一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统和分析方法
【专利摘要】本发明公开一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统和分析方法，包含数据获取模块，分析模块、预警模块；所述的数据获取模块实时获取车辆出入设定卡口的数据，并将所述的数据传输给分析模块，所述的分析模块按照预设的预警规则对所述卡口的车辆出入数据进行分析，并将分析结果输入到预警模块，所述的预警模块对符合预警规则的车辆出入数据涉及的车辆进行预警管理。大大提高了车辆频繁出入分析结果的可用性，提高了公安研判人员的工作效率。
【专利说明】
一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统和分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统和分析方法。
【背景技术】
[0002]公安机关在侦破入室盗窃和抢劫、抢夺案件过程中，发现多数犯罪嫌疑人具有驾驶技能，经常驾驶机动车流窜作案。我们将陌生车辆进出某一区域的频次与其作案嫌疑指数相匹配，进出该区域的次数越多，作案嫌疑性越大。
[0003]频繁出入智能分析方法是智能交通软件中常见的功能分析之一，目前已有的分析方法是通过定时服务程序，定时获取车辆轨迹记录信息，统计同一时间段内各个车辆通过同一卡口的次数，分析车辆通行次数是否达到预定的通行上线次数，假若车辆的通行次数达到某一卡口指定的通行上线次数，则认为是频繁出入车辆。
[0004]目前的分析方法造成和无法满足以下问题:
[0005](I)无法满足大数据分析:结合目前城市道路机动车通行量大，传统分析方法无法获取并统计大数据情况下的车辆通行数据，造成分析服务性能下降，分析的结果数据不准确。
[0006](2)分析结果误差大:由于传统分析方法采取定时分析的形式，容易造成历史通行数据丢失，加大分析结果的误差。
[0007](3)无法满足不同时段不同路况的差异分析:结合目前城市路况复杂，不同时段同一道路车流量差异大，传统分析方法是通过预先设置分析要求的频繁时段和频繁次数的形式，造成无法结合不同时段不同道路的情况进行针对性和有效性分析。
[0008](4)无法满足研判分析:结合现公安研判人员的业务需求，传统分析方法仅满足获取到车辆频繁出入信息，但无法根据车辆频繁出入的程度进行二次等级研判，造成公安研判人员无法进一步对车辆的可疑行为更深层次的分析研判。
【发明内容】
[0009]本发明提供一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统和分析方法，可以有效解决现有技术存在的4大问题。
[0010]本发明通过以下技术手段实现:
[0011]一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，包含数据获取模块，分析模块、预警模块；所述的数据获取模块实时获取车辆出入设定卡口的数据，并将所述的数据传输给分析模块，所述的分析模块按照预设的预警规则对所述卡口的车辆出入数据进行分析，并将分析结果输入到预警模块，所述的预警模块对符合预警规则的车辆出入数据涉及的车辆进行预警管理。
[0012]所述的预警规则包含通行车辆类型、车辆号牌、通行次数、通行时间中的一项或多项。
[0013]其中，所述的预警管理按照预警重要性分等级进行管理。
[0014]其中，所述预警规则可进行远程设置。
[0015]一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析方法，包含以下步骤:
[0016]S1、获取卡口编号信息、并对每个卡口设定预警规则；
[0017]S2、获取最新通行数据；
[0018]S3、根据卡口编号将获取的数据放入对应卡口的数据队列中；
[0019]S4、获取卡口编号对应的预警规则信息；
[0020]S5、统计各个卡口编号对应的数据队列中的每辆车的通行次数；
[0021]S6、将通行次数与预警规则对比，如果所述的通行次数与预警规则相符，则为频繁出入车辆。
[0022]其中，上述S2中最新通行数据可以为设定的最近一段时间内的通行数据或者最近一定数量的通行数据。
[0023]其中，所述的最新通行数据为定时更新的数据，当所述最近通行数据正在更新时，暂停读取频繁出入分析的预警规则。
[0024]通过实时分析的形式，程序可以实时的获取最新的车辆通行记录，实时的进行分析，大大提升分析结果的准确性。
[0025]本发明引入了预警规则的方式，而且预警规则可以采用远程控制的形式，用户可以根据不同时段不同路况卡口的要求设置相应的预警规则，大大提升系统的使用性。
[0026]本发明在频繁出入分析的基础上增加了研判等级分析，根据设置好的预警规则中的研判等级参数，本发明方法会自动的进行研判等级的分析与确定，对分析结果进一步的分析，大大提高了分析结果的可用性，提高了公安研判人员的工作效率。
【专利附图】
【附图说明】
[0027]图1为本发明分析方法的实施过程示意图。
【具体实施方式】
[0028]以下将结合附图对本发明的具体实施过程进行详细描述。
[0029]一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，包含数据获取模块，分析模块、预警模块；所述的数据获取模块实时获取车辆出入设定卡口的数据，并将所述的数据传输给分析模块，所述的分析模块按照预设的预警规则对所述卡口的车辆出入数据进行分析，并将分析结果输入到预警模块，所述的预警模块对符合预警规则的车辆出入数据涉及的车辆进行预警管理，为更有效的对进入预警的车辆进行关注，所述的预警管理按照预警重要性分等级进行管理。所述的预警规则可以根据需要对通行车辆类型、车辆号牌、通行次数、通行时间进行组合或单独设置为预警规则。为增加系统的方便使用性，所述预警规则可进行远程设置。
[0030]当所述的基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统进行频繁出入某卡口进行分析时，首先获取卡口编号信息、并对每个卡口设定预警规则；再获取最新通行数据，所述的最新通行数据可以为设定的最近一段时间内的通行数据或者最近一定数量的通行数据；根据卡口编号将获取的数据放入对应卡口的数据队列中；获取卡口编号对应的预警规则信息；统计各个卡口编号对应的数据队列中的每辆车的通行次数；将通行次数与预警规则对比，如果所述的通行次数与预警规则相符，则为频繁出入车辆。为保证分析的准确度，所述的最新通行数据为定时更新的数据，当所述最近通行数据正在更新时，暂停读取频繁出入分析的预警规则。
[0031]在使用时，如图1所示，系统启动并进行初始化，初始化包括获取卡口信息，获取预警规则信息，系统配置信息。
[0032]然后启动服务线程，客户端程序包括两个主要的线程，分别是频繁出入分析线程、预警规则更新监测线程。
[0033]频繁出入分析线程:该线程为主要线程，通过实时获取最新的车辆通行记录，然后进行统计处理，然后与相应的预警规则进行比对分析，判断是否频繁出入车辆；同时进去等级研判处理。
[0034]预警规则更新监测线程:该线程用于实时监控预警规则是否有更改，假若监测到规则的更新，则系统自动获取最新的规则信息。
[0035]分析规则读取:根据一个标志位来判断是否有新规则，如果有新规则，则将所有的分析规则一次性从数据库读取到内存中，提高运算的速度。规则需要包括卡口编号、预警的通行次数、通行时间。
[0036]分析运算:读取最新的一条需要分析的数据，根据卡口编号来读取该卡口的预警规则，包括通行次数和时间。根据读取的通行时间来从数据库或者从内存中查询该卡口在指定时间内的所有通行数据，统计该条运算数据的号牌号码在上面查出的通行数据中的总数，达到和超过了规则指定的次数后生成预警信息。将该条预警信息保存到预警信息表。
[0037]日志功能:显示实时日志，以供维护人员参考。
[0038]对本发明进行简单变化所得的方案也在本发明保护的范围之内。
【权利要求】
1.一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，包含数据获取模块，分析模块、预警模块；所述的数据获取模块实时获取车辆出入设定卡口的数据，并将所述的数据传输给分析模块，所述的分析模块按照预设的预警规则对所述卡口的车辆出入数据进行分析，并将分析结果输入到预警模块，所述的预警模块对符合预警规则的车辆出入数据涉及的车辆进行预警管理。
2.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，其特征在于:所述的预警规则包含通行车辆类型、车辆号牌、通行次数、通行时间中的一项或多项。
3.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，所述的预警管理按照预警重要性分等级进行管理。
4.根据权利要求2所述的基于车辆轨迹的频繁出入智能分析系统，所述预警规则可进行远程设置。
5.一种基于车辆轨迹的频繁出入智能分析方法，包含以下步骤: 31、获取卡口编号信息、并对每个卡口设定预警规则； 32、获取最新通行数据； 33、根据卡口编号将获取的数据放入对应卡口的数据队列中； 34、获取卡口编号对应的预警规则信息； 35、统计各个卡口编号对应的数据队列中的每辆车的通行次数； 36、将通行次数与预警规则对比，如果所述的通行次数与预警规则相符，则为频繁出入车辆。
6.根据权利要求5所述的分析方法，其特征在于:32中最新通行数据可以为设定的最近一段时间内的通行数据或者最近一定数量的通行数据。
7.根据权利要求5所述的分析方法，其特征在于:所述的最新通行数据为定时更新的数据，当所述最近通行数据正在更新时，暂停读取频繁出入分析的预警规则。
【文档编号】G06Q50/26GK104463334SQ201410751016
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月9日 优先权日:2014年12月9日
【发明者】孟凡华, 蒋华 申请人:深圳市华仁达技术有限公司