卡口与大数据融合应用新看点.docx

精品文档，仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除
【精品文档】第 1 页
卡口与大数据融合应用新看点
[摘要] 随着各地智能交通信息系统工程的持续建设和投入，交通设施设备大量增加，尤其是卡口系统的数量快速增长，这导致卡口系统产生的过车数据迅速膨胀。
　　随着各地智能交通信息系统工程的持续建设和投入，交通设施设备大量增加，尤其是卡口系统的数量快速增长，这导致卡口系统产生的过车数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”的现象。本文作者结合实际工作经验，提出了若干基于卡口系统的应用，有助于丰富卡口系统的应用形式。
　　文/吴明远
　　卡口背后的大数据
　　虽然卡口系统包含很多复杂技术，例如图像识别，但卡口系统最终生成的过车信息却异常简单，无外乎车牌号、车型、颜色、行驶速度、过车时间、卡口编号、车道编号等。正是这些简单信息汇聚起来，形成了数量庞大的过车记录，最终产生了若干基于卡口系统的应用。
　　假设每个卡口每小时平均过车3000辆，每天以10小时计(夜晚过车量很小)，则每个卡口一天的过车数据有3万条。当前一线城市的卡口数量约在500个左右，以此计算，每天的过车记录将高达1500万条，一年下来就超过了50亿条记录。
　　稽查防控
　　作为卡口系统最为直接的应用，稽查防控应用最为广泛，例如针对逾期未年检车辆进行整治。用户指定需要布控的车牌号，卡口系统会实时扫描从所有卡口通过的车辆信息，一旦发现布控的车辆，会及时通过多种方式，在多种终端上进行报警，以便相关人员进行拦截。
精品文档，仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除
【精品文档】第 2 页
　　虽然稽查防控应用很多，但仍然存在值得改进的地方。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，布控车辆早已逃之夭夭，这就失去了防控的意义。如果结合GIS技术，就能很好地解决这个问题。当卡口系统检测到布控车辆从某个卡口通过时，借助GIS技术，可以推算出布控车辆接下来将要通过的一个或多个卡口，并对各卡口的可能通过时间进行预估，这就方便指挥中心及时派员前往相关卡口进行拦截，有效提高了稽查防控效率。
　　在不远的将来，有望将全国的卡口系统过车信息全部统一起来，以实现基于全国范围的稽查防控网络，藉此大幅度提高针对违法违章车辆的查处力度。
　　涉案车辆排查
　　随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为了迅速逃脱公安机关的抓捕，更多违法犯罪分子借助车辆来实施违法行为。事实上，绝大多数犯罪分子都会乘坐车辆到现场踩点，反复查勘现场，等待合适时机以实施违法犯罪行为，最后乘坐车辆逃逸。借助卡口系统中记录的海量过车信息，结合海量数据分析技术，完全有可能将犯罪分子乘坐的车辆从茫茫车海中识别出来。
　　除了这种事后的涉案车辆排查技术，运用同样的技术，系统还可以主动出击，及时预测将要发生的为违法行为，做到防患于未然，进一步提高系统的应用范围。
　　伴随车辆分析
　　由于公众安全防范意识不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大为降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团体作战，形成犯罪团伙。踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。从卡口系统的角度看，团体作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围，利用该特征，