智慧城市公安大数据研判应用系统设计方案Word下载.docx

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3车辆研判分析

车辆大数据系统利用全国公安网上综合信息，结合卡口的过车记录，构建车辆大数据积分模型进行数据挖掘和分析，系统可以给公安侦查办案以及打防控预警等工作提供相关的情报线索和数据支撑。

3.1分析模型

车辆大数据系统从“车辆、车主、车主关系人”三个维度分析研判。

图车辆积分研判模型

车辆维度模型-以车辆分析和车主分析为中心，通过公安信息网综合信息，以卡口数据为基础形成复杂的信息关系网进行数据碰撞形成产生积分规则模型，获取有价值的信息.

人员维度模型：

1．人员属性：

车主基本信息（确定是否高危地区）、是否在逃人员是否有犯罪前科等；

2．轨迹信息：

旅馆+航班（确定活动轨迹）、暂住地址（确定落脚点）

关系人维度模型：

1.关系人界定：

直系亲属、旅馆同房住宿（同伙嫌疑）、同航班（贩毒同伙嫌疑）、同暂住地（可确定落脚点）、同车违章处理人等；

2.关系人属性：

是否在逃人员、是否盗抢骗人员、是否前科人员；

3.2研判查询

提供大数据研判结果查询入口，可对于单条信息显示抓拍车牌图片和高危积分以及研判规则匹配情况，并可关联电子地图显示研判位置。

同时可进一步显示高危车辆详细信息-展示车辆详细过车信息，车辆档案信息，车主信息，车主前科信息，过车轨迹信息等。

目前系统可支持的查询条件：

时间范围，积分范围，车牌号码，高危类型，处理类型，排序，车主姓名，身份证号，车辆品牌等。

3.3一车一档

系统7×

24小时不断运行，因此积累了大量在当地区域内活动的高危车辆和人员档案信息，公安可直接查询本地历史上活动的高危车辆的详细信息。

“一车一档”-输入车辆车牌号码后，可一键查询相关的车辆基本信息、车辆违章信息、车辆轨迹信息等。

图一车一档查询

3.4租赁车辆

很多犯罪分子都是基于租赁车辆来进行踩点等高危行动，因此系统可通过整合租赁车辆列表信息，对租赁车辆高危行为进行专项预警和排查。

4高危实时预警

图基于电子地图的实时车辆预警

系统可将车辆、车主、车主关系人、车辆行为事件的特征、行为信息与公安信息资源库&

&

高危车辆侧写模型库自动比对，通过实时积分研判分析，并对发现的异常和可疑车辆进行实时预警上报，实现由“事后被动侦控”向“事前主动查缉”的转变。

重点车辆：

通过预设值的车辆积分研判规则，通过对车辆实施积分计算达到红色积分底线（如积分达到120分判定为红色预警，100为橙色预警、80为蓝色预警、40为一般预警）的车辆信息详细展示。

对于系统经过积分研判产生的高危车辆或者手动布控车辆，系统自动进行预警，并在电子地图上通过图标闪烁的形式进行提醒。

当点击单条报警记录后，系统自动在电子地图上生成车辆的轨迹路线，便于对车辆的运行状态进行实时把握。

布控预警：

通过管理人员录入的稽查布控车辆信息产生的实时预警信息展示。

产生预警信息后，系统提供如下的预警处理功能，特别是通过手机APP联动界面警力进行对高危车辆的针对性拦截和排查，实现一次积分预警的有效闭环。

短信报警

指定特定人员进行短信报警（需对接短信网关）

客户端报警

弹出客户端报警，或者网页上弹出提示框

车辆布控

联动平台进行车辆布控

手机APP预警

联动手机定制APP进行预警

5高危研判报告

通过车辆、人员、轨迹、积分规则等信息的综合研判后，可以对该车辆进行相应处理，比如可以对确定为高危车辆的进行布控、短信报警等操作。

对于前端卡口车牌识别有误导致研判数据错误的，可以设置为无效数据，或者通过手动输入车牌号码进行重新验证。

对于确认是没有问题的车辆，可以直接添加至信任库。

还可以直接导出报表，方便向领导汇报工作。

6多维特征检索

系统使用大数据图像处理引擎，实时分析海量卡口过车图片，提取车型、车系、年款等关键信息，形成车辆特征结构化描述，进而实现对海量车辆图片的“以图搜车、以车型搜车、以品牌搜车、以颜色搜车、以多维特征搜车”等丰富手段，帮助公安快速定位目标车辆、不受套牌、假牌、无牌、号牌污损等影响。

图车系（车型）识别和搜车功能

车辆图片二次识别应用介绍

在综合应用图片二次识别技术的基础上，即使目标车辆中途更换、篡改、遮挡、拆卸车牌，或使用假牌、套牌，系统也能够基于车辆局部特征唯一性进行分析、识别、提取，在短时间内锁定目标车辆。

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。

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PGIS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；

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；

以图搜车：

针对现有车型数量庞大人工难以全部识别的问题，满足根据车辆照片自动进行车辆信息数据的识别，支持一键上传照片并可快速识别车辆信息进而查找出该车辆的历史行车信息；

图以图搜车功能

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，如车辆内饰、年检标示、车头标示等局部的唯一特征进行快速分析，查找该车辆的行车信息；

无牌车查找：

满足快速过滤显示无牌车信息，结合车系分析等可快速筛选显示可疑车辆；

7多维数据碰撞

相对于传统卡口系统只能依靠车牌进行碰撞分析，车辆大数据系统支持多维度的碰撞分析，可在不同的时间和现场过滤筛选具有同一车型和局部特征等的车辆，进而排除假牌、套牌的干扰，获得可能作案的高危车辆影像信息。

图使用“车脸”进行时空碰撞-发现嫌疑车辆

目前可通过以下维度来碰撞过滤高危车辆（选定时间地点后）：

1.按照积分规则维度碰撞；

2.按照细分车型维度碰撞；

3.按照车辆类别维度碰撞；

4.按照车辆颜色维度碰撞；

5.按照车牌维度碰撞；

除了“车脸”特征，车辆大数据系统还可以基于高危车辆历史数据，可通过时间、地点、车辆积分规则、车型、类别、颜色等的多个维度，层层过滤海量过车数据，辅助民警快速缩小嫌疑车辆范围，进一步对高危车辆和人员分析挖掘，实现警力资源的精确投放，有效避免人海战术，打造情况导侦新局面。

通过大量数据的积累和变化规律进行深度的信息挖掘，系统可实现为第三方业务系统提供数据支持，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息，进行层层过滤式的嫌疑车辆挖掘。

图层层过滤式的嫌疑车辆挖掘技术

8多维稽查布控

图多维稽查布控管理-车辆类型布控

车辆大数据平台支持对于高危车辆的多维度稽查布控管理。

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；

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；

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；

车辆类别布控：

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；

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，支持弹出及声音警报；

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；

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。

图布控预警信息

9大数据技战法

车辆大数据应用系统有两大核心技术-1.）车辆大数据积分模型；

2.）车辆特征二次识别技术（即车脸分析技术）；

基于以上两大技术，通过与公安的设计业务场景和实战需求的深度结合，系统提供了多种车辆大数据技战法供一线警员使用：

首次入城：

系统可进行日期、时间的选择，可灵活设置回溯时长进行分析，在分析结果中能查看车辆照片。

支持但不限于固定车辆品牌、型号、年款、车牌信息、车辆类别、限定区域内初次入城车辆的分析；

套牌车筛选预警：

结合车型分析结果和车管所登记信息以及车型识别的置信度设置，能快速针对道路上的套牌车辆进行有效的套牌预警，同时可通过独有的置信度技术来提高套牌车预警的有效率；

假牌车筛选预警：

车辆号牌无法在车管所登记信息中找到的，系统自动判断为疑似假牌车，对于车牌识别错误的，可直接手工修改号码后进行二次研判，确保结果真实性；

落脚点分析：

满足依据车辆信息（包含但不限于）如车牌、车型等，在限定的时间范围内进行分析，展示车辆最大可能性落脚地点，在地图上进行位置标示。

落脚点分析时，落脚时长的限定可灵活设置；

自定义碰撞：

满足根据设定的多个案件信息进行自定义碰撞分析，锁定嫌疑车辆范围；

需支持实现多个案件信息的设定，每个案件信息都包含案件时间、案件地点、车辆信息等。

隐匿车辆挖掘：

本技战法支持通过案件时间的选择以及案件地点信息，进行车辆分析，获取嫌疑车辆并根据嫌疑度排序。

根据案情的需要，还需支持可限定车辆范围进行挖掘，如品牌、型号、年款、颜色等；

相似车牌串并：

此技战法针对可疑相似车牌情况，可智能支持根据已有的车牌进行自动串并，获取车牌号相差一位或多位（可设置）的同车型相似车辆。

同时支持显示车牌支持连续号码相似和任意号码相似；

频繁过车：

一些犯罪嫌疑人，在案发前会对某个区域反复踩点，因此会反复出现在某个区域，公安部门可以通过这个线索，找出嫌疑车辆。

频繁过车支持设置出现次数、车辆型号、类别等参数缩小嫌疑车辆排查范围；

轨迹重现：

对于一些经常更换车牌的套牌车，通过车牌号码无法确定车辆的行驶轨迹。

通过轨迹重现功能，可通过车型等条件充分挖掘套牌车辆，并在电子地图上对车辆轨迹进行还原；

图轨迹重现技战法

遮挡面部检测：

支持通过设定查询时间、查询区域等进行快速获取符合条件的驾驶员遮挡面部行驶的车辆；

支持在限定车型或车辆类别情况下的遮挡面部检测；

同行车辆：

系统支持通过设定被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、型号、年款、颜色，以实现某具体车型信息的限定查找；

图丰富的车辆技战法应用

10数据深度挖掘

车辆大数据系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据的积累和变化规律进行深度的信息挖掘，为第三方业务系统提供数据支持，帮助决策者和管理者提供有价值的线索信息。

卡口过车信息挖掘：

分析某个路口或者某个小区过车信息量，形成一个周期性过车信息模型，可以设置一个阈值，在某一天过车信息不符合过车信息模型规律可以提醒管理人员该路段可能有异常情况发生

重点人员信息挖掘：

对某个类别的重点关注人员的活动信息进行统计，形成一个各类别重点人员（如吸毒人员）活动规律模型，可以帮助公安人员对这些重点人员的活动规律更好把控，能够更好的应对一些突发状况

11统计分析应用

通过车辆大数据系统，可轻松打造城市海量车辆汇聚的数据仓库，可针对不同业务需求提供统计服务-掌握交通热点区域、高危车辆热点区域、高危人员活动态势、治安预警分布、车辆品牌统计分布等信息，为二次应用提供数据支撑，帮助系统管理人员掌握系统运行数据，并成为上层的业务决策数据来源。

系统目前支持以下统计分析类型：

预警对比统计：

支持按照卡口（路口）名称、时间进行预警信息统计对比，查询结构以多种统计报表方式展示

积分规则统计：

支持按照积分规则及预警时间进行预警信息比对，查询结构以多种统计报表方式展示

过车总量统计：

支持按时间进行条件筛选，可以按照年、月、日进行统计展示，统计结果以多种统计图表方式展示

车型统计：

支持按时间、卡口进行条件筛选，按车型和车辆品牌进行信息统计，统计对比结果以多种统计图表方式展示

过车地点统计：

支持按时间进行条件筛选，通过图表方式对过车信息进行展示。

布控报警统计：

支持按时间、卡口进行条件筛选，按时间、布控类型进行统计，通过年、月、日方式进行统计展示，统计对比结果以多种统计图表方式展示

12公共信息应用

输入车辆车牌号码后，可一键查询相关的车辆基本信息、车辆违章信息、车辆轨迹信息等。

支持输入人员身份证号码后，一键查询人员常驻人口信息、暂住人口信息、对应车辆信息等。

13电子地图应用

大华车辆大数据系统以公安信息网为基础，以警用地理信息系统PGIS为核心，以地理信息系统为支撑集合大华在公安行业电子地图运用经验，服务公安行业业务管理、信息共享和决策支持的可视化，为系统提供可视化应用支撑。

自定义图层：

可根据不同的业务需求，自由设置业务图层，通过PGIS系统，对各类设备、事件已经信息主体进行属性分类、个性化定义和管理业务模型。

个性化区域选择：

以PGIS为基础，利用PGIS提供的详细的坐标模型可以灵活的区域选择，用户可以更具具体的业务需求进行个性化的区域选择。

图地图预警系统

14系统配置管理

系统管理主要分为两个功能模块，对应日常系统管理的系统配置以及同车辆大数据积分业务相关的积分规则配置，以下进行详细介绍

14.1系统配置

用户户管理：

系统用户的增、删、改、查等功能

角色管理：

系统角色的增、删、改、查等功能

权限管理：

系统权限的增、删、改、查等功能

系统配置：

包括接口信息，平台信息等配置管理

字典管理：

所有字典管理，车辆类型，车牌颜色等

14.2积分规则配置

车辆积分规则配置：

支持每个规则的积分支持用户自定义，以符合各地公安激光的当地实际情况。

规则配置：

针对一般高危地区、特殊高危地区等规则，支持用户手动配置。

15业务扩展应用

系统开放的、弹性、基于服务的开放架构设计，可以根据用户需求，敏捷定制并加载系统的车辆图片分析功能，比如可通过在系统运算资源比较充裕的时间段，通过加载安全带和违章打电话分析识别算法，来形成新的车辆图片分析业务，进行非现场的处罚分析，服务于公安不同警种的业务需求，进一步发掘车辆图片的最大利用价值。