn)入卡點(diǎn)流量統(tǒng)計界面。 車型車系（1）功能描述用圖表顯示當(dāng)日所有監(jiān)測點(diǎn)的車型、車系分類。Mesos 為分布式應(yīng)用程序的資源共享和隔離提供了一個有效平臺。Spark 還引進(jìn)了名為彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD) 的抽象。Spark 是在 Scala 語言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計算平臺。而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集(large data set)的應(yīng)用程序。與六合一、PGIS、等平臺有機(jī)結(jié)合、一體化應(yīng)用。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如下：采集層：通過設(shè)備系統(tǒng)接口或稽查布控系統(tǒng)接口，通過kafka消息總線接入所轄范圍內(nèi)的設(shè)備上報的車輛通行文本信息、圖像信息、設(shè)備狀態(tài)信息。 基于大數(shù)據(jù)平臺的技戰(zhàn)法需求 通過過車圖片、行駛行為特征分析和人員、車輛檔案關(guān)聯(lián)分析，確定各類涉案人員/車輛的詳細(xì)信息。準(zhǔn)確統(tǒng)計道路交通、卡點(diǎn)進(jìn)出車輛流動情況，為合理調(diào)配警力、提高車輛管理水平提供科學(xué)依據(jù)。（4）二次識別服務(wù)器：于大數(shù)據(jù)下深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)，支持車輛號牌、品牌型號、車身顏色、車輛型號等信息關(guān)聯(lián)比對。安全性和保密性在考慮信息資源的充分共享的同時，注意對信息的保護(hù)和隔離，采用系統(tǒng)安全機(jī)制、數(shù)據(jù)存取的權(quán)限控制等方案解決系統(tǒng)安全性問題。實(shí)用性原則項(xiàng)目采用技術(shù)和解決方案應(yīng)該具有很強(qiáng)的實(shí)用性，系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)始終貫徹面向應(yīng)用、注重實(shí)效的方針，堅(jiān)持實(shí)用、經(jīng)濟(jì)的原則。綜合運(yùn)用云計算、云存儲、并行數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別等技術(shù)，開展數(shù)據(jù)的存儲、挖掘、聯(lián)動、分析。交通管理部門部署了大量交通監(jiān)控設(shè)備對道路交通情況進(jìn)行監(jiān)控，這些設(shè)備24小時不間斷捕獲過車數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生了海量的歷史記錄。 系統(tǒng)意義（1）信息查詢和預(yù)警分析借助在線實(shí)時分析、離線統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)共享等手段，通過接口與集成指揮平臺等各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，高效開展交通管理工作。使項(xiàng)目能反映當(dāng)
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