[发明专利]一种涉车套牌发现方法、装置、设备和介质

说明书

本发明实施例公开了一种涉车疑似套牌车发现方法，结合实际应用，以海量的卡口车牌识别数据为基础，通过Hadoop大数据平台存储监控卡口的过车数据，采用基于Spark的计算框架，提高运行速率；为公安侦查办案以及打防控预警等工作提供相关的情报线索和数据支撑，并可以进一步开放通用的车辆分析预警功能支持不同警种的应用服务。本发明提供的一种涉车套牌发现方法、装置、设备和介质，通过数据分块和数据碰撞分析提升数据的吞吐量，加快了计算性能，在不牺牲套牌车辆结果的准确性的同时，也能提升性能。

技术领域

本发明涉及公路交通监控领域，特别涉及一种涉车套牌发现方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着信息化的发展，业主对于平台应用也不断提出新的要求，功能需要高效、实时，通过大数据分析出更多可挖掘内容。为了适应这些不断增长的变化。并大量采集利用全国公安机关的网上警务综合信息，使用大数据平台能力对车辆、居住地、工作地属性构建数据关系网进行深度分布式的数据挖掘分析。除了分析车辆过车记录之外，车辆大数据积分预警系统使用大数据图像处理引擎，实时处理海量的卡口过车图片这种非结构化数据。系统可以给公安侦查办案以及打防控预警等工作提供相关的情报线索和数据支撑，并可以进一步开放通用的车辆分析预警功能支持不同警种的应用服务。

目前使用车辆作案的案件高发，往往犯罪人员为逃避公安人员的追捕会选择使用套牌车辆进行作案，给侦办案件带来了巨大挑战。全量过车轨迹数据，通过人工无法直观有效的观测出真实套牌车辆信息。使用传统软件或数据库进行轨迹碰撞分析，性能具有瓶颈无法使用过于复杂的算法，并且吞吐量有限无法在有效时间内得出准确的套牌车辆信息。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种涉车套牌发现方法、装置、设备和介质，通过数据分块和数据碰撞分析提升数据的吞吐量，加快了计算性能，在不牺牲套牌车辆结果的准确性的同时，也能提升性能。

第一方面，本发明提供了一种涉车套牌发现方法，包括：

对监控卡口摄像设备的过车图像进行一次快速识别，得到一次识别过车数据；然后再对所述过车图像进行二次精细识别，得到二次识别过车数据；所述一次识别过车数据与二次识别过车数据均包括车牌号、卡口编号和过车时间；

将所述一次识别过车数据和所述二次识别过车数据进行数据清洗，然后存入数据仓库；

定时从所述数据仓库中获取指定时间段的一次识别过车数据和二次识别过车数据，将车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内的结果作为待分析数据，按设定条件存入多个数据区块；

根据套牌识别需求从一数据区块中获取待分析数据，根据卡口编号将所述待分析数据划分至指定区域，筛选分别在不同区域内且卡口编号对应的经纬度距离大于一设定距离的结果作为套牌车筛选结果。

进一步地，按设定条件存入多个数据区块，具体包括：

将一次识别过车数据中车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内的结果存入第一数据区块；

将二次识别过车数据中车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内的结果存入第二数据区块；

将一次识别过车数据与二次识别过车数据中车牌号识别均相同且过车时间在设定时间阀值内的结果存入第三数据区块；

将一次识别过车数据中车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内且有多条过车记录的结果存入第四数据区块；

将二次识别过车数据中车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内且有多条过车记录的结果存入第五数据区块；

将一次识别过车数据与二次识别过车数据中车牌号识别相同且过车时间在设定时间阀值内且有多条过车记录的结果存入第六数据区块。