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典型案例

黑车治理 数据服务

基于大数据的社会治理。

方案简介 Brief Introduction

运用云计算、并行数据挖掘、图像识别等技术,将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来,全面掌握道路通行情况,为策略制定、分析研判、行动部署提供依据。系统通过对交通流大数据采集存储、流量分析、车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用,对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模,按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警,准确快速地实现特定车辆追踪与锁定,获取车辆真实行踪,将有价值的图片数据提供给相关部门,为“黑车”分析提供线索和证据。

黑车识别算法模型

创新亮点 Characteristics

基于大数据平台的车辆
特征二次识别

过车图片里面包含了很多信息,这些信息是卡口设备本身无法有效识别出来的信息,例如车辆品牌、车辆型号等。基于大数据系统的车辆特征二次识别技术从根本上克服了传统车辆检索只能按照号牌进行单一查询的功能缺陷,实现了按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合查询和模糊查询强大功能。在不改变现有卡口设备的情况下,就能够挖掘出更多的车辆特征,便于实现更多应用,有效利用了现有卡口设备,降低不必要的卡口重建投入。

基于大数据的车辆
特征分析

欧冠买球投注基于海量卡口数据获取车辆出行OD,挖掘车辆通勤出行行为,分析车辆通勤行为特征与城市交通相关性分析,研究路段车流集散、车辆属地属性发展变化规律。准确分析道路交通、卡点进出车辆流动情况,为合理调配警力、提高车辆管理水平提供科学依据。

基于大数据平台的综合
应用需求

欧冠买球投注通过过车图片、行驶行为特征分析和人员、车辆档案关联分析,确定各类人员/车辆的详细信息。以全库精细搜索和模糊查询,实现一定时间内经过各采集点特定车辆行车轨迹分析,记录轨迹路线信息并在GIS地图中进行可视化展示和报警,形成行驶轨迹数据的高速检索。对同一辆车在多个监控点出现的轨迹进行时空分析,实现对任意时间和地区范围内重点车辆行驶规律的分析研判,并预测一定时间内高概率出现的区域。

典型案例 Typical Case

贵阳市公安交通管理局