CN110459060A - 一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，把所有的预警信息按照警情通过在kafka服务队列进行车辆信息与登记信息实时比对，生成预警信息，放入redis缓存；在redis缓存中，通过轮询机制，根据现有的可用警力，按照预警等级进行预警信息的推送；不但可以优先推送违法程度高的预警信息，且可以按照当前警力情况进行重点推送，且方案简单，易于实现，适于推广。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通控制技术领域，具体为一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法。
背景技术
为了更好地发现违法嫌疑车辆，很多城市建设了嫌疑车辆预警推送系统。该系统用于主动发现违法嫌疑车辆，为警务人员提供精准情报。如图1所示，嫌疑车辆预警推送系统1充分利用抓拍设备2比如：道路上安装的卡口设备，抓取待检车辆的图片信息，通过图像识别技术，获取过车信息与车辆登记信息，与其他交通管理控制用数据库3中的数据，进行实时比对，一旦发现违法嫌疑车辆，立即推送至指挥中心5和位于执法站的交警的移动执法终端4上。然而，现有的预警推送是基于消息队列模式，推送原则为：有则推送，有多少推送多少。这样的推送方法有以下几个问题：
(1)未突出重点违法查处；预警推送时，未细分预警类型；警务人员按照接收时间前后进行执法，导致重点违法事件查处效率低；
(2)预警量与警力不匹配；所有预警全部推送，未考虑当前是否有足够的警力进行拦截查处，造成大量预警堆积在警务人员的移动执法终端，影响警务人员的执法效率。
发明内容
为了解决现有的预警推送方法无法重点推送预警信息、预警信息推送量不能匹配当前警力的问题，本发明提供一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其可以优先推送违法程度高的预警信息，且可以按照当前警力情况进行重点推送，且方案简单，易于实现，适于推广。
本发明的技术方案是这样的：一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其包括以下步骤：
S1：前端抓拍设备拍摄到待检车辆的过车信息；
S2：所述前端抓拍设备将待检车辆的所述过车信息传输到预警推送系统中；
S3：在所述预警推送系统中，对所述过车信息进行比对，生成所述待检车辆的预警信息；并把所述预警信息推送到交通指挥控制中心、位于执法站的警务人员的移动执法设备上，为后续执法做信息参考；
其特征在于：
步骤S3中，所述预警推送系统中，生成所述待检车辆的所述预警信息，以及把所述预警信息推送到所述交通指挥中心、所述移动执法设备的过程，包括以下步骤：
S3-1：依据历史数据、现行法规，根据违法严重程度从高到低，定期对预警类型进行分级分类，确定每一个所述预警类型的预警等级；
S3-2：接收从所述前端抓拍设备输送过来的所述待检车辆的所述过车信息；
S3-3：把所述过车信息放入kafka服务队列；
S3-4：通过流式计算将所述过车信息与车辆登记数据、其他交通管理控制用数据库中的数据进行比对，生成预警信息，确定每一个所述预警信息的所述预警类型和所述预警等级；
S3-5：将所述预警信息放入redis缓存；
S3-6：定期轮询redis缓存中的所述预警信息；
S3-7：实时与警务人员的移动执法终端通信，确定现有的可用的警力配置，设可用警力为N人；
S3-8：如果有可用的警力，即N不为0，则依次将redis缓存中的所述预警等级最高的N条所述预警信息，发送给警力可用的警务人员的所述移动执法设备上；
否则，当N为0时，暂停所述预警信息的推送，所有未发送的所述预警信息缓存在redis缓存中，重复步骤S3-7。
其进一步特征在于：
其还包括步骤S4:警务人员处理完一件所述预警信息之后，通过所述移动执法设备对处理完的所述预警信息进行标记，同时通知所述预警推送系统有可用警力被释放；
步骤S3-6中，所述定期轮询的轮询时间的计算方法，包括如下步骤：
a1：根据所述前端抓拍设备到所述执法站的距离S；
a2：根据此道路上的历史数据，计算出车辆在距离S内能行驶的最大可能速度V；
a3：根据所述距离S和所述最大可能速度V计算出最短可能行驶时间T；所述最短可能行驶时间T即作为所述定期轮询的所述轮询时间；
步骤S3-6中，每次轮询都进行所述预警信息的滞留时间确认操作，包括如下步骤：
b1：确认redis缓存中的每一条所述预警信息在缓存中存在的滞留时间t；
t＝T_IN-T_Now
式中：
T_IN为所述预警信息进入缓存的时间，
T_Now为确认操作的开始时间；
b2：比较所述滞留时间t和所述轮询时间T：
当t≥T，则其代表的所述预警信息从redis缓存中删除；
当t<T，则其代表的所述预警信息保留在redis缓存中；
b3：重复b1～b2，直至redis缓存中的所有的所述预警信息都被确认完毕，再进行后续操作；
在步骤S3-1中，根据当下交通警务管理的实际工作需要，所述预警类型和所述预警等级的对应关系，支持临时调整，即所述预警类型可以设置临时等级，其设置操作包括如下步骤：
c1：设置所述临时预警等级保持的调整期间D，其中：D≤7天；
c2选择需要临时调整的所述预警类型，调整其对应的所述预警等级L为临时预警等级Ltem，且Ltem和L的关系满足：
|Ltem-L|≤2级；
c3：所述调整期间之后，所述预警类型的所述临时预警等级会取消，其对应的预警等级恢复到初始等级；
所述预警类型包括：涉案车辆、冲撞交警、假牌、套牌、逾期未报废车辆、营运车辆超速、非营运车辆超速、非现场违法、被降级驾驶人拥有车辆、因毒驾酒驾被吊销驾驶证拥有车辆、公开公示车辆、公开公示企业所属车辆、逾期未年检车辆、违法未处理的营运车辆、其他车辆；
所述预警等级从高到低设置为10个级别：10级～1级。
本发明提供的一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，把所有的预警信息按照警情通过在kafka服务队列进行车辆信息与登记信息实时比对，生成预警信息，放入redis缓存；在redis缓存中，通过轮询机制，根据现有的可用警力，按照预警等级进行预警信息的推送；通过预警等级和轮询机制的结合使用，以及实时获得现有警力情况，不但可以重点推送预警等级高的预警信息，使警务人员可以重点解决严重问题，且可以按照可用警力推送预警信息，确保分配到警务人员的预警信息都可以被处理；即，被推送的预警等级高的预警信息的都会被处理。本发明的技术方案，思路清晰，结构简单，适于推广应用。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明技术方案中推送方法的流程示意图。
具体实施方式
如图1～图2所示，本发明中使用到的装置包括前端抓拍设备2、预警推送系统1、其他交通管理控制用数据库3，前端抓拍设备2抓拍到的过车信息直接传送到预警推送系统1中，预警推送系统1从其他交通管理控制用数据库3中获取待处理的嫌疑车辆的比对信息；在预警推送系统1比对、计算之后获取的预警信息推送到位于执法站的警务人员的移动执法设备4上，同时推送到指挥中心5中备份。
一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其包括以下步骤。
S1:前端抓拍设备2拍摄到待检车辆的过车信息；过车信息包括号牌种类、号牌号码和通行图片。
S2：前端抓拍设备2将待过车信息传输到预警推送系统1中，在预警推送系统1中通过webservice接口服务，接收卡口抓拍过车信息；WebService平台的特点耦合性比较低，能够通过不同的方法实现；无论各地现有的预警推送系统1基础语言是什么，都可以方便的使用WebService协议来实现接收功能，无需对现有的预警推送系统1做过大的修改。
S3:在预警推送系统1中，对过车信息进行比对，生成待检车辆的预警信息；并把预警信息推送到交通指挥控制中心、位于执法站的警务人员的移动执法设备4上，为后续执法做信息参考；其包括以下步骤：
S3-1：依据历史数据、现行法规，根据违法严重程度从高到低，定期对预警类型进行分级分类，确定每一个预警类型的预警等级；
预警类型包括：涉案车辆、冲撞交警、假牌、套牌、逾期未报废车辆、营运车辆超速、非营运车辆超速、非现场违法、被降级驾驶人拥有车辆、因毒驾酒驾被吊销驾驶证拥有车辆、公开公示车辆、公开公示企业所属车辆、逾期未年检车辆、违法未处理的营运车辆、其他车辆；
预警等级从高到低设置为10个级别：10级～1级；
其对应关系如下面表一所示：
表一预警类型和预警等级对应关系
| 预警类型 | 预警等级 |
| 涉案车辆 | 10级 |
| 冲撞交警 | 10级 |
| 假牌/套牌 | 9级 |
| 逾期未报废车辆 | 9级 |
| 营运车辆超速 | 8级 |
| 非营运车辆超速 | 7级 |
| 非现场违法 | 7级 |
| 被降级驾驶人拥有车辆 | 6级 |
| 因毒驾酒驾被吊销驾驶证拥有车辆 | 6级 |
| 公开公示车辆 | 5级 |
| 公开公示企业所属车辆 | 4级 |
| 逾期未年检车辆 | 3级 |
| 违法未处理的营运车辆 | 2级 |
| 其他车辆 | 1级 |
S3-2：接收从前端抓拍设备2输送过来的待检车辆的过车信息；
S3-3:把过车信息放入kafka服务队列；
S3-4：通过流式计算将过车信息与车辆登记数据进行比对，生成预警信息，确定每一个预警信息的预警类型和预警等级；通过spark streaming技术实现流式计算，其步骤包括：
d1:输入数据流；
d2:将数据流分解成一系列很小的批处理作业；
d3:利用批处理将数据转化为RDD；
d4:将离散流的操作转换为RDD的算子操作；
d5:RDD算子操作产生的中间结果会保存在内存中；
d6:最后整个流式计算可以将中间结果输出到外部；
S3-5：将预警信息放入redis缓存；
S3-6：定期轮询redis缓存中的预警信息；
每次轮询都进行预警信息的滞留时间确认操作，包括如下步骤：
b1：确认redis缓存中的每一条预警信息在缓存中存在的滞留时间t；
t＝T_IN-T_Now
式中：
T_IN为预警信息进入缓存的时间，
T_Now为确认操作的开始时间；
b2：比较滞留时间t和轮询时间T：
当t≥T，则其代表的预警信息从redis缓存中删除；
当t<T，则其代表的预警信息保留在redis缓存中；
b3：重复b1～b2，直至redis缓存中的所有的预警信息都被确认完毕，再进行后续操作；
S3-7：实时与警务人员的移动执法终端通信，确定现有的可用的警力配置，设可用警力为N人；
S3-8：如果有可用的警力，即N不为0，则依次将redis缓存中的预警等级最高的N条预警信息，发送给警力可用的警务人员的移动执法设备4上；
否则，当N为0时，暂停预警信息的推送，所有未发送的预警信息缓存在redis缓存中，重复步骤S3-7。如果有更高级别的警情发生，需要打破现有的预警分类分级状态，会由控制中心按照全局警情控制策略，另行发布高级别的警情通报，不在本发明的技术方案的控制范围。
本发明的技术方案中，通过消息队列Kafka和流式计算的结合的技术，对从前端专拍设备传递过来的过车信息进行实时比对，生成预警信息。其中，消息队列Kafka是分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，redis缓存为使用多路I/O复用模型的技术,同样具有很高的吞吐量，同时通过spark streaming技术实现流式计算，在处理数据源非常庞大的交通监控数据的时候，可以确保在非常短的时间内就能得出计算结果；特别是sparkstreaming技术，其使用分布式计算，实现大数据分析的速度非常迅速，可以达到毫秒级的计算。
综上，对于交通管控数据这样一个涉及到数据量非常大的计算过程，同时必须保证数据和计算的实时性，计算量和计算复杂度都是非常庞大的，本发明的技术方案中，使用消息队列Kafka和流式计算结合，确保前端获得的过车信息能够实时的计算出对应的预警信息，redis缓存技术确保预警信息实时的传递到警务人员的移动执法设备4上，确保了交通执法的实时性，执法人员执法的精准性。
步骤S4:警务人员处理完一件预警信息之后，通过移动执法设备4对处理完的预警信息进行标记，同时通知预警推送系统1有可用警力被释放。
步骤S3-6中，定期轮询的轮询时间的计算方法，包括如下步骤：
a1：根据前端抓拍设备2到执法站的距离S；
a2：根据此道路上的历史数据，计算出车辆在距离S内能行驶的最大可能速度V；
a3：根据距离S和最大可能速度V计算出最短可能行驶时间T；最短可能行驶时间T即作为定期轮询的轮询时间。
计算出执法站到前端抓拍设备2的距离S、以及最大可能速度V，进而计算出最短可能形式时间T，把时间T作为轮询时间；这样的设置，可以确保在轮询时间T以内，从前端设备2送出的过车信息通过毫秒级的服务器计算出预警信息、推送到警务人员的移动执法设备4上，只要嫌疑车辆对应的预警信息的预警级别足够高，就可以确保嫌疑车辆在其驶过执法站之前，警务人员能够获得预警信息，可以目标精准的实施拦截等执法操作。
在步骤S3-1中，根据当下交通警务管理的实际工作需要，预警类型和预警等级的对应关系，支持临时调整，即预警类型可以设置临时等级，其设置操作包括如下步骤：
c1：设置临时预警等级保持的调整期间D，其中：D≤7天；
c2选择需要临时调整的预警类型，调整其对应的预警等级L为临时预警等级Ltem，且Ltem和L的关系满足：
|Ltem-L|≤2级；
c3：调整期间之后，预警类型的临时预警等级会取消，其对应的预警等级恢复到初始等级。
通过临时预警等级的设置，即便因为实际工作的需要，对某些级别的预警类型进行优先处理的时候，也可以按照实际需求进行实施，不会产生需求和系统规则不符合的问题。设置临时预警等级和预警等级的级别差设置在2级以内，因为在实际工作中，不对出现过大的等级调整，且通过这个等级差的设置，可以防止因为误操作把预警等级调整过大，导致实际工作出现错误。
Claims (7)
1.一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其包括以下步骤：
S1：前端抓拍设备拍摄到待检车辆的过车信息；
S2：所述前端抓拍设备将待检车辆的所述过车信息传输到预警推送系统中；
S3：在所述预警推送系统中，对所述过车信息进行比对，生成所述待检车辆的预警信息；并把所述预警信息推送到交通指挥控制中心、位于执法站的警务人员的移动执法设备上，为后续执法做信息参考；
其特征在于：
步骤S3中，所述预警推送系统中，生成所述待检车辆的所述预警信息，以及把所述预警信息推送到所述交通指挥中心、所述移动执法设备的过程，包括以下步骤：
S3-1：依据历史数据、现行法规，根据违法严重程度从高到低，定期对预警类型进行分级分类，确定每一个所述预警类型的预警等级；
S3-2：接收从所述前端抓拍设备输送过来的所述待检车辆的所述过车信息；
S3-3：把所述过车信息放入kafka服务队列；
S3-4：通过流式计算将所述过车信息与车辆登记数据、其他交通管理控制用数据库中的数据进行比对，生成预警信息，确定每一个所述预警信息的所述预警类型和所述预警等级；
S3-5：将所述预警信息放入redis缓存；
S3-6：定期轮询redis缓存中的所述预警信息；
S3-7：实时与警务人员的移动执法终端通信，确定现有的可用的警力配置，设可用警力为N人；
S3-8：如果有可用的警力，即N不为0，则依次将redis缓存中的所述预警等级最高的N条所述预警信息，发送给警力可用的警务人员的所述移动执法设备上；
否则，当N为0时，暂停所述预警信息的推送，所有未发送的所述预警信息缓存在redis缓存中，重复步骤S3-7。
2.根据权利要求1所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：其还包括步骤S4:警务人员处理完一件所述预警信息之后，通过所述移动执法设备对处理完的所述预警信息进行标记，同时通知所述预警推送系统有可用警力被释放。
3.根据权利要求1所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：步骤S3-6中，所述定期轮询的轮询时间的计算方法，包括如下步骤：
a1：根据所述前端抓拍设备到所述执法站的距离S；
a2：根据此道路上的历史数据，计算出车辆在距离S内能行驶的最大可能速度V；
a3：根据所述距离S和所述最大可能速度V计算出最短可能行驶时间T；所述最短可能行驶时间T即作为所述定期轮询的所述轮询时间。
4.根据权利要求3所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：步骤S3-6中，每次轮询都进行所述预警信息的滞留时间确认操作，包括如下步骤：
b1：确认redis缓存中的每一条所述预警信息在缓存中存在的滞留时间t；
t＝T_IN-T_Now
式中：
T_IN为所述预警信息进入缓存的时间，
T_Now为确认操作的开始时间；
b2：比较所述滞留时间t和所述轮询时间T：
当t≥T，则其代表的所述预警信息从redis缓存中删除；
当t<T，则其代表的所述预警信息保留在redis缓存中；
b3：重复b1～b2，直至redis缓存中的所有的所述预警信息都被确认完毕，再进行后续操作。
5.根据权利要求1所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：在步骤S3-1中，根据当下交通警务管理的实际工作需要，所述预警类型和所述预警等级的对应关系，支持临时调整，即所述预警类型可以设置临时等级，其设置操作包括如下步骤：
c1：设置所述临时预警等级保持的调整期间D，其中：D≤7天；
c2选择需要临时调整的所述预警类型，调整其对应的所述预警等级L为临时预警等级Ltem，且Ltem和L的关系满足：
|Ltem-L|≤2级；
c3：所述调整期间之后，所述预警类型的所述临时预警等级会取消，其对应的预警等级恢复到初始等级。
6.根据权利要求1所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：所述预警类型包括：涉案车辆、冲撞交警、假牌、套牌、逾期未报废车辆、营运车辆超速、非营运车辆超速、非现场违法、被降级驾驶人拥有车辆、因毒驾酒驾被吊销驾驶证拥有车辆、公开公示车辆、公开公示企业所属车辆、逾期未年检车辆、违法未处理的营运车辆、其他车辆。
7.根据权利要求1所述一种嫌疑车辆信息分级分类推送方法，其特征在于：所述预警等级从高到低设置为10个级别：10级～1级。
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