[00134417]基于大数据分析的车辆侦查系统

项目是企业针对车辆侦查的自研项目。 截止2015年我国机动车辆社会保有量达2.79亿辆,涉车案件超过案件总量的70%。涉车案件具有空间范围广、偶发性强、逃逸快、反侦查能力强等特点。项目组针对以上难题,在车辆大数据分析、特征数据采集、目标检测与跟踪等方面开展了研究和开发工作,主要创新成果如下： 针对目前涉车案件中线索发现难度大、无牌车辆无法检索等困难,创新地建立了基于云架构的车辆侦察平台,综合运用了车辆多维特征提取、网格定位、轨迹碰撞、数据服务总线（ESB）技战法等技术手段,实现了海量数据的秒级检索及碰撞分析,提高了公安机关针对涉案车辆的侦破效率。 创新地提出结合低层特征描述加高层抽象编码的车辆特征描述框架,在光照、视点变化及杂乱背景等噪声干扰条件下,车型、车牌、车身颜色、车年检标等识别准确率均得到提升,车辆型号识别准确率从70%提升到85%以上,车牌号码识别准确率从93%提升到95%以上。 针对运动车辆跟踪,提出基于实例LDA、基于Hough森林条件随机场等多种跟踪方法,利用真实场景下机动车的背景、光照、视角、尺度等特性,实现了机动车轨迹分析和运动事件检测识别,时间捕获率总体达到95%以上。 提出了基于SubSENSE背景建模和在线学习相结合的目标检测方法,利用运动车辆目标与非机动车在速度、表现和空间属性方面的差异,解决了视频中复杂场景下运动车辆目标检测易受非机动车影响的难题,提高了运动车辆目标的检测率,车辆捕获率达到98%以上。 项目具有自主知识产权,申请发明专利17项,5项已获得授权,取得计算机软件著作权1项,发表论文21篇,产品通过第三方测试。 本产品已经辅助公安机关侦破“系列夜间盗割通讯电缆案”等多起重大刑事案件,为治安防控技术进步、社会和谐安定做出卓著贡献。截至目前已实现相关产品销售收入41880万元,新增利润3350万元,新增税收6282万元。