道路卡口通行數(shù)據(jù)挖掘研究

周軍 廣東省廣州市公安局

道路卡口通行數(shù)據(jù)挖掘研究

周軍 廣東省廣州市公安局

主要針對廣州市道路卡口系統(tǒng)通行數(shù)據(jù)進行分析研究，通過歸納總結(jié)涉車犯罪規(guī)律，結(jié)合公安機關辦案經(jīng)驗，建立一系列指標模型，實現(xiàn)異常軌跡車輛的自動分析研判，從而提高公安機關打擊有組織盜、搶機動車團伙的效率。

道路卡口 機動車 數(shù)據(jù)挖掘 模型

一、引言

道路卡口系統(tǒng)通過分布在道路上架設的高清攝像機，采用光電技術、圖像處理技術及模式識別等技術對過往車輛進行抓拍，實現(xiàn)對車輛的過車信息、流量分布等情況不間斷自動記錄，是公安機關交通管理、涉車犯罪打擊工作的重要基礎技術支撐系統(tǒng)，在甄別假套牌、肇事逃逸軌跡及車輛出行特點規(guī)律分析中發(fā)揮了重要作用。隨著珠三角地區(qū)經(jīng)濟、社會的發(fā)展以及城市化進程的加快，道路卡口系統(tǒng)布局逐漸形成省、市、區(qū)（縣）際出入口全覆蓋，有些發(fā)達市區(qū)甚至實現(xiàn)了網(wǎng)格化布局，因此道路卡口系統(tǒng)在打擊跨區(qū)、跨市甚至跨省流動作案方面的作用日益突顯。

二、背景介紹

廣州全市已建成道路卡口系統(tǒng)632套，基本覆蓋市際、環(huán)城、中心城區(qū)的道路卡口系統(tǒng)網(wǎng)絡，系統(tǒng)日過車數(shù)近1500萬輛，隨著道路卡口系統(tǒng)的不斷擴建，車輛流量不斷增大，預計短時間內(nèi)系統(tǒng)過車數(shù)將超過2000萬輛。按照過車數(shù)據(jù)及圖片保存六個月計算，系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量達到900T。如此龐大的數(shù)據(jù)量，而且包含了結(jié)構(gòu)化的過車數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的過車圖片，傳統(tǒng)治安卡口的功能已經(jīng)無法滿足公安機關社會管理工作的要求。如何通過對卡口通行數(shù)據(jù)的研判實現(xiàn)主動發(fā)現(xiàn)破案線索，打擊有組織的盜、搶機動車團伙，從另一個方面挖掘系統(tǒng)效能，實現(xiàn)信息利用的最大化，已經(jīng)成為一個亟需解決的技術難題。為了研究車輛軌跡及通行規(guī)律，筆者所在的廣州市公安局抽調(diào)專門力量，以廣州市市際卡口為研究對象，開展了道路卡口數(shù)據(jù)挖掘的研究工作。

三、研究目的

研究的主要目的就是要從長期涉車犯罪破案經(jīng)驗中總結(jié)出一批定量分析規(guī)則，通過不同規(guī)則組合，實現(xiàn)數(shù)學模型的構(gòu)建；通過對卡口后臺數(shù)據(jù)庫的綜合分析，對車輛異常行為和軌跡特征進行研判，建立一系列數(shù)據(jù)分析模型；通過模型自動篩選一批可疑車輛，實現(xiàn)精確打擊，指導涉車犯罪案件的偵破工作。同時，還能對不同類型車輛的出行軌跡和規(guī)律進行分析，為限行、限牌等交通管制措施提供宏觀數(shù)據(jù)支撐，有利于交通管理工作的智能化。

四、研究內(nèi)容

此次納入研究的卡口系統(tǒng)總共90套，該批卡口主要分布在廣州市主要出入口以及重點區(qū)（縣）際出入口，日過車量約350萬輛。過車圖片存儲時間為90天，過車數(shù)據(jù)存儲時間為180天，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫及存儲陣列總共存儲31500萬張圖片及63000萬條過車數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)大小約150T。

五、研究過程

研究主要經(jīng)歷了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫建立、建模及主題分析等過程，如圖1所示。

（一）關鍵概念描述

1. 數(shù)據(jù)倉庫

是一個面向主題、集成、相對穩(wěn)定、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉庫表按內(nèi)容性質(zhì)分為維度表和事實表兩種。

2. 維度表

記錄基礎數(shù)據(jù)，作為分析的維度，如車主信息、車輛信息、卡口位置信息等。

3. 事實表

記錄實際發(fā)生的數(shù)據(jù)，具體體現(xiàn)為卡口車輛往來記錄、車輛犯罪記錄。

4. 指標模型

由一系列用于衡量、評估事件的指標組成，是破案經(jīng)驗的數(shù)字化模型。

5. 分析主題

數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，其數(shù)據(jù)按照一定的主題域進行組織。所謂主題，就是指數(shù)據(jù)歸類的標準，每個主題對應一個客觀分析領域。面向主題，就是指數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息按照主題進行組織，其組織方式是在較高層次上進行數(shù)據(jù)抽象，對犯罪模型指標體系進行重組（注入變量），以便靈活、側(cè)重分析情況。

（二）研究對象選取

考慮到涉車違法及犯罪活動的復雜性，我們決定選取假牌車、套牌車及異常軌跡車輛作為研究對象，從車輛速度、運行軌跡等方面尋找規(guī)律。

1. 假牌車分析

假牌車是指懸掛自編自造車牌的車輛。在日常巡查過程中，路面警力基本很難用肉眼判斷其號牌的真實性，基于數(shù)據(jù)庫比對技術，通過道路卡口系統(tǒng)識別的車輛號牌與車輛庫進行比對，不存在的號牌即可確定為假牌車。

2. 套牌車分析

（1）一定時間段內(nèi)同一輛車出現(xiàn)在兩個不可能出現(xiàn)的地點。例如相隔3分鐘之內(nèi)的時間段，同一輛車出現(xiàn)在相隔10公里及以上的兩個地點。

（2）同一時間同一輛車出現(xiàn)在兩個地點。

（3）同一車牌在同一地點或不同地點以不同車型或類別出現(xiàn)。

3. 可疑車輛分析

可疑車輛是指車輛的通行時間及頻率與案、事件發(fā)生地高度關聯(lián)的車輛。由于涉及偵查手段，這里不再贅述。

（三）技術難點

處理大數(shù)據(jù)量的系統(tǒng)，性能往往是最大的瓶頸，反應在用戶層面，則是用戶體驗的一個重要指標。響應時間必須滿足用戶的合理要求，性能體現(xiàn)在兩個方面：一是數(shù)據(jù)抽取效率，二是數(shù)據(jù)檢索效率。我們采取了以下優(yōu)化方向：合理分配內(nèi)存；使用Raid5磁盤陣列，平衡IO負擔；抽取優(yōu)化；檢索優(yōu)化，為數(shù)據(jù)庫建立合理的索引，使用“全文檢索+臨時表+數(shù)據(jù)表”的方式，進行最大限度的優(yōu)化。

（四）主要實現(xiàn)過程

1. 采集數(shù)據(jù)

采集外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)：車輛信息、車主信息、卡口位置信息、車輛往來信息，由系統(tǒng)管理員設置與外部系統(tǒng)的接口配置。作為系統(tǒng)服務，自動輪詢采集，及時更新數(shù)據(jù)。

主要大、中型礦區(qū)有：五臺柏枝巖鐵礦區(qū)、繁峙大明煙大草坪礦段、原平南坡村—孫家莊礦區(qū)、代縣趙村、白峪里、山羊坪東鐵礦區(qū)、嵐縣袁家村、婁煩狐姑山、尖山東大型礦區(qū)；靈丘東長城西礦段、繁峙—靈丘平型關鐵礦、代縣八塔礦區(qū)、原平郭家莊、山碰、章腔—令狐、嵐縣寧家灣等中型礦區(qū)以及左權蒿場—連麻溝鐵和黎城小寨、黃崖洞鐵礦中型礦區(qū)。

2. 錄入指標模型

犯罪特征數(shù)字化，轉(zhuǎn)為指標，并分配各指標所占權重。為細化模型粒度和簡化指標，提供指標變量及范圍，供創(chuàng)建主題分析時靈活設置。

3. 確定分析主題

分析主題可以根據(jù)指標模型動態(tài)配置，而指標模型也是可以靈活配置的，因此能夠滿足以后可能的其它主題分析需求。根據(jù)涉車案件規(guī)律，初步確定假牌車、套牌車等分析主題。

4. 建模

（1）做好機動車、駕駛證等基礎資料分類。

（2）聚類方法不是指具體的特定的聚類算法，而是對目標體屬性實現(xiàn)“物以類聚”的思路。在不同的應用場合，有著不同的集聚規(guī)則和算法實現(xiàn)。本次研究使用基于模型的聚類劃分，可以理解為某個主題分析是尋找某一類車輛，這種類是動態(tài)的（用戶輸入條件參數(shù)），分析是動態(tài)追蹤目標物體（車輛）的過程。

（3）關聯(lián)與預測。關聯(lián)應用于特定的情況，如涉及此案件什么樣的車可能性比較大，系統(tǒng)提供這樣的輸入，但需人工關聯(lián)選擇；預測需要大量的涉案記錄，用于分析特征，根據(jù)特征權重尋找類似車輛。

（4）算法效率平衡。在允許范圍內(nèi)，放寬約束以提升效率。如軌跡匹配，假設車輛1依次經(jīng)過卡口ABCD，車輛2依次經(jīng)過卡口ABD，車輛3依次經(jīng)過卡口ABBC（B被拍攝兩次），車輛4依次經(jīng)過卡口ABCDD（D被拍攝兩次），查詢與車輛1重合3次的車輛。若嚴格按卡口順序匹配，將采用滑動窗口算法（窗口寬度為3）匹配軌跡，此方法效率較低（時間耗費大），匹配出車輛（4）；若按卡口順序，允許間隔出現(xiàn)，那么將采用點匹配算法，此方法為最高效率，匹配出車輛（1，2，4）、（1，3，4）車輛，實際也是符合的。因此，放寬約束可使用較高效的算法。

六、研究成果

經(jīng)過近半年時間的研究和代碼實現(xiàn)，成功研發(fā)了一套道路卡口預警和研判系統(tǒng)。系統(tǒng)每周自動更新廣州市機動車庫數(shù)據(jù)300余萬條，總共接入治安卡口54個，每日抽取、新增行車數(shù)據(jù)140余萬條，月行車數(shù)據(jù)規(guī)模達4000萬，基本滿足20天數(shù)據(jù)量的檢索需求。系統(tǒng)主要實現(xiàn)假牌識別、時速異常、超速、行車規(guī)律等分析功能。除用于數(shù)據(jù)挖掘、分析的各項模型外，系統(tǒng)還提供非常便捷的統(tǒng)計分析模塊，直觀顯示全市各區(qū)卡口流量、車流量、假牌統(tǒng)計和緝查報警統(tǒng)計圖（報）表。

七、實驗測試

主要測試情況見表1。

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八、案例驗證

系統(tǒng)初步研發(fā)完成后組織涉車案件研判骨干參加了系統(tǒng)培訓，并下發(fā)試運行賬號進行實際測試。試用過程中，一方面收到不少面向案件對于模型應用的有效建議，另一方面也發(fā)現(xiàn)這批模型中除假牌識別、時速異常、行車規(guī)律用戶使用較多外，其它模型難以達到理想的分析效果。

經(jīng)總結(jié)，開發(fā)團隊確立了“傻瓜化”和“顆粒化”的優(yōu)化思路。傻瓜化，即簡單直白，一鍵就能點出辦案人員想要的東西，如“假牌分析”模塊。“顆粒化”即進一步細化用戶需求，貼近辦案人員使用習慣。例如調(diào)整數(shù)據(jù)抽取時間至凌晨5點，以滿足盜車案高發(fā)時段第一時間研判的需求；行車規(guī)律也細化采用了多種形式分析每天規(guī)律，如出現(xiàn)次數(shù)和出現(xiàn)天數(shù)統(tǒng)計、分析。最后，設計了徘徊查詢、套牌查詢、套牌分析、出現(xiàn)次數(shù)分析、出現(xiàn)天數(shù)分析、未識別車牌、工具車查詢、組合分析等既有非常強的目的性，又簡單實用的模型。根據(jù)收集回的應用成效案例，總結(jié)出了模糊查詢、假牌分析、從庫到車、車輛徘徊、組合分析等技戰(zhàn)法指導實戰(zhàn)應用。目前，該系統(tǒng)功能已基本完備，辦案部門普遍反映查詢效率高，應用效果好。

九、總結(jié)

此次研究雖然取得了一定成果，但還存在不足之處：① 系統(tǒng)軟硬件性能還不適應大數(shù)據(jù)量的研判分析應用。隨著廣州市交通流量的不斷增多，道路卡口系統(tǒng)的數(shù)量也在不斷增加，要想實現(xiàn)全市所有道路卡口數(shù)據(jù)的挖掘分析工作，僅通過簡單的硬件拼湊肯定無法解決；② 數(shù)據(jù)源不完整。由于數(shù)據(jù)安全及保密規(guī)定的要求，某些數(shù)據(jù)庫只能通過請求訪問的方式實現(xiàn)小批量讀取，如全國車輛庫、年審圖片庫等，尚無法實現(xiàn)大批量的分析比對工作，影響最終分析結(jié)果；③ 分析模型準確性不高。由于數(shù)據(jù)量太大，為了得到盡量準確而且少的分析結(jié)果，辦案部門希望分析模型足夠準確。

針對上述問題，筆者提出以下幾個改進的方向：① 引入云計算技術進行網(wǎng)格計算，提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析效率；②梳理整合涉車類數(shù)據(jù)庫資源。通過行政及技術手段，實現(xiàn)全國車輛庫、全省出租車庫、年審車輛等數(shù)據(jù)庫的共享；③分析模型優(yōu)化。通過進一步調(diào)研，摸清辦案思路，將定性原則轉(zhuǎn)化為定量指標，實現(xiàn)分析模型優(yōu)化工作。

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[3] 袁鴻燕. 基于數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)在決策模型中的應用研究. 電腦知識與技術,2013(36).

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