云應(yīng)用解決方案

PAGEPAGE10應(yīng)用平臺(tái)解決方案云計(jì)算破解當(dāng)前諸多交通瓶頸問(wèn)題。什么是交通大數(shù)據(jù)GPSRFID道城市交通信息化建設(shè)，為公安交通實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用服務(wù)，為市民出行服務(wù)。什么是云分析2000類別、異常特征（如遮擋面部、遮擋號(hào)牌）、唯一性局部特征（內(nèi)飾物）等關(guān)鍵信息?？蓪?duì)提交的圖像中的車(chē)輛車(chē)牌顏色及車(chē)牌號(hào)進(jìn)行二次識(shí)別，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行，時(shí)間、地理、軌跡等的對(duì)比識(shí)別，以得出分析結(jié)果。交通安全等，不斷在不同的時(shí)間，不同的階段建立了交通卡口、違法檢測(cè)、道路不同時(shí)期，不同階段建設(shè)的信息化系統(tǒng)，技術(shù)路線，功能性能指標(biāo)各異，在套牌、摘牌、故意遮擋號(hào)牌等涉車(chē)案件中，不能找到行之有效的手段處理。GPU+CPU2000關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)云計(jì)算 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)需求。TCP/IP支持多種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，便于和各系統(tǒng)間的互聯(lián)、互通、互控，遵循規(guī)范的通用接口標(biāo)準(zhǔn)，使系統(tǒng)對(duì)硬件環(huán)境、通信環(huán)境、軟件環(huán)境、操作系統(tǒng)之間的相互制約和影響減至最小。系統(tǒng)的使用者通常為指揮中心調(diào)度人員、指揮中心帶班領(lǐng)導(dǎo)、支/總/大隊(duì)的主管領(lǐng)導(dǎo)、交通秩序管理人員、大隊(duì)分控中心人員、路面執(zhí)勤民警等。系統(tǒng)維護(hù)的職責(zé)則由運(yùn)維工程師和系統(tǒng)管理員完成。突發(fā)事件應(yīng)對(duì)、交通數(shù)據(jù)挖掘研判等業(yè)務(wù)需求。（路網(wǎng)信息、設(shè)備設(shè)施信息）、警力資源管理（）系統(tǒng)配置管理。在應(yīng)用層下面是支持業(yè)務(wù)應(yīng)用的支撐層，在這層完成對(duì)信息的采集、匯聚、GIS視頻服務(wù)、誘導(dǎo)服務(wù)等信令及數(shù)據(jù)的服務(wù)或中間件。來(lái)源，如GPS信息、交通管制信息、氣象信息等。視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和提取處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過(guò)視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)，可挖掘出視頻圖像中的人、車(chē)、物、事件等結(jié)構(gòu)化信息，進(jìn)一步用于大數(shù)據(jù)的分析挖掘。同時(shí)，視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)可提供視頻摘要、視頻濃縮、視頻質(zhì)量診斷等智能分析服務(wù)，使上層應(yīng)用提高視頻處理的效率。通用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)HadoopSpark算機(jī)。基于SparkHadoop10~100行業(yè)大數(shù)據(jù)能力平臺(tái)提供服務(wù)。大數(shù)據(jù)運(yùn)維平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行部署、配置、管理、監(jiān)控，通過(guò)自動(dòng)化安裝的方式，方便用戶架設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。同時(shí)，通過(guò)可視化界面，可以形象地獲知整個(gè)平臺(tái)的運(yùn)行狀況。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，當(dāng)平臺(tái)需要升級(jí)或擴(kuò)容時(shí)，可方便的通過(guò)該工具進(jìn)行調(diào)整。視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)1、視頻云存儲(chǔ)布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)集群的方式，能夠提供基于任務(wù)自動(dòng)負(fù)載均衡的數(shù)據(jù)處理方式，解決從海里視頻圖像數(shù)據(jù)中解析出來(lái)的視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求。視頻云分析方案架構(gòu)圖具體包括以下模塊：特征提取模塊特征提取模塊負(fù)責(zé)對(duì)實(shí)時(shí)或歷史視頻圖像中的結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行提取，包括DataEngine進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。行為分析模塊DataEngine音頻分析模塊用報(bào)警的依據(jù)。以圖搜圖模塊回圖片列表。以圖搜圖模塊支持對(duì)人臉圖片的搜索，支持對(duì)車(chē)輛圖片的搜索。隱私保護(hù)模塊個(gè)人隱私。視頻摘要模塊看視頻的時(shí)間，提高工作效率。視頻濃縮模塊觀看視頻的時(shí)間，提高工作效率。視頻質(zhì)量診斷模塊入視頻流進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)攝像機(jī)是否在線、畫(huà)面是否正常等問(wèn)題。視頻圖像增強(qiáng)復(fù)原模塊差的視頻、圖像進(jìn)行智能修復(fù)并增強(qiáng)處理。通用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)通用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)是大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算中心，具有分布式、統(tǒng)一存儲(chǔ)、案事件等大數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的綜合利用提供支撐。系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖HDFS2.0：運(yùn)行在通用硬件上的可擴(kuò)展高容錯(cuò)的分布式文性和存取效率，還易于擴(kuò)展。YARN：IO、網(wǎng)絡(luò)、磁盤(pán)等。Map/Reduce：分布式計(jì)算框架，負(fù)責(zé)將一個(gè)需要非常巨大的計(jì)行處理，最后把這些計(jì)算結(jié)果綜合起來(lái)得到最終的結(jié)果。HBase：Solr：Lucene，RESTful引擎，設(shè)計(jì)用于云計(jì)算中，能夠達(dá)到穩(wěn)定、可靠、快速實(shí)時(shí)搜索。Spark：Map/ReduceHadoopMap/Reduce快10x到100x倍。流計(jì)算Stream：流計(jì)算，負(fù)責(zé)對(duì)流媒體數(shù)據(jù)的分析計(jì)算。Zookeeper：HDFSHBaseSparkMap/Reduce等分布式系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。Kafka：分布式數(shù)據(jù)總線，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、整合、交互。Sqoop：SQLtoHadoop，一個(gè)數(shù)據(jù)抽取工具，用于從關(guān)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop。1、分布式文件系統(tǒng)HDFS不怕故障的存儲(chǔ)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。2、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBaseHDFSHBase（以達(dá)到數(shù)百億行以及數(shù)百萬(wàn)列別。3、分布式計(jì)算MapReduce1TB)的并行計(jì)算。MapReduceReduceMap4、分布式協(xié)作系統(tǒng)ZooKeeper行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)與通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行對(duì)接，負(fù)責(zé)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)、測(cè)速數(shù)據(jù)）進(jìn)行分析計(jì)算，提供快速檢索、分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘等功能，并提供用戶最終的操作界面。面向交通行業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)展示平臺(tái)，即為XZX-TMS-9200智能交通綜合管控平臺(tái)。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行部署和管理，結(jié)構(gòu)示意圖如下圖所示，包括集群部署、集群管理、任務(wù)管理、服務(wù)管理、狀態(tài)監(jiān)控、用戶管理、告警、日志等模塊。數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)架構(gòu)圖前端新建及已建能夠按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議接入的設(shè)備通過(guò)智能交通綜合管控平臺(tái)識(shí)別。SDK數(shù)據(jù)整合后再轉(zhuǎn)發(fā)至云分析平臺(tái)進(jìn)行車(chē)輛建模和二次識(shí)別。URL等信息提供給大數(shù)據(jù)平臺(tái)。HDFSHDFSSolrZookeeperwebservice口，智能交通管控平臺(tái)通過(guò)調(diào)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)接口進(jìn)行處理應(yīng)用。云分析數(shù)據(jù)處理流程用的是被動(dòng)工作模式。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理流程件等大數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的綜合利用提供支撐。交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能快速檢索針對(duì)過(guò)車(chē)記錄表及違法記錄表有針對(duì)車(chē)牌的精確查詢及模糊查詢需求，如下：1、過(guò)車(chē)記錄精確查詢車(chē)牌結(jié)合過(guò)車(chē)時(shí)間(開(kāi)始時(shí)間+截止時(shí)間)、根據(jù)選擇卡口、車(chē)道、方向、車(chē)它篩選條件隨意組合在海量過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)中對(duì)車(chē)牌做精確查詢并且要求在秒級(jí)內(nèi)返回查詢結(jié)果。2、過(guò)車(chē)記錄模糊查詢車(chē)牌結(jié)合過(guò)車(chē)時(shí)間(開(kāi)始時(shí)間+截止時(shí)間)、根據(jù)選擇卡口、車(chē)道、方向、車(chē)輛標(biāo)識(shí)、顏色深淺、車(chē)輛類型、車(chē)速、車(chē)長(zhǎng)、號(hào)牌段、車(chē)身顏色、車(chē)牌顏色等其它篩選條件隨意組合在海量過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)中對(duì)車(chē)牌的前綴、中間、后綴做模糊查詢并且要求在秒級(jí)內(nèi)返回查詢結(jié)果。3、違法記錄精確查詢處理狀態(tài)等其它篩選條件在海量違法過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)中做精確查詢并且要求在秒級(jí)內(nèi)返回查詢結(jié)果。4、違法記錄模糊查詢5、軌跡查詢查詢車(chē)輛在特定的時(shí)間段內(nèi)的行車(chē)軌跡：即在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)（根據(jù)場(chǎng)景，還可以設(shè)置車(chē)輛類型、顏色深淺、車(chē)牌類型、車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)速、車(chē)長(zhǎng)、號(hào)牌段、車(chē)身顏色、車(chē)牌顏色等限制條件），同時(shí)經(jīng)過(guò)多個(gè)卡口（至少兩個(gè)以上才能確定一條軌跡）的過(guò)車(chē)信息。6、快速統(tǒng)計(jì)針對(duì)過(guò)車(chē)記錄表及違法記錄表有如下統(tǒng)計(jì)需求：過(guò)車(chē)記錄表車(chē)流量統(tǒng)計(jì)（（過(guò)車(chē)記錄表車(chē)流量對(duì)比（1間段（1）的車(chē)流量對(duì)比。通過(guò)車(chē)流量對(duì)比能夠?qū)Ω纳瞥鞘薪煌ㄕ{(diào)度提供依據(jù)。違法記錄表車(chē)輛違法統(tǒng)計(jì)錄數(shù)和違法記錄數(shù)。過(guò)車(chē)記錄表特定時(shí)間段車(chē)流量統(tǒng)計(jì)間段。過(guò)車(chē)記錄車(chē)輛行車(chē)軌跡統(tǒng)計(jì)根據(jù)選定統(tǒng)計(jì)方式（即統(tǒng)計(jì)維度：包括按車(chē)牌類型統(tǒng)計(jì)、車(chē)牌顏色統(tǒng)計(jì)），（A->B->C,C->B->A（車(chē)牌顏色，同一車(chē)牌多次經(jīng)過(guò)指定軌跡按多次計(jì)算）。研判分析1、過(guò)車(chē)記錄表頻度研判分析出在特定卡口上（一個(gè)或多個(gè)），在特定時(shí)間段內(nèi)，過(guò)車(chē)次數(shù)滿足一定條件的所有過(guò)車(chē)信息和過(guò)車(chē)數(shù)：所謂的滿足一定條件是指過(guò)車(chē)次數(shù)大于等于（或小于等于或等于）（頻度設(shè)置）一定數(shù)量（頻度閾值），根據(jù)設(shè)定的頻度閾值，分析在某一段時(shí)間內(nèi)通行路口次數(shù)超過(guò)設(shè)定閾值的車(chē)輛。對(duì)指定區(qū)域（卡口）做過(guò)車(chē)頻度分析，過(guò)濾出頻繁出入的車(chē)輛（過(guò)車(chē)次數(shù)滿足指定閾值）進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，對(duì)預(yù)防犯罪及嫌犯跟蹤有重大貢獻(xiàn)。2、過(guò)車(chē)記錄表特定時(shí)段車(chē)輛研判0，13、過(guò)車(chē)記錄表短時(shí)過(guò)車(chē)研判（一個(gè)或多個(gè)）中的過(guò)車(chē)時(shí)間與參考（passInterval4、過(guò)車(chē)記錄表車(chē)輛初次入城研判（篩選條件305、過(guò)車(chē)記錄表區(qū)域碰撞研判N（2<=N<=5）個(gè)區(qū)域（1~5）,結(jié)合各區(qū)域指定疑車(chē)輛帶來(lái)極大的便利。6、過(guò)車(chē)記錄表行車(chē)軌跡研判特定時(shí)間范圍結(jié)合特定篩選條件（車(chē)輛歸屬地、車(chē)輛類型、車(chē)牌類型等特定篩選條件）找出制定車(chē)牌在此時(shí)間范圍內(nèi)的過(guò)車(chē)記錄。7、過(guò)車(chē)記錄表跟車(chē)研判特定時(shí)間段內(nèi)過(guò)車(chē)時(shí)間相差一定間隔的所有過(guò)車(chē)信息：首先根據(jù)特定時(shí)間段（還可以指定車(chē)牌或路口名稱記錄，查詢出與該記錄相隔一定時(shí)間段（早或者晚）的所有過(guò)車(chē)信息。出與嫌疑車(chē)輛有關(guān)聯(lián)的車(chē)輛，從而獲取破案線索。8、違法記錄表違法多發(fā)時(shí)段研判一張對(duì)比直方圖以協(xié)助城市交通改造。違法記錄表違法多發(fā)地研判以協(xié)助城市交通改造。9、駕駛?cè)藛T行為源頭管控駕駛?cè)藛T行為源頭管控，是指對(duì)開(kāi)車(chē)經(jīng)常超速在20%以下，但是又有超速習(xí)慣的駕駛?cè)藛T（不違法，但是有違法的嫌疑），進(jìn)行專項(xiàng)的分析，然后以非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的形式發(fā)送通知短信，進(jìn)行源頭管控；篩選超速10%~20%車(chē)輛，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析其超速行為的概率，從而判斷駕駛?cè)藛T的動(dòng)態(tài)評(píng)分規(guī)則；10、特種車(chē)輛軌跡時(shí)空域分析警信息給相關(guān)人員，從而確保特種車(chē)輛始終處于受控的安全狀態(tài)。11、車(chē)輛遮陽(yáng)板與案件關(guān)聯(lián)的時(shí)空域分析50%，12、同行車(chē)輛多模型分析N車(chē)關(guān)聯(lián)性研判發(fā)現(xiàn)車(chē)輛ACBCAB13、多業(yè)務(wù)維度積分研判分析spark14、基于車(chē)輛相關(guān)數(shù)據(jù)的車(chē)輛套牌的相關(guān)性分析100%，因此有一定的誤報(bào)率；此外該種套牌分析方法在定位一些非當(dāng)子品牌、年款等）GISCAB，但是邏輯上區(qū)域ABCC15、車(chē)輛時(shí)空出沒(méi)規(guī)律分析件關(guān)聯(lián)性的分析?；诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)的以圖搜圖功能（車(chē)窗、車(chē)內(nèi)飾等案。當(dāng)前以圖搜圖主要有云存儲(chǔ)和圖片服務(wù)器兩種方案，分別如下圖所示：云存儲(chǔ)方案圖片服務(wù)器方案在于智能分析服務(wù)器的性能。相比較這兩種方案的以圖搜圖的實(shí)現(xiàn)方式，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的以圖搜圖實(shí)現(xiàn)方式則進(jìn)一步將圖片資源的二次結(jié)構(gòu)化和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的全文檢索功能進(jìn)行融合，從而將以圖搜圖的功能從精準(zhǔn)檢索更進(jìn)一步擴(kuò)展到極速檢索。云分析系統(tǒng)功能車(chē)牌二次識(shí)別車(chē)身顏色二次識(shí)別11色、綠色、青色、棕色、粉紅色。還可以識(shí)別車(chē)身顏色的深色和淺色。車(chē)型二次識(shí)別系統(tǒng)能夠識(shí)別7種常見(jiàn)車(chē)型，包括客車(chē)，大貨車(chē)，轎車(chē)，面包車(chē)，小貨車(chē)，SUV，中型客車(chē)。車(chē)牌顏色二次識(shí)別5黑。車(chē)標(biāo)二次識(shí)別系統(tǒng)可識(shí)別的車(chē)輛標(biāo)志包括：奔馳、寶馬、大眾、別克、豐田、本田、依維柯、金杯、福特、現(xiàn)代、馬自達(dá)、奇瑞、奧迪、雪鐵龍、雪弗蘭、標(biāo)致、東風(fēng)、五菱、尼桑、起亞、皇冠、東南、比亞迪等兩百多種車(chē)標(biāo)。車(chē)輛子品牌二次識(shí)別A6LQ3Q5DB9DBS911、別克GL8、君威、君越、奔騰B50、奔騰B70、本307308遮陽(yáng)板二次識(shí)別新手段。黃標(biāo)車(chē)二次識(shí)別系統(tǒng)能夠?qū)S標(biāo)車(chē)進(jìn)行檢測(cè)，為黃標(biāo)車(chē)專項(xiàng)整治、城市環(huán)保提供決策支撐。未系安全帶二次識(shí)別行為提供了科技新手段，從而規(guī)范駕駛?cè)税踩{駛行為。異常車(chē)輛二次識(shí)別分析及報(bào)警系統(tǒng)能夠?qū)倥?、套牌、無(wú)牌、車(chē)牌遮擋、污損、模糊、逾期未年檢、逾期未報(bào)廢車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別，對(duì)識(shí)別不到異常牌照，能夠進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警。以圖搜圖以圖搜圖的工作流程包括數(shù)據(jù)建模和比對(duì)分析兩個(gè)步驟：數(shù)據(jù)建模由云分析對(duì)過(guò)車(chē)圖片進(jìn)行統(tǒng)一建模，建模數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。分析比對(duì)原始圖片進(jìn)行比對(duì)