基于大数据分析单车牌串并的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于大数据分析单车牌串并的方法及系统，包括：视频采集设备采集经过道路卡口的车辆的非结构化数据；非结构化数据存取系统对非结构化数据进行接收和存储；解析系统接收非结构化数据，将非结构化数据转化为结构化数据；分布式数据库接收结构化数据，并将结构化数据分布存储于数据节点中；在查询和分析系统中输入所查车辆的查询条件；对查询条件的检查和校验通过后，查询和分析系统向分布式数据库发出查询请求；分布式数据库接收查询请求，且将有效车辆数据反馈给查询和分析系统；查询和分析系统接收有效车辆数据，并进行可视化展示。本发明专利技术可对某一车牌号码有针对性的研判分析，适用于车牌修改个别车牌号码数字的情况。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析单车牌串并的方法及系统
本专利技术涉及交通
，更具体地，涉及一种基于大数据分析单车牌串并的方法及系统。
技术介绍
随着市面上汽车保有量的增加，使用涂改、贴纸等手段，修改一个或多个原车牌号码的字符，从而修改车牌号码的情况越来越多。很多车主涂改车牌号码后，在车道上进行超速、肆意变换车道、使用应急车道等违法驾驶行为，对公众的安全造成了极大的威胁。部分涉车案件，嫌疑人驱车驶离现场前，也会变更车牌号码，对嫌疑车的锁定及案件的侦破造成了极大困扰。卡口、电警等前端设备只能识别车辆被拍摄时的车牌号码，无法比对及研判分析。相对于假牌套牌，变更某一特定车牌号码字符，更不易发现，违法成本更低，且能够快速还原，造成民警取证困难。现有技术一般针对的是套牌车辆的分析，套牌车辆的分析是根据时空或主体车来判断车牌号码为假牌或套牌，不适用于变更车牌中个别特定车牌号码字符的情况。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大数据分析单车牌串并的方法及系统，其能指定具体车牌号码和错位数，可对某一车牌号码有针对性的研判分析，适用于车牌修改个别车牌号码数字的情况。为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于大数据分析单车牌串并的方法，包括：视频采集设备采集经过道路卡口的车辆的非结构化数据，并将采集到的非结构化数据传输至非结构化数据存取系统；非结构化数据存取系统对非结构化数据进行接收和存储，并将非结构化数据传输至解析系统；解析系统接收非结构化数据，将非结构化数据转化为结构化数据，并将结构化数据传输至分布式数据库，其中，结构化数据至少包括过车时间、车牌号码和非结构化数据读取地址；分布式数据库包括至少三个数据节点，分布式数据库接收结构化数据，并将结构化数据分布存储于数据节点中，分布式数据库的关键字由过车时间和车牌号码组成，且过车时间在前，车牌号码在后；在查询和分析系统中输入所查车辆的查询条件，查询和分析系统对查询条件进行检查和校验，其中，查询条件至少包括车牌号码、车牌相差位数、开始时间和结束时间；对查询条件的检查和校验通过后，查询和分析系统向分布式数据库发出查询请求；分布式数据库接收查询请求，并选定一个数据节点作为主节点，通过主节点将查询请求发布给其他数据节点，主节点和其他各个数据节点根据查询请求中查询条件对结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合查询条件的结构化数据，其他各个数据节点将最符合查询条件的结构化数据发送给主节点；主节点接收其他各个数据节点的结构化数据，并和其本身所筛选过滤出的结构化数据进行汇总成有效车辆数据，且将有效车辆数据反馈给查询和分析系统；查询和分析系统接收有效车辆数据，并将有效车辆数据进行可视化展示。优选的，其中，主节点和其他各个数据节点根据查询请求中查询条件对结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合查询条件的结构化数据，进一步为：各个数据节点根据查询条件中的开始时间和结束时间拼接出分布式数据库中关键字的前缀，且初步筛选出符合查询条件的结构化数据的基本范围；各个数据节点均布置有协处理器，且通过协处理器对初步筛选出的符合查询条件的结构化数据进一步过滤，只保留与查询条件中车牌号码和车牌相差位数相符合的结构化数据，从而找出最符合查询条件的结构化数据。优选的，其中，查询条件还包括补充查询条件，补充查询条件至少包括车辆品牌、车辆型号、车牌颜色、车身颜色和车辆类别；各个数据节点均布置有协处理器，且通过协处理器对初步筛选出的符合查询条件的结构化数据进一步过滤，只保留与查询条件中车牌号码和车牌相差位数相符合的结构化数据，从而找出最符合查询条件的结构化数据，进一步为：各个数据节点均布置有协处理器，且通过协处理器对初步筛选出的符合查询条件的结构化数据进一步过滤，只保留与查询条件中车牌号码和车牌相差位数相符合，且与查询条件中补充查询条件相一致的结构化数据，从而找出最符合查询条件的结构化数据。优选的，其中，该方法进一步包括：协调服务器为分布式数据库中各个数据节点提供一致性服务。优选的，其中，分布式数据库为面向列的分布式数据库HBase。一种基于大数据分析单车牌串并的系统，包括：视频采集设备，用于采集经过道路卡口的车辆的非结构化数据，并将采集到的非结构化数据传输至非结构化数据存取系统；非结构化数据存取系统，用于对非结构化数据进行接收和存储，并将非结构化数据传输至解析系统；解析系统，用于接收非结构化数据，将非结构化数据转化为结构化数据，并将结构化数据传输至分布式数据库，其中，结构化数据至少包括过车时间、车牌号码和非结构化数据读取地址；分布式数据库，包括至少三个数据节点，用于接收结构化数据，并将结构化数据分布存储于数据节点中，分布式数据库的关键字由过车时间和车牌号码组成，且过车时间在前，车牌号码在后；查询和分析系统，用于对输入的所查车辆的查询条件进行检查和校验，其中，查询条件至少包括车牌号码、车牌相差位数、开始时间和结束时间；对查询条件的检查和校验通过后，查询和分析系统，用于向分布式数据库发出查询请求；分布式数据库，用于接收查询请求，并选定一个数据节点作为主节点，主节点将查询请求发布给其他数据节点，主节点和其他各个数据节点根据查询请求中查询条件对结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合查询条件的结构化数据，其他各个数据节点将最符合查询条件的结构化数据发送给主节点；主节点接收其他各个数据节点的结构化数据，并和其本身所筛选过滤出的结构化数据进行汇总成有效车辆数据，且将有效车辆数据反馈给查询和分析系统；查询和分析系统，用于接收有效车辆数据，并用于将有效车辆数据进行可视化展示。优选的，其中，分布式数据库，进一步用于通过各个数据节点根据查询条件中的开始时间和结束时间拼接出分布式数据库中关键字的前缀，且用于初步筛选出符合查询条件的结构化数据的基本范围；分布式数据库内设有至少三个协处理器，各个协处理器分别布置于各个数据节点，且用于对初步筛选出的符合查询条件的结构化数据进一步过滤，只保留与查询条件中车牌号码和车牌相差位数相符合的结构化数据，从而找出最符合查询条件的结构化数据。优选的，其中，查询条件还包括补充查询条件，补充查询条件至少包括车辆品牌、车辆型号、车牌颜色、车身颜色和车辆类别；协处理器，用于对初步筛选出的符合查询条件的结构化数据进一步过滤，只保留与查询条件中车牌号码和车牌相差位数相符合，且与查询条件中补充查询条件相一致的结构化数据，从而找出最符合查询条件的结构化数据。优选的，其中，该系统进一步包括：协调服务器，用于为分布式数据库中各个数据节点提供一致性服务。优选的，其中，分布式数据库，进一步为面向列的分布式数据库HBase。与现有技术相比，本专利技术的基于大数据分析单车牌串并的方法及系统，实现了如下的有益效果：(1)本专利技术所述的基于大数据分析单车牌串并的方法及系统，使用分布式数据库，包括至少三个数据节点，相关数据分布存储于数据节点中，有效使得分布式数据库支持超大文件及数据量，可通过低廉的商用机存储数据，且扩展性好。(2)本专利技术所述的基于大数据分析单车牌串并的方法及系统，使用基于列的分布式数据库，能够按照一定规则设计关键字，使结构化数据能够按照已定的要求在分布式数据库中排序，且分布式数据库中查询效率不会因为数据量的增加而出现明显的下降。(3)本专利技术所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析单车牌串并的方法，其特征在于，包括：视频采集设备采集经过道路卡口的车辆的非结构化数据，并将采集到的非结构化数据传输至非结构化数据存取系统；所述非结构化数据存取系统对所述非结构化数据进行接收和存储，并将所述非结构化数据传输至解析系统；所述解析系统接收所述非结构化数据，将所述非结构化数据转化为结构化数据，并将所述结构化数据传输至分布式数据库，其中，所述结构化数据至少包括过车时间、车牌号码和非结构化数据读取地址；所述分布式数据库包括至少三个数据节点，所述分布式数据库接收所述结构化数据，并将所述结构化数据分布存储于所述数据节点中，所述分布式数据库的关键字由所述过车时间和所述车牌号码组成，且所述过车时间在前，所述车牌号码在后；在查询和分析系统中输入所查车辆的查询条件，所述查询和分析系统对所述查询条件进行检查和校验，其中，所述查询条件至少包括车牌号码、车牌相差位数、开始时间和结束时间；对所述查询条件的检查和校验通过后，所述查询和分析系统向所述分布式数据库发出查询请求；所述分布式数据库接收所述查询请求，并选定一个所述数据节点作为主节点，通过所述主节点将所述查询请求发布给其他所述数据节点，所述主节点和其他各个所述数据节点根据所述查询请求中所述查询条件对所述结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据，其他各个所述数据节点将最符合所述查询条件的所述结构化数据发送给所述主节点；所述主节点接收其他各个所述数据节点的所述结构化数据，并和其本身所筛选过滤出的所述结构化数据进行汇总成有效车辆数据，且将所述有效车辆数据反馈给所述查询和分析系统；所述查询和分析系统接收所述有效车辆数据，并将所述有效车辆数据进行可视化展示。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析单车牌串并的方法，其特征在于，包括：视频采集设备采集经过道路卡口的车辆的非结构化数据，并将采集到的非结构化数据传输至非结构化数据存取系统；所述非结构化数据存取系统对所述非结构化数据进行接收和存储，并将所述非结构化数据传输至解析系统；所述解析系统接收所述非结构化数据，将所述非结构化数据转化为结构化数据，并将所述结构化数据传输至分布式数据库，其中，所述结构化数据至少包括过车时间、车牌号码和非结构化数据读取地址；所述分布式数据库包括至少三个数据节点，所述分布式数据库接收所述结构化数据，并将所述结构化数据分布存储于所述数据节点中，所述分布式数据库的关键字由所述过车时间和所述车牌号码组成，且所述过车时间在前，所述车牌号码在后；在查询和分析系统中输入所查车辆的查询条件，所述查询和分析系统对所述查询条件进行检查和校验，其中，所述查询条件至少包括车牌号码、车牌相差位数、开始时间和结束时间；对所述查询条件的检查和校验通过后，所述查询和分析系统向所述分布式数据库发出查询请求；所述分布式数据库接收所述查询请求，并选定一个所述数据节点作为主节点，通过所述主节点将所述查询请求发布给其他所述数据节点，所述主节点和其他各个所述数据节点根据所述查询请求中所述查询条件对所述结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据，其他各个所述数据节点将最符合所述查询条件的所述结构化数据发送给所述主节点；所述主节点接收其他各个所述数据节点的所述结构化数据，并和其本身所筛选过滤出的所述结构化数据进行汇总成有效车辆数据，且将所述有效车辆数据反馈给所述查询和分析系统；所述查询和分析系统接收所述有效车辆数据，并将所述有效车辆数据进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析单车牌串并的方法，其特征在于，所述主节点和其他各个所述数据节点根据所述查询请求中所述查询条件对所述结构化数据进行筛选过滤，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据，进一步为：各个所述数据节点根据所述查询条件中的所述开始时间和所述结束时间拼接出所述分布式数据库中关键字的前缀，且初步筛选出符合所述查询条件的所述结构化数据的基本范围；各个所述数据节点均布置有协处理器，且通过所述协处理器对初步筛选出的符合所述查询条件的所述结构化数据进一步过滤，只保留与所述查询条件中所述车牌号码和所述车牌相差位数相符合的所述结构化数据，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据。3.根据权利要求2所述的基于大数据分析单车牌串并的方法，其特征在于，所述查询条件还包括补充查询条件，所述补充查询条件至少包括车辆品牌、车辆型号、车牌颜色、车身颜色和车辆类别；各个所述数据节点均布置有协处理器，且通过所述协处理器对初步筛选出的符合所述查询条件的所述结构化数据进一步过滤，只保留与所述查询条件中所述车牌号码和所述车牌相差位数相符合的所述结构化数据，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据，进一步为：各个所述数据节点均布置有协处理器，且通过所述协处理器对初步筛选出的符合所述查询条件的所述结构化数据进一步过滤，只保留与所述查询条件中所述车牌号码和所述车牌相差位数相符合，且与所述查询条件中所述补充查询条件相一致的所述结构化数据，从而找出最符合所述查询条件的所述结构化数据。4.根据权利要求1所述的基于大数据分析单车牌串并的方法，其特征在于，进一步包括：协调服...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴永，辛国茂，李善宝，李占强，李庆功，周永利，马述杰，
申请(专利权)人：泰华智慧产业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37