[发明专利]一种基于海量数据分析的重点车辆分析模型

权利要求书

1.一种基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：包括数据采集模块、车辆信息数据库，以及重点车辆比对排查模块；数据采集模块对行驶的机动车及路面交通状态实施全天候图像监测、视频录像，将信息存入车辆信息数据库，实现对机动车动态跟踪的视频数字化、符号化，并通过重点车辆比对排查模块进行分析；所述重点车辆比对排查模块包括敏感区域进入车辆排查模块、敏感区域徘徊车辆排查模块、尾随车辆排查模块、非法聚集车辆排查模块、行为异常车辆排查模块、套牌车辆排查模块。

2.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述敏感区域进入车辆排查模块，对进入相对敏感区域的车辆逗留时间设立一警戒阈值，某一车辆超过该阈值，则对该车辆进行标记，并与车辆信息数据库进行数据比对，及时发现可疑车辆。

3.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述敏感区域徘徊车辆排查模块，在区域附近监控范围内，根据视频数据，对过往车辆进行路线描绘与重述，对于一定时间内车辆路线重复度过高，往返次数较多的车辆进行数据库比对，并确定是否将该车及车主标记为徘徊车辆。

4.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述尾随车辆排查模块，通过视频数据对汽车尾号及其他特征的识别，将车辆在多个视频监控点的行车记录进行描绘与重述，形成路线轨迹，并将其与附近时刻其他车辆的行车轨迹进行比对，如果发现在多个监控点有相同的两辆及以上车辆短时间内通过，即两辆或以上的车辆的路线轨迹一致，应当对其进行数据库比对，判断是否为后车尾随前车的情况，并对其做出相应标记。

5.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述非法聚集车辆排查模块，通过对监控点的车辆路线分析，判断是否在某一时间点有大量车辆即将汇集于某一区域，如果存在则应当自动将该区域列为重点监测区域，并将车辆进行数据库比对；如果存在的问题车辆大于某一阈值，则可能该地区即将发生大规模、群体性的违法犯罪事件，应采取应急措施，并将其他未标记的车辆加入重点嫌疑车辆数据库；如果存在大量从某一区域驶离的车辆，则判定可能是大规模的犯罪事件刚刚结束，嫌疑人离开现场的可能。

6.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述行为异常车辆排查模块，通过对加油站、银行停车场、管制刀具商店停车场车辆记录进行分析，对于短时间内多次频繁出入停靠上述区域的车辆，进行数据库比对并进行标记。

7.根据权利要求1所述的基于海量数据分析的重点车辆分析模型，其特征在于：所述套牌车辆排查模块，将车辆号牌与登记车辆特征比对，相同号牌但车型、颜色特征不同的车辆标记为套牌车；同时进行速度测算，在两监控点中较短时间内出现的同一车牌车辆，根据两监控点间的距离可以测算出该车的最小行车速度，如果车速大于某一阈值，可视为该车牌为套牌，则判定两辆车中至少有一辆为违法车辆。