道路交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)-wenkub.com
2025-06-26 17:45 本頁(yè)面
【正文】 可根據(jù)車(chē)輛的顏色、車(chē)型、號(hào)牌等信息查詢(xún)軌跡、違法涉案等關(guān)聯(lián)信息。 提升交通大數(shù)據(jù)分析研判能力提供長(zhǎng)時(shí)間段的交通數(shù)據(jù)查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)服務(wù)，可對(duì)海量過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)輕松檢索。（2）功能界面（3）程序邏輯 運(yùn)維管理 系統(tǒng)資源運(yùn)維（1）功能描述獲取系統(tǒng)的工作狀態(tài)及系統(tǒng)資源占用情況。（2）功能界面（3）程序邏輯 工作組管理（1）功能描述對(duì)工作組設(shè)置進(jìn)行管理。（2）功能界面（3）程序邏輯 布控審核（1）功能描述具有審核權(quán)限的用戶審核布控車(chē)輛，也可以默認(rèn)審核通過(guò)。（2）功能界面（3）程序邏輯內(nèi)容：車(chē)牌、車(chē)標(biāo)、吊墜、紙巾盒、年檢標(biāo)志、遮陽(yáng)板、安全帶等。（2）功能界面（3）程序邏輯 出入案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)車(chē)輛分析（1）功能描述分析時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)入于案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的卡口，時(shí)間段后不出現(xiàn)的車(chē)輛。（2）功能界面（3）程序邏輯 碰撞分析（1）功能描述分析不同卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的成對(duì)車(chē)輛?？擅鈱徍瞬伎?。統(tǒng)計(jì)粒度：天。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊。（2）功能界面（3）程序邏輯時(shí)段：條件中逾期天數(shù)可按日進(jìn)行設(shè)置。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。 布控類(lèi)型統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍內(nèi)指定時(shí)間段內(nèi)布控類(lèi)型的數(shù)量。統(tǒng)計(jì)條件包括：早高峰（開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間）晚高峰（開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間）。統(tǒng)計(jì)條件包括：早高峰（開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間）晚高峰（開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間）。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。 統(tǒng)計(jì)分析 過(guò)車(chē)總量統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍過(guò)車(chē)數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。 重點(diǎn)/在逃人員查詢(xún)（1）功能描述根據(jù)身份證號(hào)查詢(xún)是否在逃人員、重點(diǎn)人員信息。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車(chē)輛信息等相關(guān)查詢(xún)界面。布控：對(duì)于問(wèn)題車(chē)輛可以直接布控。（2）功能界面（3）程序邏輯布控：對(duì)于問(wèn)題車(chē)輛可以直接布控。（2）功能界面（3）程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車(chē)輛信息等相關(guān)查詢(xún)界面。 機(jī)動(dòng)車(chē)違法信息查詢(xún)（1）功能描述查詢(xún)機(jī)動(dòng)車(chē)違法信息，包括圖片和文字信息。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車(chē)輛信息等相關(guān)查詢(xún)界面。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車(chē)輛信息等相關(guān)查詢(xún)界面。 信息查詢(xún) 機(jī)動(dòng)車(chē)公告信息查詢(xún)（1）功能描述搜索不同品牌不同車(chē)系的車(chē)輛公告信息，包括圖片和文字信息（2）功能界面（3）程序邏輯可根據(jù)給定的查詢(xún)條件查詢(xún)車(chē)輛信息。走馬燈:在任務(wù)欄走馬燈顯示最新條目，雙擊播報(bào)并地圖居中定位過(guò)車(chē)卡口。假/套牌預(yù)警更多：鏈接到假/套牌過(guò)車(chē)統(tǒng)計(jì)界面。當(dāng)前播報(bào)的條目行黃色標(biāo)注。 布控報(bào)警（1）功能描述顯示當(dāng)日已經(jīng)布控的車(chē)輛，經(jīng)過(guò)卡口時(shí)的記錄信息。（2）功能界面（3）程序邏輯只顯示異常過(guò)車(chē)，正常過(guò)車(chē)不顯示，顯示最新的20條，實(shí)時(shí)刷新。 （2）功能界面（3）程序邏輯過(guò)車(chē)量曲線圖更多：點(diǎn)擊進(jìn)入全市流量統(tǒng)計(jì)界面。車(chē)系維護(hù)：在系統(tǒng)維護(hù)模塊，可以對(duì)人工采集的車(chē)輛品牌，車(chē)輛型號(hào)，通用名稱(chēng)，進(jìn)行維護(hù)。更多：點(diǎn)擊進(jìn)入車(chē)輛查詢(xún)界面。4 功能設(shè)計(jì) 功能結(jié)構(gòu)圖 功能模塊 首頁(yè) 過(guò)車(chē)總量（1）功能描述在首頁(yè)顯示當(dāng)日過(guò)車(chē)和最近7天過(guò)車(chē)總量并在地圖標(biāo)注卡口點(diǎn)位。對(duì)于多節(jié)點(diǎn)操作，Spark 依賴(lài)于 Mesos 集群管理器。重建部分?jǐn)?shù)據(jù)集的過(guò)程依賴(lài)于容錯(cuò)機(jī)制，該機(jī)制可以維護(hù) 血統(tǒng)（即允許基于數(shù)據(jù)衍生過(guò)程重建部分?jǐn)?shù)據(jù)集的信息）。為了優(yōu)化這些類(lèi)型的工作負(fù)載，Spark 引進(jìn)了內(nèi)存集群計(jì)算的概念，可在內(nèi)存集群計(jì)算中將數(shù)據(jù)集緩存在內(nèi)存中，以縮短訪問(wèn)延遲。通過(guò)名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說(shuō)，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢(xún)外，它還可以?xún)?yōu)化迭代工作負(fù)載。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語(yǔ)言編寫(xiě)，比如 C++。此外，Hadoop 依賴(lài)于社區(qū)服務(wù)，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。 Hadoop 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的(lowcost)硬件上。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器操作系統(tǒng)可選用UNIX、WINDOWS，數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle，要求10g以上版本。如下圖所示： 關(guān)鍵技術(shù)路線平臺(tái)采用X86架構(gòu)通用服務(wù)器、“云計(jì)算分布式”架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流式計(jì)算、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高性能并發(fā)讀寫(xiě)以及分布式計(jì)算機(jī)分析挖掘。可通過(guò)動(dòng)態(tài)增加節(jié)點(diǎn)，提升吞吐能力，擴(kuò)展存儲(chǔ)、查詢(xún)、分析性能。3 架構(gòu)設(shè)計(jì) 總體應(yīng)用架構(gòu)交通管控大數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)分為數(shù)據(jù)層、采集層、處理層、存儲(chǔ)層、應(yīng)用層等層次架構(gòu)。 性能需求 高并發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集需求采用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)。在不改變現(xiàn)有卡口設(shè)備的情況下，就能夠挖掘出更多的車(chē)輛特征，便于實(shí)現(xiàn)更多應(yīng)用，有效利用了現(xiàn)有卡口設(shè)備，降低不必要的卡口重建投入。 基于大數(shù)據(jù)的勤務(wù)快速處置需求在崗執(zhí)勤民警通常負(fù)責(zé)的是一個(gè)區(qū)域的交通管理工作，很難掌握管轄區(qū)域內(nèi)所有路口路段的實(shí)時(shí)交通狀況。 基于大數(shù)據(jù)的車(chē)輛特征分析需求 以基于海量卡口數(shù)據(jù)獲取車(chē)輛出行OD，挖掘車(chē)輛通勤出行行為，分析車(chē)輛通勤行為特征與交通擁堵相關(guān)性分析，研究擁堵路段車(chē)流集散、車(chē)輛屬地屬性發(fā)展變化規(guī)律。并對(duì)管轄范圍內(nèi)的車(chē)輛出行規(guī)律等方面以日、月年為時(shí)間粒度進(jìn)行實(shí)時(shí)和歷史統(tǒng)計(jì)分析，并對(duì)現(xiàn)有信息開(kāi)展任意范圍內(nèi)的快速檢索和實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析，并將結(jié)果可視化顯示。（3）流處理服務(wù)器：基于Spark的大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)，支持高速查詢(xún)和低延時(shí)的統(tǒng)計(jì)能力，實(shí)現(xiàn)億以上的過(guò)車(chē)記錄大數(shù)據(jù)量秒級(jí)檢索能力。（1）數(shù)據(jù)接入服務(wù)器：統(tǒng)一接入卡口、電警過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)和過(guò)車(chē)圖片，并按大數(shù)據(jù)架構(gòu)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換管理?？煽啃院头€(wěn)定性從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)措施、設(shè)備性能、系統(tǒng)管理、廠商技術(shù)支持及維護(hù)能力等方面著手，確保系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性，達(dá)到設(shè)計(jì)的最大平均無(wú)故障時(shí)間。使項(xiàng)目能反映當(dāng)今的先進(jìn)水
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