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車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在安防行業(yè)中的應(yīng)用

2017-06-30 12:34:01吳權(quán)暉
科技與創(chuàng)新 2017年12期

吳權(quán)暉

摘 要:隨著現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展,人們?cè)絹碓街匾暟卜拦ぷ鳎瑑H依靠人力監(jiān)控會(huì)耗費(fèi)大量的精力及時(shí)間,且監(jiān)控質(zhì)量、效率均較低,而車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用了先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),將其應(yīng)用于安防行業(yè)中意義重大,提高了安防水平,確保了數(shù)字化、智能化監(jiān)控系統(tǒng)戲能的有效發(fā)揮。

關(guān)鍵詞:視頻監(jiān)控系統(tǒng);安防行業(yè);公安網(wǎng);圖像信息

中圖分類號(hào):D631.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2017.12.151

警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在業(yè)務(wù)層面,涵蓋圖像信息接入、數(shù)據(jù)挖掘處理、研判分析應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié)。在用戶層面,面向交警、治安、刑偵、情報(bào)、指揮中心等多個(gè)部門;在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層面,部署在公安網(wǎng)內(nèi),面向公安網(wǎng)用戶提供支撐服務(wù)。由此可見,警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在安防行業(yè)中有極大的應(yīng)用價(jià)值。

1 軟件技術(shù)架構(gòu)

車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)與模式識(shí)別技術(shù)、實(shí)時(shí)搜索引擎技術(shù)、分布式存儲(chǔ)技術(shù)等領(lǐng)先科技解決公安傳統(tǒng)刑偵手段遇到的技術(shù)難題。

視頻監(jiān)控信息、人員信息、案件庫信息、社會(huì)資源信息等作為原始信息流進(jìn)入分布式消息總線,經(jīng)過預(yù)處理的信息流再通過計(jì)算調(diào)度中心流向?qū)崟r(shí)搜索引擎服務(wù)器、分布式存儲(chǔ)計(jì)算服務(wù)器等進(jìn)行深入學(xué)習(xí),最后為分析研判、布控預(yù)警、業(yè)務(wù)處理等應(yīng)用提供API接口。

實(shí)時(shí)搜索引擎技術(shù)可對(duì)信息進(jìn)行即時(shí)、快速搜索。車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)利用實(shí)時(shí)搜索引擎技術(shù)實(shí)現(xiàn)10億條過車數(shù)據(jù)內(nèi)按品牌、型號(hào)等條件組合查詢時(shí)間不超過400 ms的性能指標(biāo)。

分布式存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)物理與邏輯隔離的重要技術(shù),可實(shí)現(xiàn)全市公安信息聯(lián)網(wǎng)共享。車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)利用Hadoop技術(shù)構(gòu)建分布式文件系統(tǒng)HDFS,HDFS文件系統(tǒng)具有高度的可擴(kuò)展性,有利于大量視頻圖像信息的存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)管理層,利用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫HBase對(duì)文件系統(tǒng)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理。

系統(tǒng)采用Nginx和HAproxy技術(shù)保障系統(tǒng)集群的負(fù)載均衡、高容錯(cuò)性以及高可用性,使系統(tǒng)可以提供不間斷、快速響應(yīng)、支持高并發(fā)請(qǐng)求的服務(wù)。

2 警務(wù)大數(shù)據(jù)深度挖掘與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

以公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用為核心,創(chuàng)新實(shí)戰(zhàn)技戰(zhàn)法,使偵防工作模塊化、桌面化,帶動(dòng)警務(wù)模式的轉(zhuǎn)變,解決海量視頻圖片數(shù)據(jù)難以針對(duì)性挖掘應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)的問題。本文重點(diǎn)對(duì)大數(shù)據(jù)研判應(yīng)用模塊進(jìn)行了闡述。

2.1 警務(wù)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)警與布控查緝

依托海量數(shù)據(jù)智能挖掘技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析算法,系統(tǒng)可整合道路卡口/電警視頻監(jiān)控、治安監(jiān)控、公安信息庫、社會(huì)資源信息、互聯(lián)網(wǎng)高價(jià)值信息等,以過車數(shù)據(jù)為主線,實(shí)現(xiàn)車輛軌跡與人員、案件、物品、電磁軌跡等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)挖掘。通過對(duì)關(guān)鍵情報(bào)的自動(dòng)提取、檢索和分析處理,可高效實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)人員、敏感行為、特定時(shí)段與區(qū)域的精確布控和實(shí)時(shí)預(yù)警。

2.2 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與共享統(tǒng)查模塊

可根據(jù)辦案需要將車輛信息與車主信息、車主關(guān)系人信息、全國機(jī)動(dòng)車登記信息、重點(diǎn)人員信息、吸毒人員信息、盜搶機(jī)動(dòng)車信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與分析,并可實(shí)現(xiàn)各地區(qū)過車數(shù)據(jù)的共享統(tǒng)查。

2.3 過車信息實(shí)時(shí)搜索分析系統(tǒng)

可按照車型、類別、車牌、照片以及依據(jù)車輛局部特征對(duì)過車數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)搜索。

2.3.1 按車型搜車

可依據(jù)品牌、型號(hào)、年款、時(shí)間、地點(diǎn)的任意組合搜索,支持精確車牌、模糊車牌以及無車牌的搜索。

2.3.2 按類別搜車

在任意時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行單個(gè)類別、多個(gè)類別、某個(gè)類別下的多品牌或單個(gè)品牌的搜索。

2.3.3 按車牌搜車

根據(jù)已有車牌快速進(jìn)行歷史行車信息的搜索,在搜索時(shí)可限定地理范圍及查詢時(shí)間。

2.3.4 按照片搜車

針對(duì)現(xiàn)有車型數(shù)量龐大,人工難以全部識(shí)別的問題,可根據(jù)車輛照片自動(dòng)進(jìn)行車輛信息數(shù)據(jù)的識(shí)別。

2.3.5 按車輛局部特征搜車

在已有車輛照片的情況下,依據(jù)照片上的車輛局部特征,比如車輛內(nèi)飾、年檢標(biāo)示、車頭標(biāo)示等局部的唯一特征進(jìn)行快速分析,查找該車輛的行車信息。

2.4 車蹤大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)

根據(jù)不同案件的處理需要,可滿足以下具體功能需求。

2.4.1 初次入城

可進(jìn)行日期、時(shí)間的選擇,可靈活設(shè)置回溯時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析,在分析結(jié)果中能查看車輛照片。

2.4.2 套牌車篩選

可進(jìn)行手動(dòng)圈定地理區(qū)域、任意選擇有效時(shí)間范圍進(jìn)行過車車輛的分析。

2.4.3 落腳點(diǎn)分析

依據(jù)車輛信息(包含但不限于),比如車牌、車型等,在限定的時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行分析,展示車輛最大可能性落腳地點(diǎn),在地圖上進(jìn)行位置標(biāo)示。落腳點(diǎn)分析時(shí),落腳時(shí)長(zhǎng)的限定可靈活設(shè)置。

2.4.4 自定義碰撞

滿足根據(jù)設(shè)定的多個(gè)案件信息進(jìn)行自定義碰撞分析,鎖定嫌疑車輛范圍。需要支持實(shí)現(xiàn)多個(gè)案件信息的設(shè)定,每個(gè)案件信息都包含案件時(shí)間、案件地點(diǎn)、車輛信息等。

支持通過案件時(shí)間的選擇以及案件地點(diǎn)信息進(jìn)行車輛分析,獲取嫌疑車輛并根據(jù)嫌疑度排序。根據(jù)案情的需要,還需支持可限定車輛范圍進(jìn)行挖掘,比如品牌、型號(hào)、年款、顏色等。

2.4.6 相似車牌串并

支持根據(jù)已有的車牌進(jìn)行自動(dòng)串并,獲取車牌號(hào)相差一位或兩位的同車型相似車輛。

2.4.7 一牌多車

支持根據(jù)已有的車牌號(hào)信息,快速查找出懸掛該車牌號(hào)的所有車輛,并依據(jù)照片分析出車型信息,分組顯示出與車牌號(hào)不符的車輛。

2.4.8 頻繁過車

支持通過限定查詢?nèi)掌凇r(shí)間以及可靈活設(shè)定的過車次數(shù),快速查找出符合條件的車輛;支持固定車型或特定類別車輛的頻繁過車分析。

2.4.9 軌跡重現(xiàn)

支持在已有單個(gè)車牌或多個(gè)車牌的情況下,在限定的時(shí)間區(qū)域內(nèi)快速在地圖上還原車輛的歷史軌跡,進(jìn)行軌跡重現(xiàn)分析時(shí)可限定車型及顏色。

2.4.10 遮擋面部檢測(cè)

支持通過設(shè)定查詢時(shí)間、查詢區(qū)域等進(jìn)行快速獲取符合條件的駕駛員遮擋面部行駛的車輛,支持在限定車型或車輛類別情況下的遮擋面部檢測(cè)。

2.4.11 同行車輛

支持通過設(shè)定車輛的信息,比如車牌號(hào)、跟車時(shí)長(zhǎng)、同行路口數(shù)量以及同行的時(shí)段進(jìn)行分析,查找尾隨車輛的信息;根據(jù)固定的品牌、型號(hào)、年款、顏色,可實(shí)現(xiàn)某具體車型信息的限定查找。

3 結(jié)束語

綜上所述,車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)為社會(huì)發(fā)展下的產(chǎn)物,為安防行業(yè)建設(shè)及發(fā)展提供了條件與基礎(chǔ),把視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用于安防領(lǐng)域?qū)儆谡_選擇。車輛警務(wù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在今后必將朝向高清化、遠(yuǎn)程化與數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展,也屬于今后社會(huì)發(fā)展的重點(diǎn)研究課題。

參考文獻(xiàn)

[1]黎洪松.數(shù)字視頻技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,1994.

[2]楊春雷.云計(jì)算在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2015(05).

〔編輯:張思楠〕

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