车辆大数据视频图像理解与应用.pptx

车辆大数据 = 业务大数据+轨迹大数据 车辆大数据平台，通过引入kafka分布式消息系统，改善数据运转流程，使得原先需要对数据先存后取再应用的的方式，转变为直接转发应用，使得数据不落地，在系统中高速流转，极大提升布控及时性。 车辆大数据技术是现代智能交通和公共安全领域的重要组成部分，它结合了业务大数据和轨迹大数据，以提高监控效率和犯罪预防能力。车辆大数据平台利用Kafka分布式消息系统优化数据处理流程，实现了数据的实时流转，避免了数据落地，显著提升了布控的时效性。 在车辆大数据解决方案中，视频图像理解扮演着核心角色。例如，公安事业部借助大数据时代的视频图像理解，处理海量数据，包括音视频、图片、人脸特征、过车记录、GPS坐标和文本信息等。例如，全国智能交通系统每天产生约20亿条记录，这些海量的视频图片数据中蕴含着巨大的价值，但其价值密度极低，需要先进的分析技术来挖掘。 车辆大数据的应用主要包括车辆预警防控和视频侦查。其中，车脸智能分析技术是一种关键技术，它可以识别车辆的颜色、车型、品牌、型号、年款、类别、颜色等信息，甚至可以识别出遮挡或篡改车牌的情况。例如，系统可以识别出灰色的五菱荣光小卡或黑色的大众桑塔纳，并能精确到年款和型号。这种技术能够破解仅依赖车牌或车标识别的局限，即便目标车辆使用假牌、套牌，也能迅速定位。 此外，车辆预警模型技术则通过对车辆的出没时间、地点、高危区域车辆、车主背景等信息进行分析，建立预警模型，预测潜在风险。例如，系统可以查询车牌的出现时间和车主是否有前科，以辅助决策制定。 云计算技术为车辆大数据提供强大的计算和存储支持，使得大规模数据分析成为可能。极速布控技术则强调在短时间内对目标车辆进行快速响应和追踪，例如在宁波系列盗狗案中，通过分析车辆的局部特征（如年检标志、纸巾盒等），即便车牌不清晰，也能实现车辆的精准锁定。 总结来说，车辆大数据视频图像理解与应用涉及的技术包括车脸智能分析、车辆预警模型、云计算和极速布控等，它们共同构建了一个高效、智能化的车辆监控和犯罪预防体系，显著提升了公共安全水平。随着技术的不断进步，车辆大数据的应用将更加广泛，为社会管理和安全防范带来更大的效益。