[发明专利]一种基于海量数据分析的重点车辆分析模型在审
申请号: | 201611005756.0 | 申请日: | 2016-11-14 |
公开(公告)号: | CN108074400A | 公开(公告)日: | 2018-05-25 |
发明(设计)人: | 范宇 | 申请(专利权)人: | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G08G1/01 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100854*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 排查 车辆比对 车辆信息数据库 海量数据分析 数据采集模块 车辆分析 敏感区域 机动车动态 视频数字化 路面交通 视频录像 套牌车辆 图像监测 行为异常 符号化 机动车 行驶 跟踪 非法 分析 | ||
一种基于海量数据分析的重点车辆分析模型,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。
技术领域
本发明涉及视频监控图像分析处理技术领域,具体涉及一种应用图像对反恐防暴重点车辆进行分析的方法。
背景技术
目前公安交通管理部门已经建设了大量的关于车辆的信息系统,可以采集到车辆进出道口信息、高架断面信息、高清卡口信息以及车辆的基本信息,如保险、违章、事故等。但现有系统大多基于关系型数据库搭建。这种数据库在数据量增大的情况下执行检索,尤其是模糊检索时的速度会发生几何级的下降。
由于传统关系型数据库缺乏分布式计算能力,所以面向大数据时只能越来越慢,即便经过优化也还是不能满足大数据应用的要求,会造成严重的性能瓶颈。因此采用大数据处理平台和新型的车辆模型势在必行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新的重点车辆分析模型,用于判断该车是否有可能是违法犯罪及恐怖分子所驾驶的车辆,并可及时排查。
本发明的技术方案如下:
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。
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。
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。
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。
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,同样应进行重点排查,防止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;
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;
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。
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