公路人车大数据管控解决方案

方案背景：

在城市经济转型、城市化进程加快的大环境下，道路的快速建设、机动车保有量的迅速增加，与车辆相关的违法行驶、毒驾、交通肇事或作案后驾车逃逸、盗抢机动车辆等违法事件大量发生，给人民生命财产和社会治安造成了极大的威胁。因此如何运用智能交通系统，有效管控重点交通违法及重点关注驾驶人，打击涉车违法行为，是公安交管部门当前面临的重要课题。

方案介绍：

公路人车大数据管控系统结合国际领先的机器识别与深度学习技术，实现对车辆数据和驾驶人员的信息深度挖掘；通过海量卡口数据积累与警务数据的实时碰撞比对，对涉牌车辆、高危驾驶行为、逾期未年检、多次违法未处理等车辆的精确预警，实现重点交通违法行为定向管控，合理布警，精确打击。改变传统以人防为主的警务模式，有效打击各类重点交通违法行为，构建文明安全的行车秩序。

方案优势：

u  充分利用已建前端系统数据，通过车辆二次识别技术，深度挖掘过车数据、警务数据价值，对假套牌、肇事逃逸、逾期未年检、多次违法未处理等重点交通违法行为进行重

点管控，实现道路交通安全有效管控。

u  从人脸到关系车辆突破，解决了管人（难）到管车（易）的难题，实现从单纯交通管理向情报管理的升维。

u  作为重点场所、出入口人脸识别补充，弥补了重点人员防控的漏洞，形成全方位的人脸比对防控圈，有效防控在逃人员、重点打防控人员等高危人员驾车。

u  打破传统技术下重点驾驶人员管控空白，同时提升前排司乘人员人像素，可以为其他智能化应用提升效果，如不系安全带、开车打电话、车标、年检标等。

u  超过200种品牌4000种车型的精准特征分析-车身颜色、车标、车型、款式、子型号、车牌、车检标、遮阳板、挂件、摆件等-进而实现真牌还原、原形毕露-有效破解传统单纯依赖车牌或车标识别追踪目标车辆的难题;

u  Strom+Hadoop大数据架构规模可线性扩展，轻松满足业务爆炸性增长需求，解决海量卡口数据实时比对与快速检索问题;

u  运用大数据分析技术，高效碰撞卡口数据，主动发现高危车辆及活动规律，为管理部门实现数据二次应用及精确布警提供了技术支撑。

u  利用卡口数据及车辆二次识别技术，对重点车辆实现有效的禁行管控，提升管理效率同时减轻了警力消耗。