大数据可视化数据治理整体解决方案
大数据平台解决方案

4.数据安全:需确保数据安全和合规性,遵循国家相关法律法规;
5.数据应用:需提供丰富的数据挖掘和可视化功能,辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
(1)采用分布式数据采集技术,实现对多源异构数据的实时采集;
(2)设计高效的数据传输机制,确保数据传输的实时性和完整性;
(1)数据挖掘
结合业务需求,运用机器学习、深度学习等算法,进行数据挖掘和智能分析。
(2)可视化展示
采用可视化工具,将分析结果以图表、地图等形式进行展示,提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划:明确项目目标、范围、时间表和资源需求;
2.技术选型:根据业务需求,选择合适的大数据技术栈;
3.团队建设:组建专业的项目团队,包括项目经理、开发人员、数据分析师等;
(3)对采集的数据进行预处理,包括数据清洗、去重、转换等,提升数据质量。
2.数据存储
(1)采用分布式存储技术,构建可扩展的大数据存储平台;
(2)根据数据类型和业务需求,选择合适的存储引擎,如HDFS、HBase、Kudu等;
(3)设计合理的存储策略,实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
(1)采用大数据处理框架(如Spark、Flink等),实现数据的实时处理和离线分析;
2.技术风险:选择成熟的大数据技术和工具,降低技术风险;
3.项目管理风险:加强项目进度管理和沟通协作,确保项目按时按质完成;
4.法律合规风险:遵循国家法律法规,确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案,实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系,确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时,借助数据挖掘和可视化技术,助力企业挖掘潜在商机,提升决策水平。在实施过程中,需关注风险防范,确保项目顺利推进。
数据中台大屏可视化解决方案

03 04
Flink
流处理框架,适合实时数据处理 和分析场景。
ticsearch
分布式搜索和分析引擎,提供全 文搜索、结构化搜索和分析功能 。
软硬件环境配置建议
服务器配置
选择高性能的CPU、大内存、高速存储和网络设备,以满 足大数据处理和实时分析的需求。
操作系统
选择稳定、安全、易用的操作系统,如Linux或Windows Server。
上线发布及持续迭代优化策略
上线发布
经过严格的测试和验证后,将集成方案正式上线 ,并发布到大屏可视化平台上。
持续监控
在上线后,持续监控数据接口的运行状态和数据 传输质量,及时发现并解决问题。
迭代优化
根据用户反馈和实际需求,对集成方案进行迭代 优化,不断提升大屏可视化的功能和性能。
06
数据安全保障措施
机器学习
集成机器学习算法和模型 ,为上层应用提供智能化 的数据分析和预测能力。
数据服务与应用层
数据服务
01
提供统一的数据服务接口,支持数据的查询、分析、挖掘等操
作。
数据可视化
02
通过大屏可视化技术,将数据以图表、地图等形式直观展示出
来,方便用户理解和分析。
业务应用
03
基于数据中台提供的数据服务和可视化能力,开发各类业务应
有效支撑企业战略目标实现
数据中台大屏可视化平台已经成为企业战略决策的重要支撑,为企业发展提供了有力的数 据保障。
经验教训分享交流
重视数据质量和准确性
在项目实施过程中,发现数据质量和准确性 对可视化效果影响巨大,因此在后续项目中 需更加重视数据治理工作。
强化跨部门沟通与协作
大屏可视化项目涉及多个部门和业务,需要强化跨 部门沟通与协作,确保项目顺利实施并达到预期效 果。
大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (4)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (7)2.2 数据治理范围 (8)2.3 数据治理流程 (10)三、项目内容与任务 (11)3.1 数据治理架构设计 (12)3.2 数据质量提升 (14)3.3 数据安全保障 (15)3.4 数据资源管理 (16)3.5 数据治理机制建设 (17)四、项目实施计划 (18)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (21)5.2 物力资源保障 (22)5.3 资金保障 (23)六、项目风险与应对措施 (24)6.1 项目风险识别 (25)6.2 项目风险评估 (26)6.3 项目风险应对措施 (28)七、项目监控与评估 (29)7.1 项目进度监控 (29)7.2 项目质量评估 (30)7.3 项目效益评估 (31)八、项目总结与展望 (33)8.1 项目成果总结 (34)8.2 项目经验教训 (35)8.3 项目未来展望 (36)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经渗透到各行各业,成为推动社会进步的重要力量。
在这个背景下,我们公司深刻认识到数据的价值和重要性,决定建设一个高效、稳定、安全的大数据平台,以支持公司的业务发展和决策分析。
公司各部门在日常工作中积累了大量的数据,但这些数据分散在不同的系统和应用中,缺乏统一的管理和整合。
这不仅导致了数据利用效率的低下,还增加了数据管理的风险。
我们需要建立一个集中化、标准化的数据治理体系,确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。
建立统一的数据管理标准和规范,规范数据采集、存储、处理、分析和展示等各个环节。
提升数据质量,消除数据中的错误、重复和不一致性问题,确保数据的准确性和可靠性。
加强数据安全管理,保障数据的安全性和隐私性,防范数据泄露和滥用风险。
提高数据利用效率,通过数据分析和挖掘,为公司提供有价值的信息和洞察力,支持公司的业务发展和决策分析。
大数据可视化平台建设方案

数
据 分 析
数据 挖掘
多维 分析
灵活 报表
决策 仪
表盘
据 地图 自助 分 分析 分析 析
Ora智cl慧e 小区云服务E平台整体解K决in方gb案a智se慧D小B区C云lo服ud务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
T
DB2
L
MangoD
B
MPP
标准应用接口JDBC、ODBC等
数
据
并行
水平分区
xQuery 灵活报表 决策仪表盘 多维分析 地图分析
任务调度
+
统一语义模型
+
+
+
所有 数据源
监控视频
多维数据库
关系数据 库
Nosql数据库
数据仓库
Smartbi绝不是个报表设计器,而是个集成、扩展的平台
直观的图形展现
• 表现形式丰富:内置全国地图(到区县级)、表格、油量图、泡泡图、雷达图 、地图、柱图、饼图、曲线图等丰富的数据展示形式
在KingbaseDBCloud架构基础上,增加对HDFS 文件存储的支持,实现SQL和NoSQL统一访问接 口,同时支持SQL和NoSQL查询处理
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享(标准应用接口JDBC、ODBC等)
数
MPP
并行 SQL
水平分区 垂直分区
配置与变更
系统运维 调度与监控
数据分 析
大数据分析
灾备与恢复
分析决策人员 开发人员 运维人员
安全与审计
通信网络
主机
存储
基础设施
操作系统
数据库
大数据平台数据治理项目建设方案

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施,其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题,这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系,实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析,为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系,包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面;本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义,将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
社会治安综合治理大数据一体化管理平台建设方案

团队建设:加强团队建设,提高团队协作和沟通能力,营造良好的工作氛围
预期成果:建设一个高效、智能、安全的社会治安综合治理大数据一体化管理平台,提高社会治安综合治理水平衡量标准:平台建设完成后,能够实现以下目标:提高案件侦破率、降低犯罪率、提升公众安全感、提高社会治理效率等 我正在写一份主题为“社会治安综合治理大数据一体化管理平台建设方案”的PPT,现在准备介绍“预期成果与效益分析”,请帮我生成“预期社会效益”为标题的内容 预期社会效益我正在写一份主题为“社会治安综合治理大数据一体化管理平台建设方案”的PPT,现在准备介绍“预期成果与效益分析”,请帮我生成“预期社会效益”为标题的内容预期社会效益提高社会治安综合治理水平,保障人民群众生命财产安全提升公安机关打击犯罪的能力和效率增强社会公众的安全感和信任度促进社会和谐稳定,推动经济社会发展
数据安全风险:对数据采集、存储、传输等环节进行全面评估
隐私泄露风险:对个人隐私保护措施进行评估,确保数据不被滥用
应急预案:建立数据安全应急响应机制,及时处理数据安全事件
定期评估与审查:对数据安全与隐私保护措施进行定期评估,确保其有效性和合规性
漏洞扫描与修复:对系统进行定期漏洞扫描,及时发现并修复潜在的安全风险
数据存储容量:根据实际需求进行动态扩展
数据安全保障:采用加密技术、备份策略等确保数据安全
挖掘算法:采用关联规则、聚类分析等算法挖掘数据中的潜在规律和模式
数据来源:多渠道、多维度获取数据
数据分析:运用统计学、机器学习等方法对数据进行处理和分析
数据可视化:将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示
系统集成:将各个子系统进行整合,实现数据共享和业务协同
2023-智慧城市大数据治理平台整体建设方案-1
智慧城市大数据治理平台整体建设方案随着城市化程度不断提高和信息化技术的快速发展,城市管理和服务面临了前所未有的挑战和机遇。
智慧城市建设已成为全球城市建设的趋势和方向,而数据是智慧城市建设的基础。
因此,在智慧城市建设中,大数据治理平台的整体建设方案至关重要。
一、需求分析在制定建设方案前,需要对大数据治理平台的需求进行分析。
首先,政府部门需要了解市民的需求和满意度,以便制定更有针对性的城市规划和服务措施;企业需要了解市场需求和竞争状况,以便确定合适的产品和营销策略;普通市民需要了解城市的交通、安全、环境等状况,以便更好地进行自身生活和工作规划。
二、建设方案考虑到以上需求,大数据治理平台的整体建设方案应该包括以下几个方面:1.数据平台建设:搭建数据存储和管理平台,包括数据采集、清洗、分析等功能,为各类数据提供可靠的支撑和保障。
2.数据共享与开放:建立数据共享机制,推动数据的共享和交流。
同时,将数据开放给合作方,实现数据的多元化应用,从而提高数据的价值。
3.安全保障:数据是用户的敏感信息,因此需要考虑数据安全问题。
建立完善的身份验证、访问控制、数据加密等安全机制,确保用户数据的安全。
4.用户体验:大数据治理平台应该注重用户体验,提供用户友好的界面和交互方式,让用户更加方便快捷地获取所需信息。
5.可扩展性:未来数据的规模会愈来愈大,因此大数据治理平台应该具备良好的可扩展性和灵活性,能够满足日益增长的数据需求。
三、建设流程建设大数据治理平台不是一朝一夕的事情,需要遵循一定的建设流程:需求分析、设计方案、平台搭建、测试上线及维护。
在缺少上述任何流程都会带来潜在的风险和负面影响。
四、总结随着5G技术和物联网技术的快速发展,未来城市数据的规模将会呈现爆炸式增长。
因此,智慧城市大数据治理平台的整体建设方案尤为重要。
只有制定合理的规划,遵循科学的建设流程,才能构建高效、可靠、安全的大数据治理平台,为智慧城市建设提供更好的支撑。
智慧民政大数据平台整体综合解决方案
家庭暴力防护
婚恋服务优化
婚姻登记与家庭暴力防护
社区治理与便民服务
要点三
社区组织管理
通过数据智能化管理,提高社区组织管理的规范化和科学化水平,促进社区组织的健康发展。
要点一
要点二
便民服务供需匹配
通过大数据分析和挖掘,精准了解居民的实际需求和公共服务供给情况,为政府提供有效的便民服务供给策略。
社会治安综合治理
构建一个高效、智能、全面的智慧民政大数据平台,实现民政业务数据的全面整合、共享与应用,提升民政服务水平和治理能力。
背景Βιβλιοθήκη 背景与目标大数据平台的意义与影响
大数据技术能够实现对海量数据的快速处理、深度挖掘和分析,为民政决策提供科学依据和精准支持。
意义
大数据平台的建设将推动民政业务数字化转型,优化服务流程,提高政府治理效率,同时为经济社会的发展提供强有力的支撑。
目标
遵循标准化、可靠性、安全性、兼容性和可扩展性原则,确保平台能够满足不断增长的数据量和业务需求,同时保障数据安全和业务连续性。
原则
建设目标与原则
平台架构
基于云计算、大数据、人工智能等技术,构建包括数据采集、存储、管理、分析与应用等功能的智慧民政大数据平台。
技术选型
选用成熟的大数据平台产品与技术,充分考虑扩展性和灵活性,支持多元数据类型和复杂数据处理。
与业务专家紧密合作,确保系统与实际业务流程的契合。
制定详细的项目计划和时间表,明确人员分工和里程碑,实施严格的质量管理。
结语
07
优势
智慧民政大数据平台整合了民政部门各类数据,实现了数据的实时监测、分析、挖掘和服务,为政府决策提供了科学依据,提高了民政工作的效率和质量。
成果
大数据 数据治理流程
大数据数据治理流程
大数据数据治理流程通常包括以下几个主要步骤:
1. 数据收集:收集各种数据源的原始数据,包括结构化数据(如数据库、日志文件)和非结构化数据(如文本、图像、音频等)。
2. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和预处理,包括去除重复值、处理缺失值、纠正错误数据等,以确保数据质量。
3. 数据整合:将清洗后的数据整合到一个统一的数据仓库或数据湖中,方便后续的数据分析和挖掘。
4. 数据标准化:对整合后的数据进行标准化处理,包括统一命名规范、数据格式转换、单位转换等,以便于数据的比较和分析。
5. 数据安全与权限控制:确保数据的安全性和隐私性,设置适当的权限控制,限制不同用户对数据的访问和操作权限。
6. 数据建模:根据具体需求和业务场景,进行数据建模,包括定义数据模型、选择合适的算法和模型进行数据分析和挖掘。
7. 数据监控与质量管理:建立数据监控机制,定期检查数据的准确性、完整性和一致性,并进行数据质量评估和修复。
8. 数据治理规范与政策:建立数据治理规范和政策,明确数据的管理责任、流程和流转规则,确保数据的合规性和可信度。
9. 数据可视化与报告:通过数据可视化工具和技术,将分析结果以图表、报表等形式展示,帮助用户更好地理解和利用数据。
10. 持续改进:根据数据使用情况和反馈,不断优化和改进数据治理流程,提高数据质量和业务价值。
以上是大数据数据治理的一般流程,具体的实施方法和步骤可能会因组织和业务需求而有所不同。
大数据治理平台
大数据治理平台在当今数字化时代,大数据治理平台成为了企业处理和分析海量数据的关键工具。
这些平台通过集成数据收集、存储、处理、分析和可视化等功能,帮助企业从数据中提取价值,优化决策过程,提高运营效率。
首先,大数据治理平台的核心功能之一是数据集成。
它能够从多个来源收集数据,包括内部数据库、外部数据源、社交媒体平台等。
通过数据集成,企业能够将分散的数据集中管理,为后续的分析和处理打下基础。
其次,数据存储是大数据治理平台的另一个重要组成部分。
平台通常采用分布式存储系统,如Hadoop或Spark,来存储海量数据。
这些系统能够处理PB级别的数据,并提供高吞吐量和高可靠性的数据访问。
数据处理是大数据治理平台的第三个关键环节。
平台提供了一系列数据处理工具,包括数据清洗、转换和加载(ETL)工具,以及数据质量监控工具。
这些工具帮助企业确保数据的准确性和一致性,为数据分析提供高质量的数据源。
数据分析是大数据治理平台的核心功能。
平台通常集成了多种数据分析工具,如机器学习算法、统计分析工具和预测分析工具。
这些工具能够帮助企业从数据中发现模式、趋势和关联,从而支持决策制定。
数据可视化是大数据治理平台的另一个重要方面。
通过可视化工具,企业可以将复杂的数据分析结果转化为直观的图表和图形,使决策者能够快速理解数据的含义,并据此做出决策。
最后,大数据治理平台还包括数据安全和合规性管理。
平台提供数据加密、访问控制和审计日志等功能,确保数据的安全性和合规性。
这对于遵守数据保护法规和保护企业知识产权至关重要。
综上所述,大数据治理平台通过集成多种功能,为企业提供了一个全面的数据管理解决方案。
它不仅提高了数据处理的效率和准确性,还增强了企业从数据中获取洞察力的能力,从而在竞争激烈的市场中保持优势。
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大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。
6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。 大数据可视化数据治理整体解决方案
大数据可视化数据治理整体解决方案 采用新型MPP数据库+Hadoop的融合架构,使用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据,同时为应用提供丰富的SQL支持能力;使用Hadoop处理海量半结构化、非结构化数据,从而满足用户多种数据的处理需求。
智慧政务:基于分布式计算、存储框架,面向政府不同价值的数据源,通过采集、存储、建模、挖掘等大数据技术,在社会保障、公共安全、人居环境、劳动就业、文化教育、交通运输、大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 综合治税、消费维权、精准扶贫等领域开展大数据应用,优化公共资源配置,提高公共服务水平。帮助政府促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生,培育壮大新兴产业。
如下图所示的政府综合决策分析系统,利用大数据分析平台,采集并分析多个部门共享上传的业务数据,为政务部门提供决策支持。 大数据可视化数据治理整体解决方案
大数据可视化数据治理整体解决方案 如下图所示的政府效能监察大数据系统,通过对各类政务服务事项,全市各个部门单位的政府网上办事流程进行多维度,高效的及时监察、分析,从而对办事效率低下的职能部门和审批人员实现高效监督;找出设置不合理的办事流程,促进政府办事流程的优化。实现政府部门网上办事多维度的数据分析挖掘,秒级展现效果,让决策者一目了然发现问题,提升政府的服务水平。 大数据可视化数据治理整体解决方案
大数据可视化数据治理整体解决方案 基础信息融合应用展示分析 基于政务大数据平台开发或构建的各类系统如四大基础库系统、业务主题库系统,通过政务大数据平台信息枢纽的作用,各系统不需要再与任何政府部门业务系统对接,而直接从政务大数据平台关联形成数据,为政府业务办理提供支撑。
三、视频云结构化分析系统 视频云结构化分析系统可实现视频中车辆和活动目标的结构化信息提取,提取属性丰富,精确度高;支持智能结构化分析后文本信息和图片信息的存储和检索;支持动态扩容,智能分析性能随着设备数量增加呈线性增强;支持第三方标准视频流的接入和智能分析应用;支持本地录像的智能分析;系统自带IE界面,提供智能检索、数据统计、布控报警、任务管理、资源管理、集群管理、系统校时、日志查询等功能。 1.车辆大数据分析 车辆图片以图搜图 车辆以图搜图是基于图片的搜索模式,通过图片建模后特征向量的比对分析,并且在被搜索图片中选择特征区域进行二次比对,从图片库中检索出符合条件的图片,并根据相似度返回比对结果。准确率比单纯建模后特性限量比对高50%。 过车数据处理服务 过车数据处理包括过车数据检索、智能研判、OD分析、统计大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 分析等几大类。 过车数据检索 过车数据检索是通过全文检索技术,对海量过车数据进行快速检索,支持精确查询、模糊查询、多条件组合查询。支持千亿过车数据中秒级查询到结果。 过车数据检索具体包括以下功能: 普通过车查询 支持根据模糊条件、组合条件进行过车信息的查询。可选的条件包括卡口、车牌、车型、时间段等。针对只知道部分车牌信息的车辆可以输入“*”代表多位,“?”代表一位号码,进行模糊匹配。 违法车辆查询 支持根据组合条件进行报警车辆的查询,违法车辆包括超速行驶、闯红灯等车辆,可选条件包括卡口、时间段等。 未识别车辆查询 支持根据组合条件对未识别车辆进行查询,未识别车辆包括非机动车辆、没有车辆通过确拍照的、只抓拍下部分车牌的车辆、正确抓拍却未识别出的车辆,可选条件包括卡口、时间段等。 布控报警查询 支持对布控的车辆及布控产生的报警进行查询。 异常牌照查询 支持根据组合条件对异常牌照的车辆进行查询,异常牌照包大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 括假牌、套牌等,可选条件包括卡口、时间段等。 红名单查询 支持对红名单车辆进行情况。 行车轨迹查询 支持根据行车轨迹对过车信息进行查询。 2.智能研判 智能研判是通过对海量过车数据的分布式计算分析,快速挖掘出其中有价值的信息。智能研判具体包括以下功能: 行车轨迹智能研判 车辆轨迹智能研判功能包含对精确目标、模糊目标两类车辆进行轨迹智能研判。 精确目标车辆轨迹智能研判:分析特定车辆在一段时间内经过多个信息采集点形成的行车轨迹,在PGIS上重现该车辆的行车路线。“特定车辆”是指查询者明确该车辆的车牌号码,至少清楚车牌号码中绝大部分字符及准确的排序位置,在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范围。 “特定车辆”行车轨迹出现在信息平台的PGIS地图上,单击任一采集点的卡口图标,能重现当时车辆被捕获抓拍的高清照片。 若查询者确认该车辆为嫌疑车,则可启动布控报警与实时跟踪功能,当该车下一次穿过任意卡口(或卡口式电子警察)时,大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 系统将自动报警并提示监控人员,同时该车在未拦截之前,PGIS地图上将实时显示其后续穿过的卡口位置、行车轨迹、趋势方向等信息。 模糊目标车辆轨迹智能研判:当侦查或目击者提供的车辆特征信息不明确时,结合有限的车辆特征信息和车辆逃逸方向,综合目击者发现它的时间段、有限的车辆特征信息、逃逸方向范围内的卡口等客观条件进行检索查询,在PGIS上勾勒出同时满足上述条件的所有车辆的行车轨迹,在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范围。为侦查办案工作进一步开展提供参考依据,比如:提供这些相关车辆的高清照片,其中包含清晰的车牌号码、车辆轮廓特征(车型、车品牌)、驾驶员面部特征等。 短时通过车辆智能研判 短时通过车辆智能研判是通过区间测速功能,对通过区间的时间在设定阈值内的车辆进行研判。短时通过车辆智能研判一方面有助于将长期超速行驶的车辆纳入治超名单,通过安装在街面的LED信息发布屏对其进行公示、警告;另一方面有助于公安交通管理部门统计分析哪些路段发生超速行驶的次数最多,以辅助决策是否需要对这些道路进行加强管理,消除潜在的交通事故隐患。 跟车关联智能研判 跟车关联智能研判是针对刑侦时犯罪团伙车辆经常结队活大数据可视化数据治理整体解决方案 大数据可视化数据治理整体解决方案 动的特点,对犯罪嫌疑车辆进行信息查询时,根据车牌省份地域分析其相邻车辆号牌,挖掘出有关联的车辆,为办案提供线索。根据犯罪嫌疑车辆的车牌号码、车牌种类、车辆通过时间、分析时间间隔、路口名称及车道号这几个条件筛选出与犯罪嫌疑车辆有关联的车。 选定车牌号码、时间段、路口等信息,通过设定的跟车间隔时间大小,分析出与此车辆关联的其他车辆过车信息。 套牌嫌疑智能研判 套牌车辆智能研判功能主要包含基于车辆多个特征交叉比对的研判分析和基于行程时间的研判分析两大类。 基于车辆多个特征交叉比对的套牌车辆智能研判:综合分析车辆号牌、车型、车身颜色等车辆特征,自动发现套牌车辆,因为车牌号码识别准确率最高,选择车牌号码为基准参数。比如:在城市内发现车牌号码一致,但车型不同,或者车牌号码一致,但车身颜色不同,那么其中1辆一定是套牌车,在认定过程中将借助来自车管库的登记信息。 基于行程时间的套牌车辆智能研判:在PGIS地图上,以卡口、卡口式电子警察布点较密集的路段为中心划定几个区域,区域之间设定时间差,对多个区域内的通行车辆进行交叉比对,如果发现车牌号码相同的车辆,那么其中1辆一定是套牌车,在认定过程中将借助来自车管库的登记信息。其原理是在现实环境中同一辆车从一个区域跨度到另一个区域的行程时间不可能小于