時下，中國經濟快速發(fā)展，帶來的各項數(shù)據都以指數(shù)級迅速攀升，公安系統(tǒng)亦不例外。隨著卡口、車輛信息、前科人員、社會大眾的信息量不斷增長，傳統(tǒng)的公安數(shù)據庫及解決方案已然滿足不了如今公安系統(tǒng)對數(shù)據的管理及實際的需求。大華股份作為面向全球服務的科技企業(yè)，憑借多年的行業(yè)經驗及技術優(yōu)勢，結合當下前沿的科技手段，以公安車輛大數(shù)據為點，推出基于大數(shù)據的車輛應用解決方案。以智慧為背景，將公安、安防、警務、智能等深度融合，推動公安管理稽查信息化，打造科技呵護生活的建設目標，協(xié)助公安系統(tǒng)解決了當下數(shù)據龐大、內容冗雜、來源多樣、處理復雜等眾多棘手難題。

　　警務新常態(tài)下的大數(shù)據應用——讓每一輛車都是透明的

　　公安車輛大數(shù)據應用系統(tǒng)是大華股份真正進行數(shù)據碰撞與挖掘出的比較成熟的一套方案。實際上大華股份所追求的宗旨就是讓每一輛車都是透明的，當然，這里的透明是用比喻的方式來闡明每輛車的屬性，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，對布防區(qū)域內的所有車輛的行蹤都了如指掌。

　　據大華股份公安事業(yè)部解決方案經理李鑫介紹，這套系統(tǒng)最早是在浙江奉化進行部署、調研并得到提升。他表示雖然奉化目前只是一個縣級市，但日過車輛非常多，早在2013年，差不多日均就達到了150萬條過車數(shù)據，并且這個數(shù)據還在不斷的增長當中?；诖?，他表示目前大華股份新做的項目不少日過車達到500萬到1000萬的數(shù)量級，在如此大的基數(shù)之中肯定會存在一些高危車輛，如外省逃竄、假牌套牌、肇事逃逸車輛等等，這些車輛在現(xiàn)實場景中會危害到各方利益，造成很多負面的社會問題，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)真正要去承擔的責任，也是大華股份的責任，李鑫如是說。

　　車輛大數(shù)據系統(tǒng)介紹

　　車輛大數(shù)據研判系統(tǒng)：從IT驅動到DT驅動的轉變

　　這套系統(tǒng)主要是從IT驅動到DT驅動的轉變，打通業(yè)務數(shù)據與過車數(shù)據，構筑車輛大數(shù)據DT平臺，真正讓數(shù)據產生價值。大華股份現(xiàn)如今能打通的包含以下幾種數(shù)據：1、警務數(shù)據，目前公安所原有的8大庫等系統(tǒng)中積累大量的車輛、人員、社會關系等信息，這其中也積累了大量的高危人員、高危車輛的信息。2、過車數(shù)據，每個城市的卡口、電警系統(tǒng)每天都在產生百萬級的過車記錄和過車圖片;這些車輛信息不僅代表車輛的活動情況，還含有車輛的特征信息。

　　車輛大數(shù)據研判系統(tǒng)——原理

　　這套研判系統(tǒng)的數(shù)據來源包括卡口匯聚平臺和公安信息資源庫，卡口匯聚平臺的數(shù)據有過車記錄和車輛圖片，公安信息資源庫通常指省廳級或公安部級，提供車主信息、前科人員庫、涉毒人員庫等數(shù)據。它會著重解決以下四個難題，第一，這些數(shù)據最終都會進行匯總，然后進行高危預警分析，比如前科人員的車輛不是在正常的作休時間活動，而是晝伏夜出，系統(tǒng)就會提升該車的高危指數(shù)，從而進行高危預警。

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

　　第三，數(shù)據挖掘，車輛單一的某次行蹤并不能說明什么問題，但如果對海量的數(shù)據進行研究，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間內會在同一個地方聚集，我們是不是有理由去推測該場所的合法性，這只是一個事例，通過對數(shù)據的挖掘可以產生很多現(xiàn)實價值。第四，多業(yè)務應用，這套系統(tǒng)主要是以區(qū)縣或地市為整個包圍圈，然后針對圈內所有的活動車輛進行綜合數(shù)據研判，可以做到多維布控，從而進行統(tǒng)計分析，獲取有利線索。

　　核心功能：高危車輛預警研判功能

　　一條過車記錄蘊含了很多信息，當某輛車在我們的卡口被抓拍之后，我們就能在后端進行分析，然后提取出它的特征信息，比如車牌出沒時間、地點，車輛是否來自高危地區(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—關系人’數(shù)據研判網絡

　　這套系統(tǒng)的目標數(shù)據總共分為三大塊。車輛模型、人員模型與關系模型，車輛模型主要從卡口數(shù)據、違章數(shù)據、視頻數(shù)據及車輛數(shù)據進行歸類，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(遮擋號碼、遮擋面部、無牌車輛);人員模型主要從前科人員、涉毒人員、在逃人員進行歸類;關系模型就關系到他的親屬、配偶等相關關系人的背景，真正做到數(shù)據導控、數(shù)據導防、數(shù)據導偵。

　　據了解，大華股份在浙江蕭山部署也這套系統(tǒng)，整個頁面每天都能直觀地呈現(xiàn)每天日過車的情況，包括車標、車型分類，然后點擊每個分類，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)的時間段等，這樣我們就能擁抱我們的頂級配置，包括人員布控。另外這套系統(tǒng)探究的不僅僅是日過車行為，還包括車型、車輛品牌等其他特征或基本屬性，這里的數(shù)據實際上不僅僅應用于公安，對于車輛廠商或經銷商也有一定的參考價值。

　　預警積分自動生成精確導控革新打防模式

　　系統(tǒng)在實際應用過程中，預警積分會自動生成。在前期設定的包圍圈里，當有車輛經過時，系統(tǒng)就會產生相應的一個分值，這個分值是要進行個性化設置，關注的點不同，設定的分數(shù)相應也會改變，比如在逃人員的分數(shù)肯定就會很高，因為這是絕對的高危人員;前科人員是以往的行為，現(xiàn)在已不具備這種特征，這個分值可以適當調低。當車輛經過時，每輛車就會產生一個數(shù)值，這個分數(shù)一旦達到了我們事先設定的報警門限值，系統(tǒng)就會報警，然后會自動將高危車輛的圖片、積分產生原因、車輛信息、車主信息、以及在當天范圍內它的軌跡信息可以直接呈現(xiàn)到移動端上，呈現(xiàn)之后我們可以依據這些信息進行快速布控。

　　精細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，也就是說前端卡口是否具備智能化的能力、是否新舊、是哪個廠家都不會限制整套系統(tǒng)的使用，因為大華股份從里面提取的是原始圖片及過車記錄，不同的廠家卡口中的過車記錄會有不同的格式，對此大華股份也會做統(tǒng)一的格式轉換。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。這兩塊數(shù)據的碰撞研判在系統(tǒng)里會產生報警，這些報警信息可以聯(lián)動上墻，在指揮中心進行呈現(xiàn)，同時可以下發(fā)到警員的手機或警務通上進行報警。這種模式，也就是在云端進行研判，指導前端行動，警員進行攔截檢查，端到端的解決方案，真正能把情報+行動應用在整套系統(tǒng)中。

　　核心功能：“車臉”特征識別功能

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

　　破解傳統(tǒng)依賴車牌或車標識別追蹤目標車輛的難題

　　據了解，本套系統(tǒng)采用國際領先的智能算法，把前端設備采集的卡口圖片中蘊含的車輛品牌信息-如(奧迪)、型號(Q5)、年款(如2011年款)、類別(如SUV)顏色等信息深度挖掘和提取，并可實時的進行查詢檢索，即使目標車輛使用假牌、套牌，或中途更換、篡改、遮擋、拆卸車牌，也能在短時間內準確找到目標車輛;

　　車輛局部特征分析與檢索技術

　　可對特定車輛的局部特征進行提取分析和建模，在車輛號牌信息缺失(套牌、遮擋號牌或無牌)情況下，準確快速地實現(xiàn)特定車輛追蹤與鎖定，獲取車輛真實行蹤;

　　車臉搜車、真牌還原

　　車輛大數(shù)據研判系統(tǒng)的“車臉分析”智能應用從根本上克服了傳統(tǒng)車輛檢索只能按照號牌進行單一查詢的功能缺陷，實現(xiàn)了按照車輛品牌、型號、顏色、類別以及局部特征等自定義組合查詢和模糊查詢強大功能。

　　以圖搜車、一鍵還原

　　僅需一鍵上傳/選定車輛照片，即可自動分析品牌、年款、顏色、局部特征等，可進一步排查是否套牌、或選擇車臉查車圖or車軌，操作簡易，高效準確;

　　這個系統(tǒng)一來可以將車輛圖形二次識別、二來就是研判。這兩個核心功能可以真正由案到車，由車到人，再由車到案，當發(fā)生一個案件之后，我們首先會調閱事發(fā)地視頻與卡口圖片，然后找到一些車輛，車輛里可以根據嫌疑指數(shù)進行排序，可以鎖定一些高危車輛，根據車輛去查找車主，然后根據車輛與車主這兩塊的行為信息，找出相關線索。

　　核心功能：豐富的大數(shù)據車輛技戰(zhàn)法

　　層層過濾式的嫌疑車輛挖掘技術

　　車輛大數(shù)據研判系統(tǒng)不僅僅可以實現(xiàn)對車輛和人員的分析研判，通過大量數(shù)據的積累和變化規(guī)律進行深度的信息挖掘，幫助決策者和管理者提供有價值的線索信息。

　　當有案件發(fā)生，我們會在地圖上進行定位，查找周邊卡口大概時間點的所有數(shù)據，通過對時間地點、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，最終會鎖定嫌疑車輛，而且目標比較集中，可以快速的進行查詢。舉例來說，我們在案發(fā)之后，通過對周邊卡口數(shù)據分析可以得到上萬張圖片，在積分研判過濾之后最終會得到數(shù)十張圖片左右，大大縮小了辦案時間，大大增強了辦案效率。

　　疑似套牌預警

　　系統(tǒng)在前端抓拍到圖片之后會導入到后端，通過自動識別的車型信息實時自動與該號牌在車管所登記的車型信息比對，識別套牌車牌。據李鑫介紹，這還只是其中一種方案，我們還可以通過其他方法來評估是否是套牌車輛，比如說我們的設備在某個城市8點鐘抓到一個車輛，8點05分又在另一個區(qū)域抓到相同車輛，但兩者距離很遠，通過系統(tǒng)之后會自動判斷同一輛車正常時速不可能在兩個地點出現(xiàn)，報警其中有套牌車，所以說技術運用都是在實際場景中體現(xiàn)的。

　　落腳點分析

　　系統(tǒng)根據物理目標每天的運動軌跡，可以直觀的展示其落腳點，不受一車多牌，遮擋號牌或者無牌等情況干擾，可根據車型特征快速全面分析涉案車輛的落腳點。

　　一車一檔

　　這套系統(tǒng)不同于視頻的結構化，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小時不間斷運行，因此積累了大量在當?shù)貐^(qū)域內活動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的高危車輛的詳細信息。

　　基于車險、車型的稽查布控

　　之前一旦發(fā)生重大案件之后，我們就要在相關路段或卡口進行布控，傳統(tǒng)的方法比較依賴車牌信息，但很多車牌信息在實際場景中是獲取不到的，我們如果能夠通過車系、車型等特征進行布控也能大大提升公安的整體效率。車輛大數(shù)據平臺支持對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。在整個系統(tǒng)中，我們基本上可以把貼牌車、落腳點分析、包括其他各類應用及技戰(zhàn)法得到深度體現(xiàn)。

　　其他業(yè)務功能

　　其他業(yè)務功能可以分為幾大塊：一是統(tǒng)計分析，它不僅僅服務于公安，包括對其他的政府部門也是有參考意義的，比如提前疏導擁堵路段，人員密度判斷等等，二是大數(shù)據這塊，它能做到圖片的二次存儲，圖片的秒級檢索、智能分析擴展等，系統(tǒng)存儲的數(shù)據量達到十億級甚至是百億級，在這個數(shù)據量里，非?？简灁?shù)據檢索的能力，所以在系統(tǒng)設計的時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非常清晰，可能精確到小區(qū)。能真正調動保安、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。

　　云架構系統(tǒng)-極速處理億萬數(shù)據

　　這就是海量數(shù)據檢索所依賴的應用，據了解，大華股份也評估過傳統(tǒng)的數(shù)據庫的處理能力，然后也開發(fā)出基于云架構的海量數(shù)據搜索引擎。李鑫表示，在常規(guī)的查詢中，我們的優(yōu)勢還不是特別明顯，但是對于模糊的數(shù)據碰撞的類似應用，實際上很多傳統(tǒng)數(shù)據庫就支撐不了，很可能幾分鐘之后都出不了結果，更依賴于系統(tǒng)去做這個工作。而本方案提到的云架構系統(tǒng)能極速處理億萬數(shù)據，部分傳統(tǒng)關系型數(shù)據庫無法完成的業(yè)務也可以在秒極響應，另外它還可線性擴充、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別，也就是說怎么把車輛的結構化信息進行高準確性的分析，分析出來之后怎么跟數(shù)據庫中的其他數(shù)據進行碰撞與研判，大華股份與奉化公安交流之后提出獨有車輛大數(shù)據研判模型，聯(lián)動卡口記錄和公安網數(shù)據，構建“人-車-關系人”研判分析網2、X光式的車輛特征分析，截至到去年，本系統(tǒng)可以識別3000多種細分車型，可能數(shù)量不是最大的，品牌識別準確率超過90%，在業(yè)界絕對是比較領先的。3、大數(shù)據架構、無限擴展，現(xiàn)在能做到的是100億級的秒級檢索處理，事前、事中、事后全警應用,時間地點過濾+19項積分規(guī)則匹配+2400種車型特征比對+17類車輛技戰(zhàn)法篩選+可信車輛過濾，輕松助力客戶在數(shù)以萬計的茫茫車海中快速鎖定目標車輛。4、易實施部署，現(xiàn)有的系統(tǒng)要改造前端，成本非常高，而且建設廠家非常雜，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設施，因此無需改造已建卡口系統(tǒng)，當然前端的圖片過于模糊也會造成一定影響，但是前端整體的建設對后端的影響比較小。5、端到端方案、這個方案本身也是關注從前端的設計到后端的應用以及技戰(zhàn)法的定制，因為各地各異，比如西藏就要查詢各地來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行碰撞，通過對車牌的識別可以查詢到車主，然后匹配車主信息，就可以知道車輛與車主是不是同時進入西藏等信息，所以說技戰(zhàn)法定制是根據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注摩托車這一塊的使用。

　　實戰(zhàn)應用-奉化案例介紹

　　奉化市是第一個成功應用了車輛大數(shù)據研判系統(tǒng)的縣級市;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)據研判系統(tǒng)目前整合了公安的卡口數(shù)據和部分交警卡口數(shù)據，目前平均每天處理過車數(shù)據150w左右。主要整合的是公安卡口數(shù)據和部分交警的數(shù)據，實際上大華股份在對本方案進行推廣時著重提到了二者整合，在以往，交警與公安都會建自己的卡口數(shù)據，各自為陣的數(shù)據。大華股份這套系統(tǒng)對數(shù)據進行打通，既可以服務于公安也可以服務于交警，平臺2014年10月份啟動以來至2015年三月份半年多時間以來，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，本方案還配套單機版便攜本，它具備了車輛的二次分析能力，但沒有對接車輛研判系統(tǒng)，它的應用場景主要是跨區(qū)域的辦案，很多時候涉車涉駕的案件地域跨度較大，刑警有可能要跨越幾個地市進行追逃，這時就需要帶著單機版在不同的地市處理不同的圖片，進行車輛真牌還原，是對整體方案和應用的有力補充。

　　項目部署五部曲

　　在部署層面，前面提到兩大核心功能，一個是車輛二次識別，一個是車輛大數(shù)據研判，實際上研判功能是依賴數(shù)據的對接，所以一般建設時，首先上的是車輛識別這個核心能力，然后在研判層面是逐步整合的過程，我們對接的公安信息資源庫是和區(qū)域相關的，比如浙江省廳這邊非常推薦下面區(qū)縣去運用這類數(shù)據。有些區(qū)域的數(shù)據管控更嚴格，開放程度沒那么高的時候，需要分步驟地去對接各地數(shù)據庫。

　　1.快速建設車輛圖片分析大數(shù)據應用-排除各類影響，實現(xiàn)“真牌還原”等核心應用;

　　2.逐步整合業(yè)務數(shù)據-實現(xiàn)支持“預警、控制、偵查”的“人-車-關系人”全業(yè)務大數(shù)據研判;

　　3.深度挖掘適合當?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)務應用;

　　5.全警應用地市/縣市級公安的車輛數(shù)據+車輛圖片的全業(yè)務應用+全警應用;

　　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破獲，即使目標車輛使用假牌、套牌，或中途更換、篡改、遮擋、拆卸車牌，也能在短時間內準確找到目標車輛，實現(xiàn)真牌還原，一網打盡!

　　科技有形 呵護無盡

　　大華股份通過對之前的調研數(shù)據研究顯示，在以往發(fā)生的各類案件中，駕車涉車案件達到了50%以上，有些區(qū)域甚至能達到70%以上。對此，李鑫表示公共安全問題是社會問題的核心內容，這關系到普通民眾的切身利益，隨著我國經濟的快速發(fā)展，社會問題日益增多、安全環(huán)境日益凸顯，如果我們能把社會所有車輛進行有效管控，這無論是對于事前的案件預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前遇到的棘手難題，最終能提升我們社會整體的安全形勢。