CN105741598A - 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置 - Google Patents

嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105741598A
CN105741598A CN201410745952.6A CN201410745952A CN105741598A CN 105741598 A CN105741598 A CN 105741598A CN 201410745952 A CN201410745952 A CN 201410745952A CN 105741598 A CN105741598 A CN 105741598A
Authority
CN
China
Prior art keywords
foothold
suspected vehicles
gis map
bayonet socket
scope
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201410745952.6A
Other languages
English (en)
Inventor
程冰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Priority to CN201410745952.6A priority Critical patent/CN105741598A/zh
Publication of CN105741598A publication Critical patent/CN105741598A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置。所述方法包括:在地理信息系统GIS地图上设置查询范围,获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;统计所述过车记录信息,当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。采用本发明可以实现对嫌疑车辆落脚点(嫌疑区域)的自动快速有效分析,可以减少公安民警在嫌疑车辆查找过程中的人力投入,提高公安民警侦破案件的效率。

Description

嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置
技术领域
本发明涉及公共安全技术领域,具体而言,涉及一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置。
背景技术
目前全国多个城市都在加大平安城市的建设,高清卡口系统作为平安城市建设的一部分,已经分布到各个城市的各路段及路口。
高清卡口系统是采用先进的光电技术、图像处理技术、模式识别技术对过往的车辆拍照,并自动识别出车辆牌照信息的识别技术,基于该高清卡口系统可以迅速地捕捉到肇事车辆、违章车辆、黑名单车辆信息等,并将所采集到的车辆信息通常均保存在服务器数据库中,通过对这些公路运行车辆的构成、流量分布、违章情况进行常年不间断的自动记录,可以为后续的交通规划、交通管理、道路养护部门等提供重要的基础和运行数据,并且可以为快速纠正交通违章行为、快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的线索,因此高清卡口系统对道路的平安运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。
目前,公安民警在对犯罪嫌疑人的落脚点进行分析的过程中,通常通过分析其所驾乘的嫌疑车辆的落脚点而达到该目的,现有技术中,嫌疑车辆落脚点分析处理方法通常由公安民警采用人工的方式执行,通过浏览高清卡口系统嫌疑车辆的经过数据,分析得到嫌疑车辆可能所在的几个区域。一方面,这种方案对于公安民警的经验和分析能力有着较强的依赖性,往往对于具有丰富办案经验以及较强分析能力的民警而言,能够较为准确地找到嫌疑人落脚点;另一方面,在卡口数据量大的情况下,公安民警需要处理的数据量较大,因此工作效率通常较低。
发明内容
为了解决上述问题的至少一个,本发明实施例的目的在于提供一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置。
本发明实施例采用以下技术方案实现:
一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法,包括:
在地理信息系统GIS地图上设置查询范围,获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
统计所述过车记录信息,当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,所述指定固定时间段为18:00-24:00。
优选地,在执行所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围的步骤之前,还包括:
统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
优选地,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上区分性地标注出嫌疑车辆落脚点。
一种嫌疑车辆落脚点分析处理装置,包括:
设置模块,用于在地理信息系统GIS地图上设置查询范围;
获取模块,用于获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
筛选模块,用于筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
第一统计模块,用于统计所述过车记录信息;
第一标注模块,用于从统计模块获取所述过车记录信息的统计结果信息,且当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
执行模块,用于依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,所述指定固定时间段为18:00-24:00。
优选地,所述嫌疑车辆落脚点分析处理装置还包括:
第二统计模块,用于统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
第二标注模块,用于依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
优选地,所述执行模块包括:
第一确定单元,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元,用于在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,所述执行模块包括:
第一确定单元,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元,用于依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
与现有技术相比,采用本发明可以实现对嫌疑车辆落脚点(嫌疑区域)的自动快速有效分析,可以减少公安民警在嫌疑车辆查找过程中的人力投入,提高公安民警侦破案件的效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法流程示意图;
图2为本发明另一可选实施例提供的一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法流程示意图;
图3为本发明实施例中依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围的流程示意图;
图4为本发明另一可选实施例中依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围的流程示意图;
图5为本发明实施例提供的一种嫌疑车辆落脚点分析处理装置结构示意图;
图6为本发明另一可选实施例提供的一种嫌疑车辆落脚点分析处理装置结构示意图;
图7为本发明实施例提供的执行模块的功能结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优异效果,下面将结合具体实施例以及附图做进一步的说明。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明所述技术方案作进一步的详细描述,以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
参考图1所示,本发明实施例提供了一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法,包括如下实现步骤:
S10、在地理信息系统GIS地图上设置查询范围,获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
例如,通过hadoop分布式大数据架构模型,通过类SQL查询出卡口系统里的嫌疑车辆全部过车记录。具体查询实现时,语法可以为select…from…where…,条件语句写在where部分。
S20、筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
具体实施时,将过车记录按照固定时间段内的日期进行分组,采用groupby的SQL语法获取到嫌疑车号牌的每天的数据分组。并对每天分组内的数据进行过车时间比对,采用日期换算,并采用MAX(pass_time)获取,筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,例如,本实施例中,所述指定固定时间段为18:00-24:00,即获取每天晚上时间段嫌疑车辆所经过的卡口的卡口数据。
S30、统计所述过车记录信息,当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
本实施例中,将获取到的每天最后一个时间点的卡口点位进行分组,并对其进行统计计数。采用的SQL语法如下:
SelectSum(*)from“步骤2记录集”groupbycheckpoint_id。
优选地,参考图2,在执行所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围的步骤S40之前,还包括:
S31、统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
S32、依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
例如通过orderby语法进行排序,并通过SQL的COUNT函数获取经过次数值,将嫌疑车每天最后经过的次数最多的卡口点从多到少进行排序。当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口,获取在某些实施例中,将排名前10的卡口标注为标签卡口
S40、依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
一种实施例中,参考图3,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
S401、依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
S402、依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
S403、在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
另一种实施例中,参考图4,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
S404、依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
S405、依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
S406、依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上区分性地标注出嫌疑车辆落脚点。
例如,根据优先等级较高的标签卡口而确定的嫌疑车辆落脚点具有较高优先等级,相应的,根据优先等级较低的标签卡口而确定的嫌疑车辆落脚点具有较低优先等级,根据优先等级的不同,在GIS地图上以不同的颜色标注嫌疑车辆落脚点区域。例如,具有最高优先等级的嫌疑车辆落脚点区域,将其标注为红色。
参考图5所示,本发明实施例还相应地提供了一种嫌疑车辆落脚点分析处理装置,包括:
设置模块10,用于在地理信息系统GIS地图上设置查询范围;
获取模块20,用于获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
筛选模块30,用于筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
第一统计模块40,用于统计所述过车记录信息;
第一标注模块50,用于从统计模块获取所述过车记录信息的统计结果信息,且当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
执行模块60,用于依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,所述指定固定时间段为18:00-24:00。
优选地,参考图6,所述嫌疑车辆落脚点分析处理装置还包括:
第二统计模块70,用于统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
第二标注模块80,用于依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
优选地,参考图7,所述执行模块60包括:
第一确定单元601,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元602,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元603,用于在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
优选地,继续参考图7,所述执行模块包括:
第一确定单元601,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元602,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元603,用于依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种嫌疑车辆落脚点分析处理方法,其特征在于,包括:
在地理信息系统GIS地图上设置查询范围,获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
统计所述过车记录信息,当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
2.如权利要求1所述的嫌疑车辆落脚点分析处理方法,其特征在于,所述指定固定时间段为18:00-24:00。
3.如权利要求1所述的嫌疑车辆落脚点分析处理方法,其特征在于,在执行所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围的步骤之前,还包括:
统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
4.如权利要求1所述的嫌疑车辆落脚点分析处理方法,其特征在于,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
5.如权利要求3所述的嫌疑车辆落脚点分析处理方法,其特征在于,所述依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点范围包括:
依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上区分性地标注出嫌疑车辆落脚点。
6.一种嫌疑车辆落脚点分析处理装置,其特征在于,包括:
设置模块,用于在地理信息系统GIS地图上设置查询范围;
获取模块,用于获取所述查询范围内在指定日期范围内所有卡口的过车记录信息;
筛选模块,用于筛选出每个指定日期在指定固定时间段内的过车记录信息,并获取与所述过车记录信息相对应的卡口信息;
第一统计模块,用于统计所述过车记录信息;
第一标注模块,用于从统计模块获取所述过车记录信息的统计结果信息,且当所述过车记录信息的次数超过预设阈值时,将与所述过车记录信息对应的卡口标注为标签卡口;
执行模块,用于依据多个所述标签卡口在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
7.如权利要求6所述的嫌疑车辆落脚点分析处理装置,其特征在于,所述指定固定时间段为18:00-24:00。
8.如权利要求6所述的嫌疑车辆落脚点分析处理装置,其特征在于,还包括:
第二统计模块,用于统计所述标签卡口,并依据统计结果对所述标签卡口排序;
第二标注模块,用于依据所述排序确定所述标签卡口的优先等级。
9.如权利要求6所述的嫌疑车辆落脚点分析处理装置,其特征在于,所述执行模块包括:
第一确定单元,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元,用于在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
10.如权利要求8所述的嫌疑车辆落脚点分析处理装置,其特征在于,所述执行模块包括:
第一确定单元,用于依据多个所述标签卡口的地理位置信息在GIS地图上确定出粗估范围;
第二确定单元,用于依据GIS地图的住宅区域数据在所述粗估范围内确定出嫌疑车辆落脚点;
第三确定单元,用于依据所述标签卡口的优先等级在GIS地图上标注出嫌疑车辆落脚点。
CN201410745952.6A 2014-12-09 2014-12-09 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置 Pending CN105741598A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410745952.6A CN105741598A (zh) 2014-12-09 2014-12-09 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410745952.6A CN105741598A (zh) 2014-12-09 2014-12-09 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105741598A true CN105741598A (zh) 2016-07-06

Family

ID=56236328

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410745952.6A Pending CN105741598A (zh) 2014-12-09 2014-12-09 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105741598A (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105427586A (zh) * 2015-12-16 2016-03-23 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 一种基于多轨迹碰撞的车辆落脚点分析方法
CN108022428A (zh) * 2016-11-02 2018-05-11 杭州海康威视系统技术有限公司 一种车辆识别方法及装置
CN108492580A (zh) * 2018-04-23 2018-09-04 泰华智慧产业集团股份有限公司 判断涉案嫌疑车辆的方法及系统
CN108615359A (zh) * 2018-05-04 2018-10-02 山东合天智汇信息技术有限公司 一种车辆落脚点分析方法和装置
CN108986478A (zh) * 2018-09-17 2018-12-11 公安部交通管理科学研究所 一种定点甄别违法车辆的方法
CN109741227A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 巩志远 一种基于最近邻算法预测人房一致性处理方法及系统
CN109815878A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 深圳英飞拓智能技术有限公司 基于人脸识别的落脚点分析方法和装置
CN112201047A (zh) * 2020-10-10 2021-01-08 武汉中科通达高新技术股份有限公司 一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法及装置
CN114023076A (zh) * 2021-10-22 2022-02-08 北京商海文天科技发展有限公司 一种基于多源异构数据的特定车辆追踪方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102436746A (zh) * 2011-09-29 2012-05-02 杭州海康威视系统技术有限公司 高效实时的车辆套牌嫌疑分析方法及其装置
CN103325245A (zh) * 2013-06-25 2013-09-25 中国科学院信息工程研究所 一种黑名单车辆的时空行驶轨迹预测方法
CN103871248A (zh) * 2014-03-18 2014-06-18 浙江宇视科技有限公司 一种基于轨迹碰撞的嫌疑车尾随车辆分析方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102436746A (zh) * 2011-09-29 2012-05-02 杭州海康威视系统技术有限公司 高效实时的车辆套牌嫌疑分析方法及其装置
CN103325245A (zh) * 2013-06-25 2013-09-25 中国科学院信息工程研究所 一种黑名单车辆的时空行驶轨迹预测方法
CN103871248A (zh) * 2014-03-18 2014-06-18 浙江宇视科技有限公司 一种基于轨迹碰撞的嫌疑车尾随车辆分析方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
何震旻: ""公安领域高清视频管理信息系统的设计与实现"", 《万方数据知识服务平台》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105427586A (zh) * 2015-12-16 2016-03-23 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 一种基于多轨迹碰撞的车辆落脚点分析方法
CN108022428B (zh) * 2016-11-02 2021-05-25 杭州海康威视系统技术有限公司 一种车辆识别方法及装置
CN108022428A (zh) * 2016-11-02 2018-05-11 杭州海康威视系统技术有限公司 一种车辆识别方法及装置
CN108492580A (zh) * 2018-04-23 2018-09-04 泰华智慧产业集团股份有限公司 判断涉案嫌疑车辆的方法及系统
CN108615359A (zh) * 2018-05-04 2018-10-02 山东合天智汇信息技术有限公司 一种车辆落脚点分析方法和装置
CN108615359B (zh) * 2018-05-04 2020-05-08 山东合天智汇信息技术有限公司 一种车辆落脚点分析方法和装置
CN108986478A (zh) * 2018-09-17 2018-12-11 公安部交通管理科学研究所 一种定点甄别违法车辆的方法
CN109741227A (zh) * 2019-01-07 2019-05-10 巩志远 一种基于最近邻算法预测人房一致性处理方法及系统
CN109741227B (zh) * 2019-01-07 2020-12-08 巩志远 一种基于最近邻算法预测人房一致性处理方法及系统
CN109815878A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 深圳英飞拓智能技术有限公司 基于人脸识别的落脚点分析方法和装置
CN109815878B (zh) * 2019-01-18 2021-12-14 深圳英飞拓智能技术有限公司 基于人脸识别的落脚点分析方法和装置
CN112201047A (zh) * 2020-10-10 2021-01-08 武汉中科通达高新技术股份有限公司 一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法及装置
CN114023076A (zh) * 2021-10-22 2022-02-08 北京商海文天科技发展有限公司 一种基于多源异构数据的特定车辆追踪方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105741598A (zh) 嫌疑车辆落脚点分析处理方法及其装置
CN105976617B (zh) 非法营运车辆检测方法和系统
Zhang et al. Investigating the associations between road network structure and non-motorist accidents
CN106846801A (zh) 一种基于车辆轨迹的区域徘徊异常行为检测方法
CN103294775B (zh) 基于地理时空约束的警务云图像识别车辆管控系统
CN106373426A (zh) 基于计算机视觉的停车位及违规占道停车监控方法
CN102289659B (zh) 伴随车检测方法
US20120262579A1 (en) Electronic device and vehicle detection method using the electronic device
CN104167095B (zh) 基于智慧城市的车辆行为模式稽查方法
CN107038168A (zh) 一种用户通勤轨迹管理方法、装置及系统
CN103942954B (zh) 车辆参数信息的分析预警方法及其分析预警系统
CN104952255A (zh) 一种智能终端及其交通违章监督方法、系统
CN103559792B (zh) 一种高速公路行驶车辆疲劳驾驶的认定方法
CN107346435A (zh) 一种基于车辆特征库的嫌疑套牌车捕获方法
CN104750800A (zh) 一种基于出行时间特征的机动车聚类方法
CN105448092A (zh) 一种关联车辆的分析方法及装置
CN106297304A (zh) 一种基于MapReduce面向大规模卡口数据的套牌车识别方法
CN103903438A (zh) 客运车辆违规停车地点识别方法及系统
CN108346291B (zh) 基于手机app的城市道路交通事故采集与分析方法
CN103824449A (zh) 一种利用众包来寻找及处理道路事故黑点的方法
CN103267716B (zh) 快速发现大范围pm2.5污染引发点的系统及其运行方法
CN104408934A (zh) 一种基于交通数据的涉案车辆分析方法
Saremi et al. Combining map-based inference and crowd-sensing for detecting traffic regulators
CN103279481B (zh) 智慧天网情报图侦系统
CN105551241B (zh) 一种基于fcd及ep多源数据的实时拥堵分析方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160706