车辆库结构化大数据分析系统

基于计算机视觉和深度学习技术的车辆多维特征识别，实时分析卡扣电警图片，可对轿车、越野车、商务车、面包车等9大类10000余款智能识别，破解了假/套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题。基于人工智能的车辆人员行为特征建模，智能辅助分析，布控预警。

功能特点

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1.基于计算机视觉和深度学习技术的车辆多维特征识别：　

　实时分析卡扣电警图片，可对轿车、越野车、商务车、面包车等9大类10000余款智能识别，破解了假/套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题。

2.基于人工智能的车辆人员行为特征建模，智能辅助分析，布控预警：

（1）实现了对车辆及加成人员特征的自动提取、分析、建模、存储；套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题；

（2）采用CPU图形计算与分布式异构计算模式，毫秒级相应；

（3）与车管库、人员信息库关联，自动比对预警假套牌车、盗抢车、高危人员等18类目；

3.建立号牌以外的第二个车辆身份标识，让搜车更快更容易：

（1）支持按品牌、型号、年款、颜色、行驶方向搜索；

（2）支持按轿车、越野车、商务车、面包车、皮卡车、小/大型货车、小/大型客车9种车辆类别搜索；

（3）支持车牌精确搜索和模糊搜索，支持无牌（遮牌、摘牌）车搜索；

（4）支持多个时间段搜索、支持地图自定义划选区域搜索；

（5）支持一键上传卡口照片搜索，按车辆局部特征搜索；

（6）支持按年检标志数量、吊坠、拜访物等自定义特征加时空搜索；

4.建立号牌以外的第二个车辆身份标识，让搜车更快更容易：

（1）自定义碰撞——在案发地点区域对附近过车数据进行类案数据自定义碰撞对比；适用案类：团伙驾车流窜盗窃案；系列砸车玻璃盗窃案；盗窃货车燃油案；流窜盗割电缆案等等。

（2）同行车辆——已知A车在同行路段、同时时段尾随B车；适用案类：尾随取款人盗窃财务案；公共汽车扒窃案；多人驾车寻衅滋事案；团伙盗窃汽车案等等。

（3）初次入城和套牌车筛选——对初次进入该时空区域的套牌车进行高危预警。带来警务模式的创新：高危预警精确打击；由案后被动查缉；转为案前主动打击；提高路面查缉的针对性。

系统结构

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· 无需更换现有视频前端采集设备

· 无需集中存储 无需架设专网

· 具备全市、全省过车轨迹联网查询基础

1.搜车：按车型搜车；按类别搜车；按车牌搜车；按照片搜车；按特征搜车；自定义特征搜车；实时预警；

2.大数据研判：初次入城；套牌车筛选；落脚点分析；自定义碰撞；隐匿车辆挖掘；过车统计；一车多牌；一牌多车；频繁过车；轨迹重现；遮挡面部检测；同行车辆；设备运维；预警模型；

3. 布控查缉：维稳布控；车牌精准布控；车牌模糊布控；车牌类别布控；车型布控布控单审核；布控信息查看；