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贵州利用大数据服务民生 云计算成交通管理创新引擎

2015-07-14 09:30
林契于宸
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贵州交警云架构示意图

  “过去,要查获一辆假牌或是套牌车,依靠的是路面交警的偶然发现和群众的举报,而现在……”,贵州省公安厅交警总队指挥中心主任王斌指着大屏幕上一辆黑色轿车说,“云平台的建立使机器智能识别成为可能,通过对车辆图片进行结构化处理并与原有真实车辆图片进行对比,车辆分析智能云平台能瞬间判别这辆车是假牌还是套牌车”。

  6月19日,国内首个运行在公安内网上的省级交通大数据云平台——贵州公安交警云正式投入使用。该平台由贵州省公安厅交警总队采用以阿里云为主的云计算技术搭建,可对海量的交通管理数据进行全库关联、智能联想、自动研判、深度挖掘,为公共服务、交通管理、警务实战提供云计算和大数据支持。

  阿里云生态合作伙伴依图科技网络公司向云平台输出了车辆识别技术,识别结果可精确到车辆品牌、型号等,使车辆变的像人脸一样具有唯一性。

  传统IT架构无力支撑海量数据

  “此前,虽然我们在全省道路上布设了较为完善的监控系统,但对这些监控数据的分析和研判更多还是通过人眼与经验。”王斌介绍,大数据时代的交通管理数据有三个特点:第一,数据量大,每天数据增量达到TB级别以上;第二,处理速度要求快,时效性要求强;第三,类型繁多,包括结构化数据和视频、图片、二维图表等大量非结构化数据。

  目前,仅贵州省的路网监控系统收集的实时数据,其总量每月就已达到100TB。与此同时,从公安内部系统和来自社会的各种数据正像洪水一样不断涌入。对交警部门来说,开展交通管理工作不仅需要对这些实时进入的数据进行快速分析,还要拿这些数据和历史数据进行比对、挖掘。

贵州交警重点车辆监控平台

  据王斌介绍,一次看似简单的交通数据查询,就需要同时交叉比对机动车登记系统、驾驶证管理系统和违法处理系统等多个业务系统的数据。对于传统Oracel数据库来说,当数据量达到百TB时,因并发用户多、访问频度高、数据交换量大,数据的查询响应就会变慢,无法支撑实时业务。“这是我们从IOE(IBM、Oracel、EMC)架构向云平台迁移的原因之一”。

  云计算成交通管理创新引擎

  据了解,事实上,对道路情况的实时监控,对可疑车辆和人员的识别,只是云平台的路网监控、重点车辆监管、阳光警务等几十个系统的众多功能之一。自平台投入使用以来,最大的成效是贵州交警真正实现了对公路客运、旅游客运、危化品运输车等“两客一危”重点车辆的精确管理。

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