车辆云析系统解决方案

应用场景

 

·      假牌、套牌车辆整治,涉牌车辆分析研判,新型违法行为治理;

·      用户单位主要是各地交警的指挥中心、情报中心。



用户需求

 

在如今的道路交通管理业务开展过程中,存在着一个老大难问题,即故意篡改号牌、套牌、遮挡号牌或者号牌污损等车辆的搜索和分析的问题。往往此类车辆存在着严重的交通恶习,或任意变道、或严重超速超载、或者交通事故后肇事逃逸,这些行为和车辆往往给城市交通带来严重的安全隐患。

 

但是针对这种异常车牌的车辆,交管部门无法依靠传统的车辆号牌对车辆进行定位与布控,需要通过车辆的外部特征来进行精准的识别,进而完成布控拦截和处罚。



方案介绍

 

车辆云析系统通过将深度学习算法与大数据技术相融合,实现以图搜车、涉牌研判、车辆技战法、新型违法行为识别等应用。



方案亮点

 

·      车辆特征信息更多:基于图片的二次结构化分析,可支持三十多项车辆特征信息的识别,可以分析提取出更多车辆特征信息,比如车辆类型、车辆品牌及子品牌、车辆车型、副驾驶怀抱婴儿、挂件识别等;

·      车辆违法种类更全:基于更多的车辆特征信息,依托交通大数据平台,可以分析出车辆新型违法行为,比如是否系安全带,是否开车打电话,是否遮挡面部,是否天窗站人、三轮车违法载人等;

·      车辆技战手段更强:基于交通大数据平台,对车辆行车信息进行时空分析,提供十大业务使用功能(假牌车辆分析、出入城异常分析、夜间面部遮挡、区域碰撞、跟车关联、落脚点分析、频繁出入、昼伏夜出、初次入城、行车轨迹查询),为公安判案提供更强的技术手段;

·      车辆研判业务更广:基于车辆特征的涉牌研判功能,可提供多达6大类研判业务,包括以图搜图、待搜图库批量检索、异常牌照检索、套牌车辆分析、图片布控。其中以图搜图功能可以无须车牌号信息,仅通过车辆图片即可搜索到对应的车辆信息,便于追踪无牌车辆或者假、套牌车。

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