安防技術(shù)，數(shù)據(jù)時代下的智能交通平臺應(yīng)用
一、概述
眾所周知，智能交通的核心應(yīng)用，在于智能交通平臺;而智能交通平臺的核心，在于交通數(shù)據(jù)的綜合管理和應(yīng)用。在當(dāng)前的智能交通領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的交通管理和應(yīng)用正在逐漸取代以前相對粗獷的交通管理模式，“治堵”、“管控”、“限行”、“精準(zhǔn)打擊”、“科學(xué)決策”、“合理配時”等等字眼正在不斷地對新一代的智能交通平臺提出更高的要求。本文就以“如何精準(zhǔn)打擊無真實號牌車輛”、“如何基于交通數(shù)據(jù)做交通管理行為的專項整治”、“如何利用交通大數(shù)據(jù)輔助交通組織優(yōu)化”等三個經(jīng)典數(shù)據(jù)應(yīng)用，闡述數(shù)據(jù)時代下的智能交通綜合應(yīng)用。
二、基于大數(shù)據(jù)的涉牌違法車輛的分析和研判
在路上的時候，我們經(jīng)常會看到這樣的一些車輛，比如未懸掛號牌的、用光盤遮擋的、防撞裝置或者備胎遮擋號牌的、用泥漿、油漆污損號牌或者膠貼涂抹號牌的、可翻轉(zhuǎn)號牌架的車輛!
隨著下面此類新聞在不斷地映入我們的眼簾，與這些車輛相關(guān)性較大的關(guān)鍵詞往往就是遮牌、違法、事故、逃逸乃至死亡，我們不得不接受這樣一個事實——珍惜生命，遠(yuǎn)離無牌車!
事實上，整治涉牌違法一直是交警最為重視的一項工作，而且在《道路交通安全法》中，對此類涉牌違法的處罰也是最嚴(yán)厲的!
但是此類車輛有一個共同的特征，即車輛號牌無法辨識或者不真實，所以不能通過號牌確定車輛的真實身份。而交警現(xiàn)役的非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)需要100%依賴準(zhǔn)確看清車輛號牌，例如闖紅燈電子警察系統(tǒng)、超速卡口抓拍系統(tǒng)、違停取證系統(tǒng)以及手動抓拍系統(tǒng)等。
那么問題來了，怎樣在不知道車牌的情況下，打造一套可用于實戰(zhàn)的涉牌違法研判分析系統(tǒng)?
讓我們理一下思路，對無牌車輛怎么研判?車輛除了車牌外有什么其他的特征?車標(biāo)、車身顏色、車型、品牌及子品牌、駕駛室特征……是不是有了以圖搜車的想法了?但是以前的以圖搜車為什么不能奏效呢?首先是不是搜車的準(zhǔn)確率不高?其次是不是搜車的速度太慢?第三點是不是搜車跟后續(xù)的處罰的業(yè)務(wù)脫節(jié)了?那么好，理清楚問題，我們是不是有了更好的方向了?
這就是非常典型的數(shù)據(jù)時代下，針對車輛研判的大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)：通過二次識別的云分析給出車輛數(shù)據(jù)精準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化描述;全文檢索引擎將這些結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索優(yōu)化;智能交通綜合平臺通過數(shù)據(jù)比對列出相似度從高到低車輛，從而確定目標(biāo)車輛真實號牌。與以往的車輛研判相比提升的是，基于大數(shù)據(jù)全文檢索引擎下的搜索速度更快;基于云分析系統(tǒng)下的二次識別和車輛建模準(zhǔn)確度更高。
一、概述
眾所周知，智能交通的核心應(yīng)用，在于智能交通平臺;而智能交通平臺的核心，在于交通數(shù)據(jù)的綜合管理和應(yīng)用。在當(dāng)前的智能交通領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的交通管理和應(yīng)用正在逐漸取代以前相對粗獷的交通管理模式，“治堵”、“管控”、“限行”、“精準(zhǔn)打擊”、“科學(xué)決策”、“合理配時”等等字眼正在不斷地對新一代的智能交通平臺提出更高的要求。本文就以“如何精準(zhǔn)打擊無真實號牌車輛”、“如何基于交通數(shù)據(jù)做交通管理行為的專項整治”、“如何利用交通大數(shù)據(jù)輔助交通組織優(yōu)化”等三個經(jīng)典數(shù)據(jù)應(yīng)用，闡述數(shù)據(jù)時代下的智能交通綜合應(yīng)用。
二、基于大數(shù)據(jù)的涉牌違法車輛的分析和研判
在路上的時候，我們經(jīng)常會看到這樣的一些車輛，比如未懸掛號牌的、用光盤遮擋的、防撞裝置或者備胎遮擋號牌的、用泥漿、油漆污損號牌或者膠貼涂抹號牌的、可翻轉(zhuǎn)號牌架的車輛!
隨著下面此類新聞在不斷地映入我們的眼簾，與這些車輛相關(guān)性較大的關(guān)鍵詞往往就是遮牌、違法、事故、逃逸乃至死亡，我們不得不接受這樣一個事實——珍惜生命，遠(yuǎn)離無牌車!
事實上，整治涉牌違法一直是交警最為重視的一項工作，而且在《道路交通安全法》中，對此類涉牌違法的處罰也是最嚴(yán)厲的!
但是此類車輛有一個共同的特征，即車輛號牌無法辨識或者不真實，所以不能通過號牌確定車輛的真實身份。而交警現(xiàn)役的非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)需要100%依賴準(zhǔn)確看清車輛號牌，例如闖紅燈電子警察系統(tǒng)、超速卡口抓拍系統(tǒng)、違停取證系統(tǒng)以及手動抓拍系統(tǒng)等。
那么問題來了，怎樣在不知道車牌的情況下，打造一套可用于實戰(zhàn)的涉牌違法研判分析系統(tǒng)?
讓我們理一下思路，對無牌車輛怎么研判?車輛除了車牌外有什么其他的特征?車標(biāo)、車身顏色、車型、品牌及子品牌、駕駛室特征……是不是有了以圖搜車的想法了?但是以前的以圖搜車為什么不能奏效呢?首先是不是搜車的準(zhǔn)確率不高?其次是不是搜車的速度太慢?第三點是不是搜車跟后續(xù)的處罰的業(yè)務(wù)脫節(jié)了?那么好，理清楚問題，我們是不是有了更好的方向了?
這就是非常典型的數(shù)據(jù)時代下，針對車輛研判的大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)：通過二次識別的云分析給出車輛數(shù)據(jù)精準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化描述;全文檢索引擎將這些結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索優(yōu)化;智能交通綜合平臺通過數(shù)據(jù)比對列出相似度從高到低車輛，從而確定目標(biāo)車輛真實號牌。與以往的車輛研判相比提升的是，基于大數(shù)據(jù)全文檢索引擎下的搜索速度更快;基于云分析系統(tǒng)下的二次識別和車輛建模準(zhǔn)確度更高。
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