時(shí)下，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，帶來(lái)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)都以指數(shù)級(jí)迅速攀升，公安系統(tǒng)亦不例外。隨著卡口、車輛信息、前科人員、社會(huì)大眾的信息量不斷增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的公安數(shù)據(jù)庫(kù)及解決方案已然滿足不了如今公安系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的管理及實(shí)際的需求。大華股份作為面向全球服務(wù)的科技企業(yè)，憑借多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)優(yōu)勢(shì)，結(jié)合當(dāng)下前沿的科技手段，以公安車輛大數(shù)據(jù)為點(diǎn)，推出基于大數(shù)據(jù)的車輛應(yīng)用解決方案。以智慧為背景，將公安、安防、警務(wù)、智能等深度融合，推動(dòng)公安管理稽查信息化，打造科技呵護(hù)生活的建設(shè)目標(biāo)，協(xié)助公安系統(tǒng)解決了當(dāng)下數(shù)據(jù)龐大、內(nèi)容冗雜、來(lái)源多樣、處理復(fù)雜等眾多棘手難題。

　　警務(wù)新常態(tài)下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用——讓每一輛車都是透明的

　　公安車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)是大華股份真正進(jìn)行數(shù)據(jù)碰撞與挖掘出的比較成熟的一套方案。實(shí)際上大華股份所追求的宗旨就是讓每一輛車都是透明的，當(dāng)然，這里的透明是用比喻的方式來(lái)闡明每輛車的屬性，并直觀的呈現(xiàn)在系統(tǒng)中。比如車主是不是前科人員、在逃人員以及他的行為軌跡等等，在整套系統(tǒng)布局之后，對(duì)布防區(qū)域內(nèi)的所有車輛的行蹤都了如指掌。

　　據(jù)大華股份公安事業(yè)部解決方案經(jīng)理李鑫介紹，這套系統(tǒng)最早是在浙江奉化進(jìn)行部署、調(diào)研并得到提升。他表示雖然奉化目前只是一個(gè)縣級(jí)市，但日過(guò)車輛非常多，早在2013年，差不多日均就達(dá)到了150萬(wàn)條過(guò)車數(shù)據(jù)，并且這個(gè)數(shù)據(jù)還在不斷的增長(zhǎng)當(dāng)中?；诖?，他表示目前大華股份新做的項(xiàng)目不少日過(guò)車達(dá)到500萬(wàn)到1000萬(wàn)的數(shù)量級(jí)，在如此大的基數(shù)之中肯定會(huì)存在一些高危車輛，如外省逃竄、假牌套牌、肇事逃逸車輛等等，這些車輛在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中會(huì)危害到各方利益，造成很多負(fù)面的社會(huì)問(wèn)題，如何在現(xiàn)存車輛中去挖掘出這些高危車輛，是我們這套系統(tǒng)真正要去承擔(dān)的責(zé)任，也是大華股份的責(zé)任，李鑫如是說(shuō)。

　　車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng)介紹

　　車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)：從IT驅(qū)動(dòng)到DT驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變

　　這套系統(tǒng)主要是從IT驅(qū)動(dòng)到DT驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變，打通業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與過(guò)車數(shù)據(jù)，構(gòu)筑車輛大數(shù)據(jù)DT平臺(tái)，真正讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。大華股份現(xiàn)如今能打通的包含以下幾種數(shù)據(jù)：1、警務(wù)數(shù)據(jù)，目前公安所原有的8大庫(kù)等系統(tǒng)中積累大量的車輛、人員、社會(huì)關(guān)系等信息，這其中也積累了大量的高危人員、高危車輛的信息。2、過(guò)車數(shù)據(jù)，每個(gè)城市的卡口、電警系統(tǒng)每天都在產(chǎn)生百萬(wàn)級(jí)的過(guò)車記錄和過(guò)車圖片;這些車輛信息不僅代表車輛的活動(dòng)情況，還含有車輛的特征信息。

　　車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)——原理

　　這套研判系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源包括卡口匯聚平臺(tái)和公安信息資源庫(kù)，卡口匯聚平臺(tái)的數(shù)據(jù)有過(guò)車記錄和車輛圖片，公安信息資源庫(kù)通常指省廳級(jí)或公安部級(jí)，提供車主信息、前科人員庫(kù)、涉毒人員庫(kù)等數(shù)據(jù)。它會(huì)著重解決以下四個(gè)難題，第一，這些數(shù)據(jù)最終都會(huì)進(jìn)行匯總，然后進(jìn)行高危預(yù)警分析，比如前科人員的車輛不是在正常的作休時(shí)間活動(dòng)，而是晝伏夜出，系統(tǒng)就會(huì)提升該車的高危指數(shù)，從而進(jìn)行高危預(yù)警。

　　第二，實(shí)現(xiàn)車輛的車臉比對(duì)，以往我們都是根據(jù)車牌進(jìn)行識(shí)別，現(xiàn)在我們可以對(duì)海量圖片進(jìn)行二次分析，獲取車臉特征，進(jìn)行車臉比對(duì)，解決假牌套牌、遮擋車牌等情況。

　　第三，數(shù)據(jù)挖掘，車輛單一的某次行蹤并不能說(shuō)明什么問(wèn)題，但如果對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，就能發(fā)現(xiàn)以往發(fā)現(xiàn)不了的規(guī)律，比如涉毒人員的車輛在同一段時(shí)間內(nèi)會(huì)在同一個(gè)地方聚集，我們是不是有理由去推測(cè)該場(chǎng)所的合法性，這只是一個(gè)事例，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘可以產(chǎn)生很多現(xiàn)實(shí)價(jià)值。第四，多業(yè)務(wù)應(yīng)用，這套系統(tǒng)主要是以區(qū)縣或地市為整個(gè)包圍圈，然后針對(duì)圈內(nèi)所有的活動(dòng)車輛進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)研判，可以做到多維布控，從而進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，獲取有利線索。

　　核心功能：高危車輛預(yù)警研判功能

　　一條過(guò)車記錄蘊(yùn)含了很多信息，當(dāng)某輛車在我們的卡口被抓拍之后，我們就能在后端進(jìn)行分析，然后提取出它的特征信息，比如車牌出沒(méi)時(shí)間、地點(diǎn)，車輛是否來(lái)自高危地區(qū)?車主是否是前科人員等信息，然后我們能很容易的做到了解全局，輕松布控。

　　‘人—車—關(guān)系人’數(shù)據(jù)研判網(wǎng)絡(luò)

　　這套系統(tǒng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)總共分為三大塊。車輛模型、人員模型與關(guān)系模型，車輛模型主要從卡口數(shù)據(jù)、違章數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)及車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，檢查范圍包括車輛的異常屬性(敏感地區(qū)、假牌盜牌、盜搶車輛、連續(xù)違章)、異常行為(高危地區(qū)、租賃車輛、凌晨出現(xiàn)、首次入城、隱蔽車輛)和異常特征(遮擋號(hào)碼、遮擋面部、無(wú)牌車輛);人員模型主要從前科人員、涉毒人員、在逃人員進(jìn)行歸類;關(guān)系模型就關(guān)系到他的親屬、配偶等相關(guān)關(guān)系人的背景，真正做到數(shù)據(jù)導(dǎo)控、數(shù)據(jù)導(dǎo)防、數(shù)據(jù)導(dǎo)偵。

　　據(jù)了解，大華股份在浙江蕭山部署也這套系統(tǒng)，整個(gè)頁(yè)面每天都能直觀地呈現(xiàn)每天日過(guò)車的情況，包括車標(biāo)、車型分類，然后點(diǎn)擊每個(gè)分類，車輛的分布情況就能在地圖上得到直觀呈現(xiàn)，包括哪些區(qū)域出現(xiàn)高危車輛，高危車輛出現(xiàn)的時(shí)間段等，這樣我們就能擁抱我們的頂級(jí)配置，包括人員布控。另外這套系統(tǒng)探究的不僅僅是日過(guò)車行為，還包括車型、車輛品牌等其他特征或基本屬性，這里的數(shù)據(jù)實(shí)際上不僅僅應(yīng)用于公安，對(duì)于車輛廠商或經(jīng)銷商也有一定的參考價(jià)值。

　　預(yù)警積分自動(dòng)生成精確導(dǎo)控革新打防模式

　　系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，預(yù)警積分會(huì)自動(dòng)生成。在前期設(shè)定的包圍圈里，當(dāng)有車輛經(jīng)過(guò)時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的一個(gè)分值，這個(gè)分值是要進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置，關(guān)注的點(diǎn)不同，設(shè)定的分?jǐn)?shù)相應(yīng)也會(huì)改變，比如在逃人員的分?jǐn)?shù)肯定就會(huì)很高，因?yàn)檫@是絕對(duì)的高危人員;前科人員是以往的行為，現(xiàn)在已不具備這種特征，這個(gè)分值可以適當(dāng)調(diào)低。當(dāng)車輛經(jīng)過(guò)時(shí)，每輛車就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)數(shù)值，這個(gè)分?jǐn)?shù)一旦達(dá)到了我們事先設(shè)定的報(bào)警門限值，系統(tǒng)就會(huì)報(bào)警，然后會(huì)自動(dòng)將高危車輛的圖片、積分產(chǎn)生原因、車輛信息、車主信息、以及在當(dāng)天范圍內(nèi)它的軌跡信息可以直接呈現(xiàn)到移動(dòng)端上，呈現(xiàn)之后我們可以依據(jù)這些信息進(jìn)行快速布控。

　　精細(xì)化打擊和排查高危車輛優(yōu)化警力部署

　　這套系統(tǒng)不依賴于前端，也就是說(shuō)前端卡口是否具備智能化的能力、是否新舊、是哪個(gè)廠家都不會(huì)限制整套系統(tǒng)的使用，因?yàn)榇笕A股份從里面提取的是原始圖片及過(guò)車記錄，不同的廠家卡口中的過(guò)車記錄會(huì)有不同的格式，對(duì)此大華股份也會(huì)做統(tǒng)一的格式轉(zhuǎn)換。另外大華股份在后端主要是抓取公安、車管所這一塊的數(shù)據(jù)。這兩塊數(shù)據(jù)的碰撞研判在系統(tǒng)里會(huì)產(chǎn)生報(bào)警，這些報(bào)警信息可以聯(lián)動(dòng)上墻，在指揮中心進(jìn)行呈現(xiàn)，同時(shí)可以下發(fā)到警員的手機(jī)或警務(wù)通上進(jìn)行報(bào)警。這種模式，也就是在云端進(jìn)行研判，指導(dǎo)前端行動(dòng)，警員進(jìn)行攔截檢查，端到端的解決方案，真正能把情報(bào)+行動(dòng)應(yīng)用在整套系統(tǒng)中。

　　核心功能：“車臉”特征識(shí)別功能

　　這套系統(tǒng)解決了原先依賴車牌去進(jìn)行查詢布控的弊端，現(xiàn)在我們可以對(duì)于車輛的品牌、車系、顏色、包括其他的特征都能做深度的分析，甚至還能對(duì)于它的結(jié)構(gòu)化特征進(jìn)行識(shí)別，包括車上的掛墜、紙巾盒、車貼等等，這些圖片只要被設(shè)備抓拍到，系統(tǒng)都能對(duì)其自動(dòng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，變成我們可以檢索、查詢、研判的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，具體功能包括如下四種：

　　破解傳統(tǒng)依賴車牌或車標(biāo)識(shí)別追蹤目標(biāo)車輛的難題

　　據(jù)了解，本套系統(tǒng)采用國(guó)際領(lǐng)先的智能算法，把前端設(shè)備采集的卡口圖片中蘊(yùn)含的車輛品牌信息-如(奧迪)、型號(hào)(Q5)、年款(如2011年款)、類別(如SUV)顏色等信息深度挖掘和提取，并可實(shí)時(shí)的進(jìn)行查詢檢索，即使目標(biāo)車輛使用假牌、套牌，或中途更換、篡改、遮擋、拆卸車牌，也能在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確找到目標(biāo)車輛;

　　車輛局部特征分析與檢索技術(shù)

　　可對(duì)特定車輛的局部特征進(jìn)行提取分析和建模，在車輛號(hào)牌信息缺失(套牌、遮擋號(hào)牌或無(wú)牌)情況下，準(zhǔn)確快速地實(shí)現(xiàn)特定車輛追蹤與鎖定，獲取車輛真實(shí)行蹤;

　　車臉?biāo)衍?、真牌還原

　　車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)的“車臉?lè)治?rdquo;智能應(yīng)用從根本上克服了傳統(tǒng)車輛檢索只能按照號(hào)牌進(jìn)行單一查詢的功能缺陷，實(shí)現(xiàn)了按照車輛品牌、型號(hào)、顏色、類別以及局部特征等自定義組合查詢和模糊查詢強(qiáng)大功能。

　　以圖搜車、一鍵還原

　　僅需一鍵上傳/選定車輛照片，即可自動(dòng)分析品牌、年款、顏色、局部特征等，可進(jìn)一步排查是否套牌、或選擇車臉查車圖or車軌，操作簡(jiǎn)易，高效準(zhǔn)確;

　　這個(gè)系統(tǒng)一來(lái)可以將車輛圖形二次識(shí)別、二來(lái)就是研判。這兩個(gè)核心功能可以真正由案到車，由車到人，再由車到案，當(dāng)發(fā)生一個(gè)案件之后，我們首先會(huì)調(diào)閱事發(fā)地視頻與卡口圖片，然后找到一些車輛，車輛里可以根據(jù)嫌疑指數(shù)進(jìn)行排序，可以鎖定一些高危車輛，根據(jù)車輛去查找車主，然后根據(jù)車輛與車主這兩塊的行為信息，找出相關(guān)線索。

　　核心功能：豐富的大數(shù)據(jù)車輛技戰(zhàn)法

　　層層過(guò)濾式的嫌疑車輛挖掘技術(shù)

　　車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)不僅僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛和人員的分析研判，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的積累和變化規(guī)律進(jìn)行深度的信息挖掘，幫助決策者和管理者提供有價(jià)值的線索信息。

　　當(dāng)有案件發(fā)生，我們會(huì)在地圖上進(jìn)行定位，查找周邊卡口大概時(shí)間點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)時(shí)間地點(diǎn)、積分規(guī)則、車型、車輛類別、車輛顏色、安全車輛等維度的篩選，最終會(huì)鎖定嫌疑車輛，而且目標(biāo)比較集中，可以快速的進(jìn)行查詢。舉例來(lái)說(shuō)，我們?cè)诎赴l(fā)之后，通過(guò)對(duì)周邊卡口數(shù)據(jù)分析可以得到上萬(wàn)張圖片，在積分研判過(guò)濾之后最終會(huì)得到數(shù)十張圖片左右，大大縮小了辦案時(shí)間，大大增強(qiáng)了辦案效率。

　　疑似套牌預(yù)警

　　系統(tǒng)在前端抓拍到圖片之后會(huì)導(dǎo)入到后端，通過(guò)自動(dòng)識(shí)別的車型信息實(shí)時(shí)自動(dòng)與該號(hào)牌在車管所登記的車型信息比對(duì)，識(shí)別套牌車牌。據(jù)李鑫介紹，這還只是其中一種方案，我們還可以通過(guò)其他方法來(lái)評(píng)估是否是套牌車輛，比如說(shuō)我們的設(shè)備在某個(gè)城市8點(diǎn)鐘抓到一個(gè)車輛，8點(diǎn)05分又在另一個(gè)區(qū)域抓到相同車輛，但兩者距離很遠(yuǎn)，通過(guò)系統(tǒng)之后會(huì)自動(dòng)判斷同一輛車正常時(shí)速不可能在兩個(gè)地點(diǎn)出現(xiàn)，報(bào)警其中有套牌車，所以說(shuō)技術(shù)運(yùn)用都是在實(shí)際場(chǎng)景中體現(xiàn)的。

　　落腳點(diǎn)分析

　　系統(tǒng)根據(jù)物理目標(biāo)每天的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以直觀的展示其落腳點(diǎn)，不受一車多牌，遮擋號(hào)牌或者無(wú)牌等情況干擾，可根據(jù)車型特征快速全面分析涉案車輛的落腳點(diǎn)。

　　一車一檔

　　這套系統(tǒng)不同于視頻的結(jié)構(gòu)化，本身的系統(tǒng)消耗是在可以接受的范圍里，所以系統(tǒng)能夠7×24小時(shí)不間斷運(yùn)行，因此積累了大量在當(dāng)?shù)貐^(qū)域內(nèi)活動(dòng)的高危車輛和人員檔案信息，公安可直接查詢本地歷史上活動(dòng)的高危車輛的詳細(xì)信息。

　　基于車險(xiǎn)、車型的稽查布控

　　之前一旦發(fā)生重大案件之后，我們就要在相關(guān)路段或卡口進(jìn)行布控，傳統(tǒng)的方法比較依賴車牌信息，但很多車牌信息在實(shí)際場(chǎng)景中是獲取不到的，我們?nèi)绻軌蛲ㄟ^(guò)車系、車型等特征進(jìn)行布控也能大大提升公安的整體效率。車輛大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持對(duì)于高危車輛的多維度稽查布控管理、車牌精確布控、車牌模糊布控、車型布控、車輛類別布控。在整個(gè)系統(tǒng)中，我們基本上可以把貼牌車、落腳點(diǎn)分析、包括其他各類應(yīng)用及技戰(zhàn)法得到深度體現(xiàn)。

　　其他業(yè)務(wù)功能

　　其他業(yè)務(wù)功能可以分為幾大塊：一是統(tǒng)計(jì)分析，它不僅僅服務(wù)于公安，包括對(duì)其他的政府部門也是有參考意義的，比如提前疏導(dǎo)擁堵路段，人員密度判斷等等，二是大數(shù)據(jù)這塊，它能做到圖片的二次存儲(chǔ)，圖片的秒級(jí)檢索、智能分析擴(kuò)展等，系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量達(dá)到十億級(jí)甚至是百億級(jí)，在這個(gè)數(shù)據(jù)量里，非常考驗(yàn)數(shù)據(jù)檢索的能力，所以在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候要考慮非常多的維度。三是社區(qū)模式，它的好處在于落腳點(diǎn)非常清晰，可能精確到小區(qū)。能真正調(diào)動(dòng)保安、民警等做協(xié)同管控。四是綜合布控，它包含普通布控、車臉布控、維穩(wěn)布控。

　　云架構(gòu)系統(tǒng)-極速處理億萬(wàn)數(shù)據(jù)

　　這就是海量數(shù)據(jù)檢索所依賴的應(yīng)用，據(jù)了解，大華股份也評(píng)估過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力，然后也開發(fā)出基于云架構(gòu)的海量數(shù)據(jù)搜索引擎。李鑫表示，在常規(guī)的查詢中，我們的優(yōu)勢(shì)還不是特別明顯，但是對(duì)于模糊的數(shù)據(jù)碰撞的類似應(yīng)用，實(shí)際上很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就支撐不了，很可能幾分鐘之后都出不了結(jié)果，更依賴于系統(tǒng)去做這個(gè)工作。而本方案提到的云架構(gòu)系統(tǒng)能極速處理億萬(wàn)數(shù)據(jù)，部分傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法完成的業(yè)務(wù)也可以在秒極響應(yīng)，另外它還可線性擴(kuò)充、一勞永逸。

　　目前系統(tǒng)所具備的能力包括以下幾種：1、車輛研判模型(大華股份最早提出)，傳統(tǒng)的車輛的二次圖片分析系統(tǒng)更多的是聚焦于前端的圖片二次識(shí)別，也就是說(shuō)怎么把車輛的結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行高準(zhǔn)確性的分析，分析出來(lái)之后怎么跟數(shù)據(jù)庫(kù)中的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞與研判，大華股份與奉化公安交流之后提出獨(dú)有車輛大數(shù)據(jù)研判模型，聯(lián)動(dòng)卡口記錄和公安網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“人-車-關(guān)系人”研判分析網(wǎng)2、X光式的車輛特征分析，截至到去年，本系統(tǒng)可以識(shí)別3000多種細(xì)分車型，可能數(shù)量不是最大的，品牌識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)90%，在業(yè)界絕對(duì)是比較領(lǐng)先的。3、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、無(wú)限擴(kuò)展，現(xiàn)在能做到的是100億級(jí)的秒級(jí)檢索處理，事前、事中、事后全警應(yīng)用,時(shí)間地點(diǎn)過(guò)濾+19項(xiàng)積分規(guī)則匹配+2400種車型特征比對(duì)+17類車輛技戰(zhàn)法篩選+可信車輛過(guò)濾，輕松助力客戶在數(shù)以萬(wàn)計(jì)的茫茫車海中快速鎖定目標(biāo)車輛。4、易實(shí)施部署，現(xiàn)有的系統(tǒng)要改造前端，成本非常高，而且建設(shè)廠家非常雜，大華股份這套系統(tǒng)是著重后端的車輛二次圖片分析及研判，不依賴于前端的基礎(chǔ)設(shè)施，因此無(wú)需改造已建卡口系統(tǒng)，當(dāng)然前端的圖片過(guò)于模糊也會(huì)造成一定影響，但是前端整體的建設(shè)對(duì)后端的影響比較小。5、端到端方案、這個(gè)方案本身也是關(guān)注從前端的設(shè)計(jì)到后端的應(yīng)用以及技戰(zhàn)法的定制，因?yàn)楦鞯馗鳟悾热缥鞑鼐鸵樵兏鞯貋?lái)往西藏人員的身份證，如果我們把身份證的信息與你的車輛信息進(jìn)行碰撞，通過(guò)對(duì)車牌的識(shí)別可以查詢到車主，然后匹配車主信息，就可以知道車輛與車主是不是同時(shí)進(jìn)入西藏等信息，所以說(shuō)技戰(zhàn)法定制是根據(jù)各地的情況不同而量身定制的開發(fā)，再如廣東廣西就比較關(guān)注摩托車這一塊的使用。

　　實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用-奉化案例介紹

　　奉化市是第一個(gè)成功應(yīng)用了車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)的縣級(jí)市;目前奉化市前端卡口有公安卡口和交警卡口兩部分，車輛大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)目前整合了公安的卡口數(shù)據(jù)和部分交警卡口數(shù)據(jù)，目前平均每天處理過(guò)車數(shù)據(jù)150w左右。主要整合的是公安卡口數(shù)據(jù)和部分交警的數(shù)據(jù)，實(shí)際上大華股份在對(duì)本方案進(jìn)行推廣時(shí)著重提到了二者整合，在以往，交警與公安都會(huì)建自己的卡口數(shù)據(jù)，各自為陣的數(shù)據(jù)。大華股份這套系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行打通，既可以服務(wù)于公安也可以服務(wù)于交警，平臺(tái)2014年10月份啟動(dòng)以來(lái)至2015年三月份半年多時(shí)間以來(lái)，發(fā)現(xiàn)假牌車80輛、盜搶車108輛、抓獲逃犯、偷盜犯嫌疑人30余人。

　　另外，本方案還配套單機(jī)版便攜本，它具備了車輛的二次分析能力，但沒(méi)有對(duì)接車輛研判系統(tǒng)，它的應(yīng)用場(chǎng)景主要是跨區(qū)域的辦案，很多時(shí)候涉車涉駕的案件地域跨度較大，刑警有可能要跨越幾個(gè)地市進(jìn)行追逃，這時(shí)就需要帶著單機(jī)版在不同的地市處理不同的圖片，進(jìn)行車輛真牌還原，是對(duì)整體方案和應(yīng)用的有力補(bǔ)充。

　　項(xiàng)目部署五部曲

　　在部署層面，前面提到兩大核心功能，一個(gè)是車輛二次識(shí)別，一個(gè)是車輛大數(shù)據(jù)研判，實(shí)際上研判功能是依賴數(shù)據(jù)的對(duì)接，所以一般建設(shè)時(shí)，首先上的是車輛識(shí)別這個(gè)核心能力，然后在研判層面是逐步整合的過(guò)程，我們對(duì)接的公安信息資源庫(kù)是和區(qū)域相關(guān)的，比如浙江省廳這邊非常推薦下面區(qū)縣去運(yùn)用這類數(shù)據(jù)。有些區(qū)域的數(shù)據(jù)管控更嚴(yán)格，開放程度沒(méi)那么高的時(shí)候，需要分步驟地去對(duì)接各地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。

　　1.快速建設(shè)車輛圖片分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用-排除各類影響，實(shí)現(xiàn)“真牌還原”等核心應(yīng)用;

　　2.逐步整合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)-實(shí)現(xiàn)支持“預(yù)警、控制、偵查”的“人-車-關(guān)系人”全業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)研判;

　　3.深度挖掘適合當(dāng)?shù)氐匦蔚能囕v技戰(zhàn)法;

　　4.同步開展基于前端APP的攔截業(yè)務(wù)應(yīng)用;

　　5.全警應(yīng)用地市/縣市級(jí)公安的車輛數(shù)據(jù)+車輛圖片的全業(yè)務(wù)應(yīng)用+全警應(yīng)用;

　　去年公安部督辦的十幾起案件都依賴此類車輛特征分析技術(shù)破獲，即使目標(biāo)車輛使用假牌、套牌，或中途更換、篡改、遮擋、拆卸車牌，也能在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確找到目標(biāo)車輛，實(shí)現(xiàn)真牌還原，一網(wǎng)打盡!

　　科技有形 呵護(hù)無(wú)盡

　　大華股份通過(guò)對(duì)之前的調(diào)研數(shù)據(jù)研究顯示，在以往發(fā)生的各類案件中，駕車涉車案件達(dá)到了50%以上，有些區(qū)域甚至能達(dá)到70%以上。對(duì)此，李鑫表示公共安全問(wèn)題是社會(huì)問(wèn)題的核心內(nèi)容，這關(guān)系到普通民眾的切身利益，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，社會(huì)問(wèn)題日益增多、安全環(huán)境日益凸顯，如果我們能把社會(huì)所有車輛進(jìn)行有效管控，這無(wú)論是對(duì)于事前的案件預(yù)防還是事后的案件偵破都能起到比較好的作用，這非常有利于有效解決政府當(dāng)前遇到的棘手難題，最終能提升我們社會(huì)整體的安全形勢(shì)。