CN110956812B - 一种公路稽查数据云端快速分析处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，路网车辆数据模块将其采集的数据传输给云端存储分析模块的数据接收服务器组；车辆图像数据传输到图像对象存储库中并将存储地址反馈给云端缓存；云端缓存将缓存数据同时传递到备份数据仓库和业务数据仓库；路径拟合模块根据数据接收服务器组推送的车辆图像数据以及收费流水数据进行车辆行驶路径拟合，包括利用车辆进出口收费站点、中途设置的公路门架以及服务区抓拍到的图像数据和收费流水数据记录的时间地点信息，进行点线拟合出车辆路径；推送拟合结果给消息中间汇集库和路径节点数据库；稽查业务接口模块读取车辆业务数据以供稽查业务接口模块进行稽查，在稽查分析后将车辆稽查结果写入到业务数据仓库中，本发明能够提供一种可实现稽查管理数据信息集中化，数据更新快速及时、数据安全稳定的公路稽查数据云端快速分析处理方法。
Description
技术领域
本发明涉及交通技术领域，尤其涉及一种公路稽查数据云端快速分析处理方法。
背景技术
为全面提升收费稽查工作效率，为路网“及时稽查、精准追逃”提供强有力的支撑服务为目标，坚持问题导向和需求导向、坚持稽查工作预防与纠正相结合，打造一个可扩展、可共享的稽查数据库，进一步规范自由流模式下的高速公路收费秩序，查处并纠正违规违纪行为，保障清排障和养护现场安全作业，为创建和谐、有序、安全的行车环境提供保障。
我们认为要提高自由流收费稽查工作效率和精准性、降低稽查工作强度，首先要建立全网数据共享机制，实现数据跨层级、跨部门、跨区域的实时共享聚合；其次，需实现逃费行为和轨迹的复现，形成直观证据链，以便快速精准定位重点嫌疑车辆。
发明内容
本发明目的是为了克服现有技术的不足而提供一种可实现稽查管理数据信息集中化，数据更新快速及时、数据安全稳定的公路稽查数据云端快速分析处理方法。
为达到上述目的，本发明采用了如下技术方案。
一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，包括路网车辆数据模块、云端存储分析模块、数据接收服务器组、车辆图像数据、收费流水数据、图像对象存储库、云端缓存、路径拟合模块、备份数据仓库、业务数据仓库、消息中间汇集库、稽查业务接口模块和路径节点数据库，具体包括如下步骤：
步骤a：所述路网车辆数据模块采集通行卡数据、公路门架数据和车辆抓拍图片或视频通过http或tcp方式传输给所述云端存储分析模块的数据接收服务器组；
步骤b：所述数据接收服务器组将接收到数据分离出车辆图像数据和收费流水数据；所述车辆图像数据传输到图像对象存储库中并将存储地址反馈给云端缓存；
步骤c：所述云端缓存将缓存数据同时传递到备份数据仓库和业务数据仓库；所述收费流水数据同时也写入到所述云端缓存中；
步骤d：所述路径拟合模块根据所述数据接收服务器组推送的车辆图像数据以及收费流水数据进行车辆行驶路径拟合，包括利用车辆进出口收费站点、中途设置的公路门架以及服务区抓拍到的图像数据和收费流水数据记录的时间地点信息，进行点线拟合出车辆路径；所述路径拟合模块将写入拟合结果到云端缓存中，同时将推送拟合结果给消息中间汇集库和路径节点数据库；
步骤e：所述消息中间汇集库将分发拟合结果到稽查业务接口模块,所述稽查业务接口模块从业务数据仓库中读取车辆业务数据以供所述稽查业务接口模块进行稽查，且在稽查分析后将车辆稽查结果写入到所述业务数据仓库中。
作为本发明的进一步改进，所述数据接收服务器组至少包括两个或两个以上的接收服务器。
作为本发明的进一步改进，所述图像对象存储库、云端缓存、消息中间汇集库以及路径节点数据库均部署在云端。
作为本发明的进一步改进，所述路径节点数据库对所述路径拟合模块通过搜索引擎技术获得各个车辆路径节点数据。
作为本发明的进一步改进，所述收费流水数据是在车辆经过收费站出入口、门架的交易通行记录，包括ETC交易流水、ETC通行凭证、ETC卡通行记录以及CPC卡通行记录数据。
作为本发明的进一步改进，所述公路门架数据包括采集的门架编号、行驶方向以及行驶车道号信息。
作为本发明的进一步改进，所述业务数据仓库允许外部进行读取和修改操作，所述备份数据仓库仅用于保存原始数据，且外部对其只可执行写入但不能进行修改。
由于上述技术方案的运用，本发明的技术方案带来的有益技术效果：本技术方案通过对接CPC或ETC卡数据、公路门架数据，并按照业务需要通过http或者tcp的方式发送到云端，具有数据实时更新存储以及数据调用响应快的有益技术效果；本技术方案的路网车辆数据模块通过云端负载均衡器负责把数据分发到数据接收服务组中各个接收服务器中，具有能应对海量数据多点分布存储，保证服务器负载均衡性的有益技术效果；本技术方案的车辆图像数据包括图片和视频均采用对象存储方式进行存储，解决海量图片视频快速存储问题；本技术方案的云端缓冲数据则同时存储到业务数据库和备份数据库里，其中业务数据可以读取和修改，备份数据用于保存原始数据，只可以写入，不可以修改，这样就能既满足业务数据调取也能提高数据安全稳定性；本技术方案还将流水数据存储至分布式存储数据库，具有能确保在海量数据情况下也能够快速进行运算，并结合图数据库采用流计算技术，为点线匹配、路径查询、实时分析等操作提供可靠的数据源支持；本技术方案可以实现基于车辆通行基础数据进行路径拟合，包含收费站和公路门架的节点采集到的数据；本技术方案在路径拟合完成后，车辆的路径信息会及时发送至云端缓存，且通过消息中间汇集库分发送给稽查业务接口模块，实现了分析结果的快速高效响应传输，提高了稽查数据调用运用的及时性。
附图说明
附图1为本发明的整体结构示意图。
图中：1.路网车辆数据模块；2.云端存储分析模块；3.数据接收服务器组；4.车辆图像数据；5.收费流水数据；6.图像对象存储库；7.云端缓存；8.路径拟合模块；9.备份数据仓库；10.业务数据仓库；11.消息中间汇集库；12.稽查业务接口模块；13.路径节点数据库；101.通行卡数据；102.公路门架数据；103.车辆抓拍图片或视频；301.A收服务器；302.B接收服务器。
具体实施方式
下面结合反应路线及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，包括路网车辆数据模块1、云端存储分析模块2、数据接收服务器组3、车辆图像数据4、收费流水数据5、图像对象存储库6、云端缓存7、路径拟合模块8、备份数据仓库9、业务数据仓库10、消息中间汇集库11、稽查业务接口模块12和路径节点数据库13，具体包括如下步骤：
步骤a：所述路网车辆数据模块1采集通行卡数据101、公路门架数据102和车辆抓拍图片或视频103通过http或tcp方式传输给所述云端存储分析模块2的数据接收服务器组3；
步骤b：所述数据接收服务器组3将接收到数据分离出车辆图像数据4和收费流水数据5；所述车辆图像数据4传输到图像对象存储库6中并将存储地址反馈给云端缓存7；
步骤c：所述云端缓存7将缓存数据同时传递到备份数据仓库9和业务数据仓库10；所述收费流水数据5同时也写入到所述云端缓存7中；
步骤d：所述路径拟合模块8根据所述数据接收服务器组3推送的车辆图像数据以及收费流水数据进行车辆行驶路径拟合，包括利用车辆进出口收费站点、中途设置的公路门架以及服务区抓拍到的图像数据和收费流水数据记录的时间地点信息，进行点线拟合出车辆路径；所述路径拟合模块8将写入拟合结果到云端缓存7中，同时将推送拟合结果给消息中间汇集库11和路径节点数据库13；
步骤e：所述消息中间汇集库11将分发拟合结果到稽查业务接口模块12,所述稽查业务接口模块12从业务数据仓库10中读取车辆业务数据以供所述稽查业务接口模块12进行稽查，且在稽查分析后将车辆稽查结果写入到所述业务数据仓库10中。
所述数据接收服务器组3包括接A收服务器301、B接收服务器302以及其他分布接收服务器；所述图像对象存储库6、云端缓存7、消息中间汇集库11以及路径节点数据库13均部署在云端；所述路径节点数据库13对所述路径拟合模块8通过搜索引擎技术获得各个车辆路径节点数据。
所述收费流水数据5是在车辆经过收费站出入口、门架的交易通行记录，包括ETC交易流水、ETC通行凭证、ETC卡通行记录以及CPC卡通行记录数据；所述公路门架数据102包括采集的门架编号、行驶方向以及行驶车道号信息；所述业务数据仓库允许外部进行读取和修改操作，所述备份数据仓库仅用于保存原始数据，且外部对其只可执行写入但不能进行修改。
以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。
Claims (4)
1.一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，其特征在于：包括路网车辆数据模块（1）、云端存储分析模块（2）、数据接收服务器组（3）、车辆图像数据（4）、收费流水数据（5）、图像对象存储库（6）、云端缓存（7）、路径拟合模块（8）、备份数据仓库（9）、业务数据仓库（10）、消息中间汇集库（11）、稽查业务接口模块（12）和路径节点数据库（13），具体包括如下步骤：
步骤a：所述路网车辆数据模块（1）采集通行卡数据（101）、公路门架数据（102）和车辆抓拍图片或视频（103）通过http或tcp方式传输给所述云端存储分析模块（2）的数据接收服务器组（3）；
步骤b：所述数据接收服务器组（3）将接收到数据分离出车辆图像数据（4）和收费流水数据（5）；所述车辆图像数据（4）传输到图像对象存储库（6）中并将存储地址反馈给云端缓存（7）；
步骤c：所述云端缓存（7）将缓存数据同时传递到备份数据仓库（9）和业务数据仓库（10）；所述收费流水数据（5）同时也写入到所述云端缓存（7）中；
步骤d：所述路径拟合模块（8）根据所述数据接收服务器组（3）推送的车辆图像数据以及收费流水数据进行车辆行驶路径拟合，包括利用车辆进出口收费站点、中途设置的公路门架以及服务区抓拍到的图像数据和收费流水数据记录的时间地点信息，进行点线拟合出车辆路径；所述路径拟合模块（8）将写入拟合结果到云端缓存（7）中，同时将推送拟合结果给消息中间汇集库（11）和路径节点数据库（13）；
步骤e：所述消息中间汇集库（11）将分发拟合结果到稽查业务接口模块（12）,所述稽查业务接口模块（12）从业务数据仓库（10）中读取车辆业务数据以供所述稽查业务接口模块（12）进行稽查，且在稽查分析后将车辆稽查结果写入到所述业务数据仓库（10）中；
所述数据接收服务器组（3）至少包括两个或两个以上的接收服务器；所述图像对象存储库（6）、云端缓存（7）、消息中间汇集库（11）以及路径节点数据库（13）均部署在云端；所述路径节点数据库（13）对所述路径拟合模块（8）通过搜索引擎技术获得各个车辆路径节点数据。
2.根据权利要求1所述的一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，其特征在于：所述收费流水数据（5）是在车辆经过收费站出入口、门架的交易通行记录，包括ETC交易流水、ETC通行凭证、ETC卡通行记录以及CPC卡通行记录数据。
3.根据权利要求1所述的一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，其特征在于：所述公路门架数据（102）包括采集的门架编号、行驶方向以及行驶车道号信息。
4.根据权利要求1所述的一种公路稽查数据云端快速分析处理方法，其特征在于：所述业务数据仓库（10）允许外部进行读取和修改操作，所述备份数据仓库（9）仅用于保存原始数据，且外部对其只可执行写入但不能进行修改。
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