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系統采用大數據技術對大量的交通圖像進行結構化處理和云存儲，采集出一些常用的車輛特征信息。系統可以根據一張已有的嫌疑車輛圖片，結合大數據與云技術，利用數學模型對海量交通圖像進行多維度的分析和挖掘，根據篩選條件和車輛特征比對算法，按照相識度依次排列，快速找到符合檢索條件的車輛信息。并通過云發布服務，將分析結果下發到各路段運營單位的終端系統，極大地縮小人工查看范圍，實現對涉嫌逃費車輛定位和跟蹤，為高速公路管理單位多方面分析判斷車輛逃費行為提供有效的依據。
核心技術
● 大數據技術架構：Hadoop（數據倉庫）、Hive(倉庫工具)、HDFS（分布式數據存儲）、MapReduce（數據處理）等前沿技術搭建針對交通行業的大數據并行處理云平臺；
● 圖像結構化處理：對智能交通系統中輸出的海量非結構化圖像進行結構化處理，這些圖像源自高清卡口、高清闖紅燈電子警察、收費車道車牌識別、高速公路二義性路徑識別等系統；
系統特點
● 先進的結構化處理算法：實現對車輛圖像的多層次特征提取及多維度結構化描述，提取的車輛特征包括車輛號牌、車輛品牌、車身顏色、車輛類型、特征物等數據；
● 以圖搜圖快速檢索技術：根據一張嫌疑車輛圖片，設置篩選條件，快速檢索相似車輛，縮小人工核查范圍，極大節省人力成本；
● 豐富的平臺對接集成能力：可與圖像存儲平臺、高清卡口管理平臺、二義性路徑識別平臺、收費道車牌識別系統、高速公路收費系統等原有系統對接。
● 靈活的服務器布設方式：可設立多個服務器集群對進行圖像進行分析與處理，分析結果可存放在各級服務器中，依托大數據、云計算架構實現價值數據的分析與檢索。
總體方案
以圖搜圖
整體架構
行業應用
● 高速公路防逃費系統
從入口、主線、服務區、出口形成一個閉環，對逃費車輛的車牌號碼、車輛特征、行駛路徑進行全過程取證，累計逃費金額，按刑法追究逃費車主的法律責任；
● 公安交警刑偵系統
通過已有車輛圖片及目擊證人提供的信息，在平安城市系統的海量圖像數據中，快速查找犯罪嫌疑車輛，使之無處遁逃。