交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)

交通管控大數(shù)據(jù)分析研判系統(tǒng)設(shè)計方案目錄系統(tǒng)概述 4系統(tǒng)背景 4系統(tǒng)意義 4研發(fā)原則 5系統(tǒng)內(nèi)容 6需求分析 7業(yè)務(wù)需求 7面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求 7面向交通安全的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求 7功能需求 7基于大數(shù)據(jù)的在線統(tǒng)計和離線分析需求 7基于大數(shù)據(jù)的車輛特征分析需求 7基于大數(shù)據(jù)的違法事故分析需求 8基于大數(shù)據(jù)的勤務(wù)快速處置需求 8基于大數(shù)據(jù)平臺的車輛特征二次識別需求 8基于大數(shù)據(jù)平臺的技戰(zhàn)法需求 8性能需求 9高并發(fā)實時數(shù)據(jù)采集需求 9海量數(shù)據(jù)存儲需求 9分布式流處理需求 9車輛二次識別需求 9架構(gòu)設(shè)計 9總體應(yīng)用架構(gòu) 9軟件框架結(jié)構(gòu) 10網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu) 11數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu) 11關(guān)鍵技術(shù)路線 12Hadoop技術(shù) 12Spark技術(shù) 13車輛特征二次識別技術(shù) 14功能設(shè)計 14功能結(jié)構(gòu)圖 14功能模塊 144.2.1首頁 15實時預(yù)警 17信息查詢 18統(tǒng)計分析 23技戰(zhàn)法 26車輛布控 28系統(tǒng)設(shè)置 29運維管理 30數(shù)據(jù)庫設(shè)計 30數(shù)據(jù)庫ER模型 30數(shù)據(jù)庫表 30接口設(shè)計 30接口分布圖（接口關(guān)聯(lián)圖） 30接口詳細(xì)說明 30系統(tǒng)特色 31優(yōu)化交通大數(shù)據(jù)集中存儲能力 31提升交通大數(shù)據(jù)分析研判能力 31提升交通案件偵破能力 31提升交通監(jiān)管能力 31系統(tǒng)概述系統(tǒng)背景24中潛在的問題并預(yù)警,成為當(dāng)前迫切需要解決的問題。大提升綜合管理的集約化程度。系統(tǒng)意義信息查詢和預(yù)警分析擁堵的原因，科學(xué)預(yù)防交通擁堵。多維度布控打擊違法犯罪在車輛號牌信息缺失（套牌、遮擋號牌或無牌）情況下，按照車輛品牌、型號、大粒度的數(shù)據(jù)分析為決策提供支持同時結(jié)合車駕管數(shù)據(jù)庫，開展交通信息綜合分析研判。研發(fā)原則和展現(xiàn)集成。1、實用性原則應(yīng)用、注重實效的方針，堅持實用、經(jīng)濟(jì)的原則。2、先進(jìn)性原則3、資源共享智能交通信息化成果之間的信息互聯(lián)與資源共享。4、可持續(xù)性行不斷的完美和擴展。5、開放性和標(biāo)準(zhǔn)性技術(shù)，保證系統(tǒng)的開放性和標(biāo)準(zhǔn)性。6、可靠性和穩(wěn)定性從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)措施、設(shè)備性能、系統(tǒng)管理、廠商技術(shù)支持及維護(hù)能力等方面著手，確保系統(tǒng)運行的可靠性和穩(wěn)定性，達(dá)到設(shè)計的最大平均無故障時間。7、安全性和保密性全機制、數(shù)據(jù)存取的權(quán)限控制等方案解決系統(tǒng)安全性問題。8、擴展性和易維護(hù)性系統(tǒng)內(nèi)容5務(wù)器、流處理服務(wù)器、二次識別服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器。數(shù)據(jù)架構(gòu)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換管理。HadoopHadoopPBSpark延時的統(tǒng)計能力，實現(xiàn)億以上的過車記錄大數(shù)據(jù)量秒級檢索能力。牌、品牌型號、車身顏色、車輛型號等信息關(guān)聯(lián)比對。應(yīng)用服務(wù)器：部署交通管控大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)軟件和數(shù)據(jù)發(fā)布軟件。需求分析業(yè)務(wù)需求面向交通管理的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求快速檢索和實時統(tǒng)計分析，并將結(jié)果可視化顯示。面向交通安全的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求管理路面違法、假/套牌、肇事車輛、黑車等重點布控車輛、維護(hù)交通安全精準(zhǔn)打擊和查緝布控能力。功能需求基于大數(shù)據(jù)的在線統(tǒng)計和離線分析需求實現(xiàn)對大批量信息檢索及統(tǒng)計分析的實時處理?；诖髷?shù)據(jù)的車輛特征分析需求以基于海量卡口數(shù)據(jù)獲取車輛出行OD，挖掘車輛通勤出行行為，分析車輛通勤行為特征與交通擁堵相關(guān)性分析，研究擁堵路段車流集散、車輛屬地屬性發(fā)展變化規(guī)律。準(zhǔn)確統(tǒng)計道路交通、卡點進(jìn)出車輛流動情況，為合理調(diào)配警力、提高車輛管理水平提供科學(xué)依據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)的違法事故分析需求通過大數(shù)據(jù)平臺對交通違法、事故數(shù)據(jù)及屬性開展關(guān)聯(lián)分析，定期將違法、事故與駕駛?cè)颂卣?，包括培?xùn)考試過程、工作單位、家庭背景等因素，與車輛特征，包括品牌、車型、營運性質(zhì)、號牌屬地、車身顏色、車輛保養(yǎng)等因素，與道路特征，包括道路類型、線性、天氣、時間、環(huán)境、設(shè)施等相關(guān)聯(lián)的，集中分析掌握違法、事故中高發(fā)、易發(fā)的駕駛?cè)?、車輛和道路，為管控提供最為真實的資料和依據(jù)。基于大數(shù)據(jù)的勤務(wù)快速處置需求于交管人員日常勤務(wù)安排和以及上下游及時聯(lián)動和快速反應(yīng)。基于大數(shù)據(jù)平臺的車輛特征二次識別需求現(xiàn)更多應(yīng)用，有效利用了現(xiàn)有卡口設(shè)備，降低不必要的卡口重建投入。基于大數(shù)據(jù)平臺的技戰(zhàn)法需求通過過車圖片、行駛行為特征分析和人員、車輛檔案關(guān)聯(lián)分析，確定各類涉案人員/車輛的詳細(xì)信息。以全庫精細(xì)搜索和模糊查詢，實現(xiàn)一定時間內(nèi)經(jīng)過各GIS預(yù)測一定時間內(nèi)高概率出現(xiàn)的區(qū)域。性能需求高并發(fā)實時數(shù)據(jù)采集需求KafkaHadoopSQL秒內(nèi)。海量數(shù)據(jù)存儲需求HadoopHDFSPB量可動態(tài)擴展。分布式流處理需求SparkStreaming100ms。車輛二次識別需求20030050080≥85%。架構(gòu)設(shè)計總體應(yīng)用架構(gòu)交通管控大數(shù)據(jù)分析研判平臺分為數(shù)據(jù)層、采集層、處理層、存儲層、應(yīng)用層等層次架構(gòu)。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如下：應(yīng)用層應(yīng)用層實時預(yù)警信息查詢統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析技戰(zhàn)法分析 車輛布控 系統(tǒng)設(shè)置 運維管理信ApatheTomcat標(biāo)準(zhǔn)息安全保障web展示數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)web展示存儲層web展示地理信息平臺處理層特征篩查HbaseHDFS二次識別實時比對HiveSparkStreamingMapReduceHadoop結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維監(jiān)控采集層協(xié)議轉(zhuǎn)換格式處理數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)編碼Kafka規(guī)范保障體系過車記錄圖片信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層電警卡口六合一接口違法查詢接口kafka所轄范圍內(nèi)的設(shè)備上報的車輛通行文本信息、圖像信息、設(shè)備狀態(tài)信息。Spark流計算模塊根據(jù)系統(tǒng)設(shè)置的報警條件，可實時進(jìn)行多種比對計算。Hadoop可通過動態(tài)增加節(jié)點，提升吞吐能力，擴展存儲、查詢、分析性能。應(yīng)用層：包含實時預(yù)警、信息檢索、信息查詢、統(tǒng)計分析、技戰(zhàn)法分析、車輛布控等功能。軟件框架結(jié)構(gòu)交通管控大數(shù)據(jù)平臺交通管控大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)源分布式消息總線Kafka流處理Sparkstreaming數(shù)據(jù)存儲Hadoop數(shù)據(jù)應(yīng)用過車數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換車輛特征二次識別HDFS實時預(yù)警過車圖片編碼、字段屬性轉(zhuǎn)換人-車-違法-事故信息關(guān)聯(lián)HBASE信息檢索六合一接口關(guān)聯(lián)接口輸入和輸出實時比對Hive分析研判公安數(shù)據(jù)接口關(guān)聯(lián)特征篩查Map/Reduce布控報警網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu)設(shè)備網(wǎng)公安網(wǎng)指揮中心數(shù)據(jù)接入服務(wù)器設(shè)備網(wǎng)公安網(wǎng)指揮中心數(shù)據(jù)接入服務(wù)器邊界交換平臺二次識別服務(wù)器應(yīng)用發(fā)布服務(wù)器周邊系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器流處理服務(wù)器周邊系統(tǒng)數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu)KafkaSparkHBASE/HDFSMapReduce檢索和分析研判。如下圖所示：過車數(shù)據(jù)過車數(shù)據(jù)MapReduce實時預(yù)警實時引擎信息檢索KafkaHbase/HDFS離線引擎分析研判稽查布控SparkStreaming關(guān)鍵技術(shù)路線X86PGIS等平臺有機結(jié)合、一體化應(yīng)用。KafkaHadoopSQL2支持小批量處理模式，每一個批次的數(shù)據(jù)的時間間隔可以短至500毫秒。UNIX10gWINDOWSUNIXTomcatWebSphere，Tomcat6.0，WebSphereJAVA；B/S布式應(yīng)用架構(gòu)。HadoopHadoop(HadoopDistributedFileSystem)HDFS。HDFS(low-cost)件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput有著超大數(shù)據(jù)集(largedataset)的應(yīng)用程序。HDFS(relax)POSIX求，可以以流的形式訪問(streamingaccess)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。優(yōu)點如下：Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。Hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。Hadoop是可靠的，因為它假設(shè)計算元素和存儲會失敗，因此它維護(hù)多個工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點重新分布處理。HadoopHadoopPBHadoop是一個能夠讓用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計算平臺。用戶可以輕HadoopHadoopJavaLinux生產(chǎn)平臺上是非常理想的。Hadoop上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫，比如C++。SparkSparkSparkAMPMateiScala，core63Scala件，非常短小精悍。Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Spark是在Scala語言中實現(xiàn)的，它將Scala用作其應(yīng)用程序框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。盡管創(chuàng)建Spark對Hadoop的補充，可以在Hadoop文件系統(tǒng)中并行運行。通過名為MesosSpark由加州大學(xué)伯克利分校AMP實驗室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。Spark集群計算架構(gòu)：雖然Spark與Hadoop（比如機器學(xué)習(xí)算法中將數(shù)據(jù)集緩存在內(nèi)存中，以縮短訪問延遲。Spark還引進(jìn)了名為彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)的抽象。RDD是分布在一組即允許基于數(shù)據(jù)衍生過程重建部分?jǐn)?shù)據(jù)集的信息RDD被表示為一個對象，并且可以從文件中創(chuàng)建它；一個并行化的切片（遍布于節(jié)點之間個RDD的轉(zhuǎn)換形式；并且最終會徹底改變現(xiàn)有RDD的持久性，比如請求緩存在內(nèi)存中。SparkHadoop群或多節(jié)點集群。對于多節(jié)點操作，Spark依賴于Mesos集群管理器。為分布式應(yīng)用程序的資源共享和隔離提供了一個有效平臺。該設(shè)置充許Hadoop共存于節(jié)點的一個共享池中。車輛特征二次識別技術(shù)（卡口和電子警察圖片進(jìn)行二次識功能設(shè)計功能結(jié)構(gòu)圖輛分析異常車輛分析布控審核用戶管理車輛OD分析車臉特征分析布控導(dǎo)入機構(gòu)管理字典維護(hù)車位特征分析閾值維護(hù)交通管控大數(shù)據(jù)平臺首頁實時預(yù)警信息查詢交通管控大數(shù)據(jù)平臺首頁實時預(yù)警信息查詢統(tǒng)計分析技戰(zhàn)法系統(tǒng)設(shè)置運維管理過車總量套牌預(yù)警機動車公告信息查詢出入案發(fā)現(xiàn)場車車系搜車過車總量統(tǒng)計年檢逾期統(tǒng)計套牌時空分析權(quán)限管理系統(tǒng)資源監(jiān)控管理車型車系布控報警查詢以圖搜車過車車型統(tǒng)計 違法未處理統(tǒng)計 隱蔽車輛分析服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控管理過車流量駕駛?cè)嘶拘畔⒔煌ㄊ鹿市畔⒉椴樵?詢首次入城車輛分過車車系統(tǒng)計 假套牌過車統(tǒng)計 析過車流量查詢被盜搶車輛信息查詢轄區(qū)流量統(tǒng)計碰撞分析套牌預(yù)警查詢機動車保險記錄查詢卡點流量統(tǒng)計落腳點分析布控報警查詢危險品車輛查詢布控數(shù)量統(tǒng)計紅眼客車分析布控統(tǒng)計機動車軌跡查詢重點、在逃人員查詢布控類型統(tǒng)計伴隨車分析車輛布控添加布控首頁過車總量功能描述在首頁顯示當(dāng)日過車和最近7天過車總量并在地圖標(biāo)注卡口點位。功能界面程序邏輯7/30地圖：與餅圖聯(lián)動，點擊餅圖區(qū)域，地圖高亮標(biāo)示，所有涉及的卡點。更多：點擊進(jìn)入車輛查詢界面。車型車系功能描述用圖表顯示當(dāng)日所有監(jiān)測點的車型、車系分類。按照總量倒序排列。功能界面程序邏輯六合一車輛類型，對一種本系統(tǒng)的車輛類型。車系維護(hù)：在系統(tǒng)維護(hù)模塊，可以對人工采集的車輛品牌，車輛型號，通用名稱，進(jìn)行維護(hù)。車輛類型更多：點擊進(jìn)入車型統(tǒng)計界面。車系類別更多：點擊進(jìn)入車系統(tǒng)計界面。過車流量功能描述7功能界面程序邏輯過車量曲線圖-更多：點擊進(jìn)入全市流量統(tǒng)計界面。套牌預(yù)警功能描述實時顯示當(dāng)日車牌識別的報警信息，用表格顯示。按時間倒序排列。功能界面程序邏輯只顯示異常過車，正常過車不顯示，顯示最新的20條，實時刷新。語音報警：喇叭圖標(biāo)控制是否語音報警。當(dāng)前播報的條目行黃色標(biāo)注。更多：鏈接到假/套牌過車統(tǒng)計。布控報警功能描述顯示當(dāng)日已經(jīng)布控的車輛，經(jīng)過卡口時的記錄信息。功能界面程序邏輯布控車輛經(jīng)過是，顯示報警信息，顯示最新的20條，實時刷新。2（黑名單，盜搶車輛庫，在逃人員庫語音報警：喇叭圖標(biāo)控制是否語音報警。當(dāng)前播報的條目行黃色標(biāo)注。4.2.1.5布控統(tǒng)計功能描述顯示截止當(dāng)前有效的，正在布控的類別和布控的條數(shù)。功能界面程序邏輯布控數(shù)量更多：鏈接到布控數(shù)量統(tǒng)計布控類型更多：鏈接到布控類型統(tǒng)計實時預(yù)警套牌、布控報警功能描述實時預(yù)警主要是用于監(jiān)控套牌車輛信息，布控車輛信息并提供報警功能。功能界面程序邏輯側(cè)邊欄：顯示套牌預(yù)警布控報警。假/套牌預(yù)警更多：鏈接到假/套牌過車統(tǒng)計界面。布控報警更多：鏈接到報警查詢界面。語音報警：喇叭圖標(biāo)控制是否語音報警。當(dāng)前播報的條目行黃色標(biāo)注。詳細(xì)信息：可鏈接到機動車信息查詢、機動車違法查詢、駕駛?cè)诵畔⒉樵?、駕駛員關(guān)聯(lián)信息查詢、當(dāng)日軌跡。刪除按鈕：從界面移除誤報或不需要報的車輛。信息查詢機動車公告信息查詢功能描述搜索不同品牌不同車系的車輛公告信息，包括圖片和文字信息功能界面程序邏輯可根據(jù)給定的查詢條件查詢車輛信息。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。機動車基本信息查詢功能描述查詢機動車基本信息，包括圖片和文字信息。功能界面程序邏輯車輛登記圖片：需調(diào)用車輛登記圖片查詢接口是否關(guān)聯(lián)事故是否關(guān)聯(lián)違法：鏈接到事故查詢和違法查詢界面。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。駕駛?cè)嘶拘畔⒉樵児δ苊枋霾樵凂{駛?cè)嘶拘畔?，包括圖片和文字信息。功能界面程序邏輯駕駛?cè)藞D片：需調(diào)用公安人員查詢接口。是否關(guān)聯(lián)事故是否關(guān)聯(lián)違法：鏈接到事故查詢和違法查詢界面。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。駕駛員關(guān)聯(lián)信息查詢功能描述點人員，并顯示詳細(xì)信息。功能界面程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。機動車違法信息查詢功能描述查詢機動車違法信息，包括圖片和文字信息。功能界面程序邏輯有違法行為的車輛，可根據(jù)其違法類型加入黑名單布控。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。駕駛?cè)诉`法信息查詢功能描述查詢駕駛?cè)诉`法信息，包括圖片和文字信息。功能界面程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。機動車軌跡查詢功能描述在地圖上標(biāo)注車輛出行經(jīng)過卡口的時間、地點等信息。功能界面程序邏輯多軌跡：可多次查詢軌跡信息，在地圖疊加顯示。布控：對于問題車輛可以直接布控車系搜車功能描述根據(jù)（車型、車系、顏色、年款）等特征信息，對全市范圍的卡口查詢過車信息和圖片信息。功能界面程序邏輯布控：對于問題車輛可以直接布控。軌跡：機動車軌跡查詢界面。以圖搜車功能描述根據(jù)過車圖片，對全市范圍的卡口查詢過車信息。功能界面程序邏輯圖片：可通過上傳方式或者通過系統(tǒng)內(nèi)其他頁面跳轉(zhuǎn)方式提交。布控：對于問題車輛可以直接布控。軌跡：機動車軌跡查詢界面。交通事故信息查詢功能描述查詢車輛、人員是否涉及事故，以及具體的事故信息。功能界面程序邏輯查詢條件：事故信息主表、事故信息人員表。被盜搶車輛信息查詢功能描述根據(jù)號牌號碼、號牌種類、發(fā)動機號、車架號查詢車輛盜搶信息。功能界面程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。機動車保險記錄查詢功能描述根據(jù)號牌號碼、號牌種類、發(fā)動機號、車架號查詢車輛保險信息功能界面程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。重點/在逃人員查詢功能描述根據(jù)身份證號查詢是否在逃人員、重點人員信息。功能界面程序邏輯接口：調(diào)用公安查詢接口。更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。危險品車輛查詢功能描述用于查詢車輛是否危險品運輸車輛，并顯示相關(guān)信息功能界面程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。統(tǒng)計分析過車總量統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍過車數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。過車車型統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍過車車型分類數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。過車車系統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍過車車系分類數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。轄區(qū)流量統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍時間段內(nèi)過車流量數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。統(tǒng)計條件包括：早高峰（開始時間，結(jié)束時間）晚高峰（間。卡點流量統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計選定時間段內(nèi)過車流量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。統(tǒng)計條件包括：早高峰（開始時間，結(jié)束時間）晚高峰（間。布控數(shù)量統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)指定時間段內(nèi)布控數(shù)量合計。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。布控類型統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)指定時間段內(nèi)布控類型的數(shù)量。功能界面程序邏輯布控類型：黑名單布控和系統(tǒng)自定義布控的數(shù)量。假/套牌過車統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)給定時間段的過車中假/套牌車的數(shù)量。功能界面程序邏輯結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊，但須人工審核。年檢逾期統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)給定時間段的過車中年檢逾期的數(shù)量。功能界面程序邏輯時段：條件中逾期天數(shù)可按日進(jìn)行設(shè)置。統(tǒng)計粒度：天。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。地圖顯示數(shù)量最多的過車卡口。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊?？擅鈱徍瞬伎?。違法未處理統(tǒng)計功能描述統(tǒng)計轄區(qū)范圍內(nèi)給定時間段的過車中違法未處理車的數(shù)量。功能界面程序邏輯時段：分值可進(jìn)行設(shè)置。統(tǒng)計粒度：天。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。地圖顯示數(shù)量最多的過車卡口。布控：結(jié)果可批量加入布控模塊?？擅鈱徍瞬伎亍＜紤?zhàn)法套牌時空分析功能描述分析車輛最近的兩條過車記錄以及卡口間的距離分析是否套牌。功能界面程序邏輯隱蔽車輛分析功能描述分析在時間段內(nèi)應(yīng)經(jīng)常出現(xiàn)在某一區(qū)域但統(tǒng)計時間段前后不出現(xiàn)的車輛。功能界面程序邏輯首次入城車輛分析功能描述分析時間段內(nèi)的首次入城車輛。功能界面程序邏輯碰撞分析功能描述分析不同卡口過車數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的成對車輛。功能界面程序邏輯落腳點分析功能描述分析指定的車輛在時間段內(nèi)的經(jīng)常出沒的卡口及次數(shù)。功能界面程序邏輯紅