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系统采用大数据技术对大量的交通图像进行结构化处理和云存储,采集出一些常用的车辆特征信息。系统可以根据一张已有的嫌疑车辆图片,结合大数据与云技术,利用数学模型对海量交通图像进行多维度的分析和挖掘,根据筛选条件和车辆特征比对算法,按照相识度依次排列,快速找到符合检索条件的车辆信息。并通过云发布服务,将分析结果下发到各路段运营单位的终端系统,极大地缩小人工查看范围,实现对涉嫌逃费车辆定位和跟踪,为高速公路管理单位多方面分析判断车辆逃费行为提供有效的依据。
核心技术
● 大数据技术架构:Hadoop(数据仓库)、Hive(仓库工具)、HDFS(分布式数据存储)、MapReduce(数据处理)等前沿技术搭建针对交通行业的大数据并行处理云平台;
● 图像结构化处理:对智能交通系统中输出的海量非结构化图像进行结构化处理,这些图像源自高清卡口、高清闯红灯电子警察、收费车道车牌识别、高速公路二义性路径识别等系统;
系统特点
● 先进的结构化处理算法:实现对车辆图像的多层次特征提取及多维度结构化描述,提取的车辆特征包括车辆号牌、车辆品牌、车身颜色、车辆类型、特征物等数据;
● 以图搜图快速检索技术:根据一张嫌疑车辆图片,设置筛选条件,快速检索相似车辆,缩小人工核查范围,极大节省人力成本;
● 丰富的平台对接集成能力:可与图像存储平台、高清卡口管理平台、二义性路径识别平台、收费道车牌识别系统、高速公路收费系统等原有系统对接。
● 灵活的服务器布设方式:可设立多个服务器集群对进行图像进行分析与处理,分析结果可存放在各级服务器中,依托大数据、云计算架构实现价值数据的分析与检索。
总体方案
以图搜图
整体架构
行业应用
● 高速公路防逃费系统
从入口、主线、服务区、出口形成一个闭环,对逃费车辆的车牌号码、车辆特征、行驶路径进行全过程取证,累计逃费金额,按刑法追究逃费车主的法律责任;
● 公安交警刑侦系统
通过已有车辆图片及目击证人提供的信息,在平安城市系统的海量图像数据中,快速查找犯罪嫌疑车辆,使之无处遁逃。