大数据云时代 智能交通系统的机遇与挑战(4)_数据分析师考试

针对刑侦时犯罪团伙车辆经常结队活动的特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时，根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌，挖掘出有关联的车辆，为破案提供线索。根据犯罪嫌疑车辆的车牌号码、车牌种类、车辆通过时间、分析时间间隔、路口名称及车道号这几个条件筛选出与犯罪嫌疑车辆有关联的车。

　　对选定时间段内的过车信息进行比对，若检索出符合跟踪规则的车辆信息，则显示在列表中，能够帮助公安刑侦加快分析和侦破力度，提高办案效率。

　　车辆频度分析

　　该功能主要是根据车辆经过的监控点记录信息，进行频度分析，确定该车辆通过各个卡口的频率。

　　根据设定的频度阈值，分析在某一段时间内通行某路口次数超过设定阈值的车辆。一方面用作交通信息采集，另一方面可用于对活动异常的车辆进行预警。

　　选定路口、时间段，设定频度阈值，分析超出阈值范围的车辆过车信息。

　　车辆关联分析

　　实现根据车辆的查询结果进行再次关联分析功能。

　　此功能需要两次查询，第一次查询得出结果集A(即：某时间段范围内通过某路口的车辆)，然后在结果集A(即：某时间段范围内通过某路口的车辆)的基础上再次选择查询条件(比如：修改时间范围、修改地点路口)进行查询，查询出最终的结果集B，此结果是对结果集A(即：某时间段范围内通过某路口的车辆)在B条件下的统计结果。此结果对公安侦查犯罪案件提供了有利的依据。

　　对于指定的两个或两个以上不同区域范围内的所有采集设备，在不同时间范围内，通过遍历搜索的方式，碰撞搜索并精确定位具备相同特征要素的机动车，车牌号码、车牌颜色、车型、车身颜色等治安常用线索均可作为研判特征要素，可以快速发现不同区域涉案嫌疑车辆之间的关联性。

　　“云计算、大数据”趋势，促使各厂家不断的投入技术研发，满足不同现场的应用需求，遵循和贴近软件和硬件的行业标准，减少在联网和融合时的复杂度和困难度。

　　“云计算、大数据”应用未来势必对安防行业有深刻的改变和影响。尤其在智慧城市行业和交通行业。交通方面海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。实时交通状况分析可通过视频实时分析道路交通流量，然后综合分析统计出全城市的交通状况;套**可通过视频进行车牌识别，按照一定的规则(如最近时间内一定距离以外)在全城市中检索相同车牌的汽车。

　　高清化、网络化和智能化的安防行业在新的纪元中，虽然会面临这样那样的问题，但是我相信随着云计算和大数据应用技术的成熟和完善，行业势必会更快速的发展。云时代的到来已为我们指明了方向，云计算和大数据技术就像是打开未知世界之门的钥匙，让我们可以更加经济的进行系统建设，更加高效的进行数据分析，更加有力的推动社会的进步和发展。