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1、武汉市江夏区社会安全综合防控深度应用建设项目技术需求卡口大数据平台技术方案7目 录第1章 总体技术架构2第2章 车辆特征识别32.1 服务功能32.2 服务性能3第3章 稽查业务功能53.1 车辆布控功能53.1.1 车牌精确布控53.1.2 车牌模糊布控53.1.3 车型布控53.1.4 车辆类别布控53.1.5 布控实时预警53.1.6 布控审批53.2 车辆搜索功能63.2.1 按车型搜车63.2.2 按类别搜车63.2.3 按车牌搜车63.2.4 按车辆局部特征搜车63.2.5 轨迹重现63.3 车辆综合研判63.3.1 套牌车筛选63.3.2 频繁过车73.3.3 同行车辆7第1章
2、总体技术架构 卡口大数据利用先进的深度学习与模式识别技术、实时搜索引擎技术、分布式存储技术解决公安传统刑侦手段在车辆稽查过程中遇到的技术瓶颈。A、数据导入数据整合网关汇聚接收卡警平台实时转发输出的过车数据，同时汇聚接收微卡口摄像机输出的过车数据。对于微卡口摄像机输出的过车数据，数据整合网关在接收到数据的同时对数据进行存储。数据整合网关将接收到得过车图片实时转发给车辆特征识别服务。车辆特征识别服务对接收到的过车图片进行二次识别分析，提取出车辆品牌、型号、特殊标示物等多维度特征。数据整合网关将接收到的过车数据、二次分析数据通过分布式消息总线导入到卡口大数据中。B、数据存储与分析卡口大数据提供Had
3、oop基础平台对非结构化数据进行统一的存储管理，提供分布式数据库对结构化数据进行统一的存储管理与离线分析；提供实时流处理平台对过车数据进行实时处理与分析，最后为分析研判、布控预警、业务处理等应用提供API接口。第2章 车辆特征识别2.1 服务功能序号服务名称参数要求1车辆品牌型号识别服务对提交的车头图片中的所有大、小客车、大、小货车均应能进行品牌型号年款的识别，识别结果应该包括厂家品牌（如大众）、型号（如帕萨特）、年款（如2013款）。对于车尾图片，货车和大型牵引车无需识别品牌型号，轿车则至少可识别出车辆品牌、型号、年款。可识别卡口（车头）、电子警察（车尾）的照片、视频。可识别4000种以上外
4、观不同的车型（车头+车尾），可识别夜间无补光车辆照片，可提供车辆信息库文件和样本图片。对于一张图片中有多辆车的，应能识别图片中所有车辆各自的品牌型号，并可输出单车辆抠图，或在原图上将所识别的车辆标注出来。2车身颜色识别服务对提交的图片中的车辆进行车身的颜色的识别，以判断其为黑、白、灰、蓝、黄、橙、绿、红、粉、紫、青中的哪一种。3车辆类型识别服务对提交的图片中的车辆进行车辆类型的识别，以判断其为轿车、面包车、客车、货车、摩托车中的哪一种，后续支持用户车型自定义。4车牌识别服务对提交的图片中的车辆进行车牌颜色及车牌号的识别，对同一张图片中检出多辆车的，分别对应原车输出相应车牌颜色及车牌号。5标志物
5、识别服务对提交的卡口图片中的年检表、遮阳板、挂件、摆件进行结构化分析，支持用户多条件结构化检索。2.2 服务性能支持协议FTP、HTTP、NFS、CIFS、iSCSI数据类型图片图片像素130万及以上抓拍类型车头（卡口）、车尾（电警）识别内容车辆类型、车身颜色、品牌型号、车牌二次识别车辆类型5种车型（轿车、面包车、客车、货车、摩托车）类型准确率90%车身颜色11种颜色黑、白、红、粉、紫、黄、橙、蓝、绿、灰、青颜色准确率白天80%车辆品牌160种车标品牌准确率95%车辆子型号4000种子型号（车头+车尾）子型号准确率95%车牌号码车牌号码、车牌颜色准确率95%容量提供每天总计300万张、峰值每秒
6、70张过车图片的车辆特征智能识别分析实时延迟小于1秒第3章 稽查业务功能3.1 车辆布控功能支持多样化的车辆布控方式，通过提交、初审批、终审的流程完成车辆布控，布控成功后在发现符合布控条件的车辆时将进行实时警报提示，便于快速进行涉案车辆的处理。3.1.1 车牌精确布控支持通过设定完整车牌信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单；3.1.2 车牌模糊布控支持通过设定车牌包含字符信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单；3.1.3 车型布控支持通过设定车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单；3.1.4 车辆类别布
7、控支持通过设定车辆类别信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单；3.1.5 布控实时预警满足警务人员在线实时查看布控信息的需求，在出现符合布控条件的车辆时，支持弹出警报；3.1.6 布控审批满足对使用者提交的布控单进行审批的功能，根据布控单的审批阶段及时在对应人员的账号下显示。3.2 车辆搜索功能可按照车型搜车、按类别搜车、按车牌搜车、按照片搜车以及依据车辆局部特征对过车数据进行快速搜索。3.2.1 按车型搜车可使用品牌、型号、年款、时间、地点的任意范围进行组合搜索，支持精确车牌、模糊车牌以及无车牌的搜索。搜索时可指定时间范围，支持任意有效时间段的选择。支持在GIS地图内进
8、行任意范围、任意形状的区域选择进行搜索车辆；3.2.2 按类别搜车满足在任意时间段内进行单个类别、多个类别、某个类别下的多品牌或单个品牌的搜索，并且能支持GIS地理信息系统的结合，实现局部地理区域范围内的车辆信息搜索；3.2.3 按车牌搜车满足根据已有车牌快速进行历史行车信息的搜索，在搜索时可限定地理范围及查询时间；3.2.4 按车辆局部特征搜车满足在已有车辆照片情况下，依据照片上的车辆局部特征，如车头纸巾盒、年检标示、遮阳板放下等局部的唯一特征进行快速分析，查找该车辆的行车信息；3.2.5 轨迹重现支持在已有单个车牌或多个车牌的情况下，在限定的时间区域内，快速在地图上还原车辆的历史轨迹；进行
9、轨迹重现分析时可限定车型及颜色；3.3 车辆综合研判根据不同案件的处理需要，满足以下具体功能需求。3.3.1 套牌车筛选满足进行手动圈定地理区域、任意选择有效时间范围进行过车车辆的分析。接入车管所数据后，能快速查找出道路上的套牌车辆，支持单个卡口或多卡口的查询。3.3.2 频繁过车支持通过限定查询日期、时间以及可灵活设定的过车次数，快速查找出符合条件的车辆；支持品牌（如大众）、型号（如帕萨特）、年款（如2013款）、类别（轿车、商务车、越野车、皮卡车、大型货车、小型货车、大型客车、小型客车、摩托车等）的频繁过车分析；3.3.3 同行车辆支持通过设定尾随车辆的信息如车牌号、跟车时长、同行路口数量以及同行的时段进行分析，查找尾随车辆信息；支持固定品牌（如大众）、型号（如帕萨特）、年款（如2013款）、类别（轿车、商务车、越野车、皮卡车、大型货车、小型货车、大型客车、小型客车、摩托车等），以实现某具体车型信息的限定查找；
