智慧交通系统(电子警察设计方案)投标方案

招标编号：****

投标单位名称：****

授权代表：****

投标日期：****

第一章项目背景与需求分析

1.1应用背景

近年来，随着我国综合实力和国民收入水平的提高，机动车每年以20%的速度迅猛增长，道路建设步伐加快，全国城市化水平也在不断提高，交通管理现状和交通供需关系的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件数量也逐年上升，特别是像肇事或作案后驾车沿公路逃逸、盗抢机动车辆、车辆违章行驶等案件。在此情况下，如何利用先进的科技手段提高城市交通管理水平、抑制交通事故、打击涉车案件、震慑犯罪分子，成为了当前公安交通部门亟待解决的问题。

为了有力保障社会安全与稳定，国家及各级地方政府高度重视立体化社会治安防控体系的构建。遵循法治原则，我们致力于全方位防范和严惩各类刑事犯罪行为，以此推动全面实现平安中国的战略目标。在全国范围内，城市道路监控系统的建设工程正蓬勃发展，取得了显著的阶段性成果。各地已初步形成严密的道路监控网络，显著提升了城市治安的整体水平。

作为城市治安防控体系的核心支撑，城市道路监控系统在保障交通安全与犯罪预防中扮演着不可或缺的角色。它为实时监控道路交通状况、追踪交通肇事逃逸事件以及破解刑事治安案件提供了宝贵的线索，从而显著提升了交通管理效能与执法效率。

在交通管理业务领域，道路监控系统实时传输道路状态与车辆通行数据，对维持交通秩序、实施指挥调度以及支持应急事件应对等方面发挥着关键作用。

1.2当前业务状况分析

城市监控网络通常由数量庞大的监控设备构成，其中包括众多的枪机，它们主要用于广泛的区域监控，保持静态视角。尽管这些海量监控摄像头提供了丰富的视频资料，但随之而来的是显著的信息检索挑战。要在浩如烟海的视频数据中定位特定目标，传统的手工搜索方式无异于海底捞针，既耗时又耗费精力。

传统视频监控系统的主要功能局限于实现实时监控与事后录像查询，然而，治安防控的理想进程应遵循"预警-防范-处置-善后"的逻辑，其中预警与防范阶段尤为关键。遗憾的是，现有的监控系统往往难以充分契合治安反恐的高标准需求。

1.3明确的整体愿景

我们的目标是通过构建新一代城市道路智慧监控系统，旨在服务于公安交通管理部门，达成一系列关键目标。

1)当考虑在不影响图像公共安全监控及道路交通管理的广泛区域，系统需具备目标分类与识别功能，以实现对大量视频录像中特定目标的高效追踪核实。

2)实现治安防控业务模式从被动事后核查向主动预防的实质性提升。

3)道路监控系统能够为交通管理部门输送详实的车辆动态信息，支持包括交通态势评估、交通流量分析与信息发布在内的数据驱动业务。这些数据来源精准且实时，从而增强决策支持的科学性和时效性。

第二章概述整体设计框架

2.1创新设计理念剖析

一种复合型的高清视频监控系统，即城市道路智慧监控系统（智慧监控系统），专为城市治安防控和交通管理设计。它不仅确保了对道路断面的全面视频监控和全天候的高清录像，还融合了诸如全画面视频检测、视频跟踪及车牌识别等尖端视频智能技术。这些技术的引入，显著提升了传统道路监控系统的功能，赋予其全新的能力。

1)机动车通行自动记录并抓拍1张图片；

2)自动化处理机动车的关键特征信息，包括车牌号码、车身颜色、车牌颜色、车辆类型及车辆标识。

3)机动车、非机动车、行人分类检测记录；

4)特征属性视频标签自动叠加；

5)交通参数自动采集统计；

通过集成的中心智慧平台的研判分析功能，能够推动一系列创新的业务应用场景的实现。

6)快速的视频录像与图片检索方法，基于特征属性的高效筛选

7)假/套牌车辆实时分析及报警；

8)机动车辆黑名单布控及报警；

9)基于特征属性的车辆智能研判；

10)多源融合的交通诱导辅助决策分析。

智慧监控系统的启用革新了传统视频监控体系，它有效地解决了以往集中式海量视频录像依赖大量人力资源进行人工核查的难题。这一变革促使监控业务模式实现了从被动的事后取证向积极主动的视频预防性管理的质的飞跃。

2.2原则与设计理念

智慧监控系统的首要任务在于充分挖掘道路视频监控系统的潜力。在设计策略上，我们遵循‘整体结构的完整性，技术创新的前瞻性，使用效能的稳定性，经济成本的效益性，操作界面的友好度，以及升级扩展的灵活性’原则。

1)整体性

在设计策略中，我们尤为注重系统的结构稳固性和应用创新。智慧监控系统不仅能满足传统道路视频监控对全面覆盖道路断面的视频监控和全天候高清录像的要求，而且还集成了诸如道路目标识别、特征信息提取、视频标签实时标注、交通状况统计、高清图片拍摄、图片处理、数据存储以及在线传输等一系列高效功能。这些功能紧密结合，形成了一体化的解决方案，无需额外增设硬件分析服务器，从而确保了系统的简洁性与稳定性。

2)先进性

该系统集成了一系列前瞻性视频监控技术，涵盖了高清视频编解码、智能视频分析、高效视频存储以及数据检索等核心环节。在系统构建过程中，我们积极汲取国内外先进技术及成功案例的精华，对系统架构与设备配置进行精细优化，旨在融合行业前沿科技，打造一款性能卓越的智慧道路监控体系。设计思路兼顾前瞻性，超越了现有应用环境和规模的局限。

3)稳定性

在构建道路智慧监控体系的过程中，鉴于其涉及面广泛、规模庞大且应用频繁，设计时将兼顾所有组件和控制系统的需求。系统选型倾向于采用国内外享有盛誉的、具有丰富实战经验的知名品牌产品，确保其成熟度、可靠性和标准化，与公安交管部门的管理趋势相契合。在技术策略上，我们优先选择成熟的技术路径，以此降低技术风险。  核心的智慧监控分析设备、存储设备、中心服务器以及配套的后台服务软件，均具备高级的故障自动诊断与恢复功能。在遭遇电力中断时，这些设备和软件能自动适应并恢复连接；同样，在网络断开后也能迅速自行恢复，从而减少人为干预的需求，保证系统的稳定运行和高效响应能力。

4)经济性

遵循行业标准，兼顾用户实际需求与技术演进趋势，确保在满足用户对功能、品质、效能、经济性以及服务全方位需求的同时，我们致力于优化系统的设备配置，旨在有效控制总成本，提升整体性价比。

5)可扩展性

系统的设计理念强调模块化与灵活性，其结构适应性强，预留了充分的扩展和升级空间，以应对管理模式的变化。核心设备，如存储设备和中心服务器，具备卓越的可扩展性能，能够随治安防控需求的增长轻松扩容并平滑升级，从而为未来的扩充与发展提供了坚实的技术支撑。各子系统间实现互联互通，促进信息共享，形成高效协同的工作环境。

6)易维护性与易用性

系统面向的主要用户群体为公安警察和交通管理者，其设计旨在满足治安防控的实际需求。系统选用了直观且用户友好的交互界面，具备多媒体操作功能，并优化了故障应对流程，确保在系统故障时能迅速简便地进行处理。前端设备支持远程更新和故障诊断，极大地提升了维护效率，从而降低了系统的运维管理成本。此外，系统具备自动监测设备运行状态并显示详尽参数的功能，有助于管理人员实时准确地分析和解决问题。系统采用稳定易用的硬件和软件，无需依赖专业维护工具，既减少了对管理人员的专业培训投入，也节省了日常维护开支。

2.3设计方案的基础

《公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求》(GAT651-2014)

通用施工要求：《公安交通管理外场设备基础施工通用要求》

>《公路车辆智能监测记录系统通用技术条件》(GAT497-2016)

>《机动车号牌图像自动识别技术规范》(GA/833-2016)

关于《中华人民共和国机动车号牌》的实施标准（GA36-2014）

关于交通电视监视系统的工程验收标准，参考了GB/T 514-2004《交通电视监视系统工程验收规范》

《公路交通安全设施设计技术规范》(JTJ074-2003)：关于公路设施保障行车安全的详细设计指南

关于《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-1994)的规范指引

>《视频安防监控系统技术要求》(GA/T367-2001)

>《民用闭路监视电视系统工程技术规范》(GB50198-2011)

关于《安全防范系统雷电浪涌防护技术要求》(GB/T 670-2006)的要求细则

其他国家相关的政策法令、法规文件。

2.4技术路线

作为未来视频监控信息系统的核心组件，智慧监控系统需构建端到端的视频图像业务一体化解决方案，涵盖智能前端、高效链路、智能存储以及智慧平台。在技术设计过程中，始终坚持核心设计理念的指导。

2.4.1前沿前端技术设计策略

2.4.1.1摄像机技术路线

在车牌识别和违章检测领域的表现得到了市场的广泛认可，客户反馈积极。然而，随着城市交通体系的日益繁复，对摄像设备的智能化处理能力提出了更高要求。原有的基于ARM+DSP的硬件配置在性能上已显现出局限性，这正成为阻碍安防行业在道路交通管理业务中深化精细操作和持续优化的关键制约因素。

在传统相机局限于单一场景或交警业务的视角下，智能交通的演进促使交通管理部门面临日益繁复多元的业务需求和场景考量。因此，新型相机应具备广泛的适应性，涵盖广泛的人-车-路-环境场景，旨在实现一台设备的多功能应用，即"一机多用"。

硬件架构升级为创新的‘AI增强型处理器架构结合深度学习技术’，将前沿图像处理能力整合至摄像机前端。这一变革促使整体硬件效能和图像处理速率提升了5-10倍，展现出显著的性能提升。

2.4.1.2整体前端技术路线

鉴于智慧监控系统的户外部署环境恶劣，且需实现24/7不间断运行，对系统的稳定性与可靠性具有极高的需求。为此，我们特选用了嵌入式一体化技术进行前端设计。

1)高清成像

智能监控摄像机与监控球均采用先进的'高清图像传感器结合ISP与DSP'技术策略，通过精密调控ISP和DSP以确保高清影像的生成质量。无论面对何种环境和光照条件，这些摄像机都能实现满足业务需求的成像表现。设备装备了高灵敏度的超低照度SENSOR感光元件，并特别设计了适应道路环境的专属滤光片工艺，再辅以高效的低光、降噪及宽动态处理算法，使得夜间影像呈现更为清晰明亮。

2)视频检测

通过目标检测算法对视频流进行实时监控，针对机动车、非机动车及行人等对象，提取其各类属性特征，如机动车的特性表现为目标形态、车牌详细信息（包括号码与颜色）、以及车辆行驶速度等。一旦目标进入指定的抓拍识别区域，系统会自动捕获并记录相关特征图像。

3)车牌识别

相对于单帧画面车牌识别技术，本系统采用“多帧识别技术”，对每一帧画面都进行车牌识别，一方面可提升车牌识别准确率，另一方面有助于对每辆车进行持续跟踪。

4)视频跟踪

在目标确认过程中，视频跟踪技术全面监控目标在视野区域内的活动。一旦目标触发确认，系统启动实时视频跟踪功能，运用先进的检测算法对目标实施追踪。通过深度分析目标车辆的轨迹，进行预测和识别，系统能够准确地作出记录决策。特别针对机动车，我们采用了依赖车辆轮廓的跟踪策略，即使在无车牌的情况下，也确保了跟车信息的高效捕捉和跟踪。

5)交通参数采集

通过对车辆检测与跟踪的集成，我们提炼出按车道划分、断面区分以及时段分析的详细车流统计数据。这些数据包括了车道特性的流量计数、使用率占比以及车道平均行驶速度等关键交通指标。

6)卡口监测

通过多帧识别技术提取车辆的号牌特征，结合车牌颜色辨识与车辆轮廓分析以确定车型特性，借助视频追踪技术实施连续拍摄并记录，同时具备与黑名单数据库进行实时比对和异常报警的功能。

7)一机多用

旨在通过高清视频监控和录像功能，实现对道路目标对象的识别与特征信息提取，同时统计交通参数，为智慧平台提供丰富数据支持，从而降低对监控摄像机的投入需求，以提升业务应用效率。

2.4.2高效智能链路技术规划

传输链路在智慧监控系统中承担着视频图像信息传输与交换的关键任务，其稳定性和可靠性对业务应用的成效具有直接影响。因此，设计传输链路时必须确保以下几项标准得以满足：

1)支持多种拓补

前端智慧监控点位需接入支持包括电、光口(SFP、光端机)、EPON(ONU模块或ONU设备)、ADSL等多种接入方式，具体技术选择需结合实际的传输距离以及所需传输码流的带宽大小确定。

路由策略的丰富性应得到支持，涵盖动态路由协议如RIP、OSPF、IS-IS及BGP，以及静态路由策略，目标在于实现高效路由选择与备份策略。在汇聚层的设计中，应优先考虑基于最优带宽的网络路由规划。

2)动态带宽分配

设计要求链路具备流量服务质量(QoS)管理功能，针对视频监控业务的各类数据流——包括实时媒体流、视频存储流、录像回放媒体流以及控制信令，实现差异化优先级的传输调度。同时，应支持设备堆叠技术，确保在重要业务数据部署和汇聚过程中，能够提供充足的带宽资源保障。

3)断纤、断电自愈

要求智慧监控系统具备在遭遇线路故障或电力中断等导致的传输链路中断时，始终保持激活状态，一旦链路恢复，前端设备能自动与后台系统重新连接的功能。同时，系统设计了智能缓存机制：在链路正常时，前端实时将信息传送到后台中心；当链路异常时，记录的数据将在前端设备中暂存。一旦链路恢复正常，这些临时存储的信息会自动补充并同步至后台中心系统。

2.4.3高效智能存储方案探讨

作为承载视频、图片、特征数据及统计信息的关键存储与管理系统，其稳定性与可靠性对业务应用的最终成效具有直接影响。因此，智慧存储系统的设计应确保至少符合以下标准：

1)存储系统具备小时大码流不间断视频录像、快速检索、回放和管理的功能。

2)该存储系统具备高效图片写入、迅速检索、同步多任务下载、图片压缩处理、权限锁定以及删除等一系列功能。

3)随着存储容量的增长与业务负载的提升，存储系统凭借集群技术和虚拟化手段实现了动态自我调节，有效地分散了业务响应的压力，从而降低了单点的过载风险。

4)存储系统需具备标签关联查询功能，能根据车辆的标识（如车牌号码、颜色）以及行驶轨迹（如通行位置、时间）进行精确或模糊匹配查询，以便迅速检索到相关的车辆视频资料。

5)支持接入符合标准、PSIA、GB28181协议的网络摄像机，并支持以私有协议方式接入第三方摄像机。支持接入不同分辨率、帧率、码率的网络摄像机。

采取加密措施保护核心视频资料，包括实时流和历史记录，防止重复覆盖；设备内置实时录像数据备份功能，无需依赖第三方软件实现高效保存。

2.4.4高效智能平台技术路线规划

智慧监控系统平台的构建依托于成熟且主流的技术，旨在全面契合公安交警的专业业务需求，并顺应技术进步。在设计上，我们充分考量了与公安其他信息系统无缝衔接的可能性，旨在打造一个具备高度扩展性和开放性的平台。

1)系统框架基于SOA理念构建，选用J2EE规范作为应用开发范式，强调前端展示、业务逻辑层与后端数据存储的解耦架构，旨在支持电子警察管理系统平台的多层次设计。此外，该架构能够兼容多种硬件平台和操作系统。我们采纳开放标准和WebService技术，以实现资源的共享，进而实现在不同平台和异构数据源间的无缝交互与协作。

3)采用B/S方式架构，页面展现使用,提供更好的用户交互体验；

4)该管理平台软件依托Oracle企业级数据库，集成WebLogic商业应用中间件，通过安全策略，不直接暴露数据库通信端口，确保数据库系统的信息安全与稳定运行。

5)平台采用分布式部署策略，其服务系统具备分批部署的灵活性，以适应业务增长需求。关键服务器支持集群配置，确保高可用性。所有服务模块设计为通用硬件兼容，强调了强大的扩展能力，即使在电子警察接入点增多时，也能无缝进行硬件扩充和模块升级，同时保证现有业务的连续运行无中断。

6)该平台软件采用严谨的SSL协议加密技术进行数据传输，同时集成公安部标准化的USB密钥PKI认证机制，确保用户身份认证的绝对安全。

7)平台支持警用GIS平台接口的集成，并详尽阐述了接口调用的技术细节与相关协议，旨在确保省、市、县各级公安机构能够顺利实现警用GIS平台间过车数据和视频信息的共享需求。

第三章全面设计体系架构

3.1构成与架构

智慧道路监控系统的架构主要包括前端设备单元、网络传输模块和后台管理系统。它旨在全面监控道路各区域的视频，执行视频流传输、实时预览、录像存储、检索回放以及管理功能。此外，系统还具备对过往机动车辆的图片采集、识别、传输、处理和深度分析，并对这些信息进行集中式管理。

3.1.1高效前端模块

3.1.1.1前端分析模式

任务涵盖高清道路断面视频图像的采集、编码、压缩及实时上传，机动车相关数据的获取与管理亦在职责范围内。具体涉及车辆特征照片的获取、车牌号码与颜色的精确记录。此外，还需实现图片信息的智能识别，数据的高效缓存以及压缩后的及时上传，确保流程的顺畅与高效执行。

智慧监控系统的前端剖析结构主要包括智慧监控单元（或智慧监控球）、可选的补光灯以及光纤收发器等构成其主体部分。

3.1.1.2后端分析模式

承担高清道路断面视频的拍摄、编码与压缩任务，随后将视频流传输至后端视频云的结构化分析服务器。该服务器负责对机动车的数据进行精准采集并实施分类处理。

智慧监控系统的前端结构主要由基础设备构成，包括常规监控摄像机、可选的补光灯以及光纤收发器等后端分析支持组件。

3.1.2高效网络传输解决方案

系统组网工作主要负责数据和图片的传输与交换。前端网络接入通常通过租赁运营商提供的专用光纤链路（裸光纤或带宽租赁）构建，对于市区高密度站点，我们倾向于采用EPON技术进行组网；而在偏远地区，则选用WLAN方案。中心网络架构主要包括接入层交换机和核心交换机的配置。

3.1.3高效后端管理系统

该系统的核心构成主要包括中心管理平台和存储系统，旨在有效汇聚、处理、存储并管理辖内的各类数据，同时支持数据共享。中心管理平台由一系列专业服务器构成，具体包括：承载平台软件模块的管理服务器、承担应用服务的应用服务器、提供网站访问的Web服务器、专门处理图片的图片服务器以及用于数据存储的数据库服务器。

3.1.4高效中央存储解决方案

根据系统规模需求，可选择、直存磁盘阵列以及云存储系统，能够从智慧监控前端直接取流存储，其中直存磁盘阵列、云存储系统可实现视频流、结构化数据混合存储。

3.1.5后端云结构化分析服务器

针对已建立的不具备系统升级结构化分析功能的纯视频监控点位，系统采取后端云结构化分析服务器的方式，实时处理视频流于云端。其在后端进行的结构化分析与前端相当，能有效提取车辆特征、交通参数等数据，同时支持视频内容的标签化存储，保持了与原意一致的高效性和准确性。

3.2详细解析的标准构造

图1。典型系统结构

3.3架构概览

智慧监控系统依据其应用形态及核心设备的部署位置，主要分为前端智能分析与后端智能分析两种架构模式。

3.3.1深入解析前端开发策略

通过前端集成的智慧监控单元或智慧监控球，实现了对常规道路断面的全天候无死角监控与录像。此外，还具备高效能的车辆捕捉、自动车牌识别、车型辨识、车身颜色辨识以及精准的车流量统计等智能化分析功能。

前端设备部署于街道两侧的立杆、横杆或龙门架式智慧监控系统，专注于道路监控并执行视频内容的结构化解析，特别是针对车辆特征信息的自动识别。一款具备230万像素的智能监控单元，能够同时处理多达3个车道的车辆流量分析，并对5至6个车道进行连续监控。对于600万像素的升级版本，其车辆车道分析能力可提升至4个。

2. 前端分析模式的智慧道路监控系统架构

3.3.2深入后端架构解析

借助大规模并行的视频云结构化分析系统，该系统能高效处理来自常规监控摄像头的视频流，实现对道路交通监控视频中的车牌自动识别与车辆特性参数抽取。此外，它还具备强大的数据搜索、录像定位以及回放功能，凭借车辆特征信息的精确分析支持实时追踪和查询。

智慧监控终端服务器具备良好的兼容性，支持从多种设备取视频流进行分析，设备类型包括IPC、、、、视频综合平台、流媒体服务器等，以及支持Onvif、RTSP标准协议的其它厂家摄像机，适用范围广泛。

通过优化的后端分析架构，我们旨在在维持原监控系统的基础上，以极低的成本提升道路监控系统的效能，从而赋予其更高的智能化水平。

3. 后端分析模式的智慧道路监控系统架构

3.4流程通信

3.4.1深入解析前端开发模式

3.4.1.1实时预览

图4。实时预览流

3.4.1.2录像回放

图5。录像回放流

3.4.1.3录像检索

图6。录像检索流

3.4.1.4图片存储、预览及回放

图7。图片存储、预览及回放

3.4.2后端分析模式

3.4.2.1实时预览

图8。实时预览流

3.4.2.2 录像回放

图9。录像回放流

3.4.2.3录像检索

图10。录像检索流

3.4.2.4图片存储、预览及回放

图11。图片存储、预览及回放

3.5环境配置与部署

该系统适用于广泛的城域道路环境，包括城市快速路、主干道、次干道与支路，以及城乡接合部和乡镇道路。其主要功能在于对道路路面实施监控并进行特征目标的捕捉与分析。推荐每台配备230万像素智能监控设备，监控视场限定在双向不超过6车道的范围内。

【最优应用环境]：

设计为四车道的双向道路路面配置/单个智能监控设备（或智能监控球体）

图12。前端部署（小场景）

【常规应用环境]：

设计为包含六个行车道的双向交通道路，配置单个智能监控设备（或智能监控球体）

图13。前端部署（大场景）

单台智能监控设备（或智能监控球）能实现对6车道及以下道路区域的高清视频进行全面监控，同时具备自动识别并抓拍临近2-3车道机动车的能力，自动提取车辆特征属性，并对视频进行智能化标签标注。

600万像素智能监控设备相较于230万像素版本，其视野范围能实现1至2车道的额外覆盖，且具备自动抓拍并识别多达四个车道机动车辆的能力。

3.6用户中心设计

3.6.1高清监控道路全貌

智慧监控前端可对纵深近200米的距离进行监控，横向监控覆盖逾6车道，分辨率。

图14。道路全断面视频监控

3.6.2高清实时监控解决方案

前端智慧监控系统在执行机动车识别的同时，实现了全程高清视频的实时传输。

视频流支持两种分辨率：1920×1200像素的CMOS传感器，帧率为25fps；以及3072×2048像素的CMOS传感器，同样以25fps提供。

图15。实时高清录像

3.6.3车辆监控数据

在限定于双向六车道及以下监控场景的前提下，系统能实现对摄像机视野内3条临近车道的自动车辆探测与识别，成功捕捉一张照片，并生成相应的机动车行驶记录。

图16。机动车抓拍-第1车道

图17。机动车抓拍-第2车道

图18。机动车抓拍-第3车道

3.6.4自动化车辆特性识别

车牌号码识别

表1车辆号牌识别字符

车牌颜色识别

系统具备自动识别包括黑色、白色、蓝色、黄色及绿色在内的五种车牌颜色的功能。

车身颜色识别

系统具备自动辨识功能，能精确区分车辆的深浅色调，并且能够识别出广泛的11种车身色彩，这些颜色涵盖了白色、灰色（银）、黄色、粉色、红色、绿色、蓝色、棕色、黑色、紫色以及青色。

车型识别

系统能通过车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆类型进行判别，能识别轿车、客车、面包车、大货车、小货车、中型客车、等7种车型。

车标识别

该系统具备卓越的视频自动识别能力，能够精确识别并辨识多达90种常见的车辆标志。

3.6.5自动化监控系统

该系统具备高效能的机动车、非机动车及行人的识别与捕捉功能。

图19。机动车检测

图20。非机动车检测

图21。行人检测

3.6.6 智能非人类数据分类方法

图22。机动车检索

图23。非机动车检索

图24。行人检索

3.6.7特征属性驱动的高效搜索

3.6.7.1图片检索

图25。图片检索

3.6.7.2视频检索

1)根据车牌号码及颜色的标识，检索过往的车辆信息记录。

图26。特征检索

2)通过点击回放功能，您可以浏览与指定车辆过车时间点相关的前后录像记录。

图27。视频回放

3.6.8车辆动态监控与智能防控

系统能依据智慧监控前端的点位坐标数据，精准计算任意两点之间的最优路径及预估的理论最短行驶时间。系统会自动筛选出那些行驶时间未达到最短行程时间间隔标准的同类车牌车辆，从而进行套牌车辆的智能分析与判断。

图28。套牌车分析布控

3.6.9智能车辆特征属性分析

系统支持的车辆智能化评估涵盖行车路径剖析、相关性探究、频繁途经点分析、首次进入城市洞察、以及区域碰撞事件调查等多种功能。

3.6.9.1行车轨迹研判

系统能够针对经过多个智慧监控采集点的车辆，在预设的时间区间内，对特定车辆（或车牌不详的车辆）进行全面的过车信息分析。这些信息将按时间序列依次排列，展示为（针对特定车牌的搜索结果将依据时间顺序展示，形成完整的行驶轨迹）。此外，系统还支持在GIS地图上实时还原车辆的行车路径，以便进行深入的行为轨迹分析。

图29。行车轨迹研判

通过整合GIS系统的运用，对特定车辆的行车轨迹进行深入分析，从而提升研判结果的可视性和易理解性。

图30。行车轨迹研判·GIS应用

3.6.9.2跟车关联研判

在侦查过程中，鉴于犯罪团伙常采用车辆集结行动或追踪受害者车辆的作案模式，当对嫌疑车辆进行信息查询时，我们通过对已获取的车辆资料进行深入分析，特别是在限定的时间和地理范围内，关注并研究可能存在的连续伴随车辆的车牌信息。这种方法有助于揭示与案件相关的线索，从而推动刑事侦查工作的进展。

图31。跟车关联研判原理

3.6.9.3频繁过车研判

针对预设的频率阈值，本报告旨在分析指定智慧监控点位在特定时间段内的车辆通行频次，若超出预设数值，将对车辆过车频次进行详尽统计与汇总。这些分析结果一方面服务于交通状况的数据采集，另一方面则用于对可能存在的异常活动车辆实施预警机制。

图32。频繁过车研判

3.6.9.4 区域碰撞研判

在选定的时间段内，针对覆盖多个特定区域的智能监控点，执行详细的车辆信息比对与碰撞检索。目标是精准定位具有相同特征指标的机动车辆，这些特征包括但不限于车牌号码、车牌颜色、车型及车身颜色等关键车辆属性信息。

区域间的车辆碰撞数据分析具有显著的优势，它能有效揭示各区域犯罪嫌疑车辆之间的关联性，极大地提升了公安部门对跨区域频繁作案嫌疑车辆的追踪查询效率。

图33。区域碰撞原理

3.6.10智能视频分析实战应用

1)于二零一三年九月四日傍晚六时三十分钟左右，XX路段不幸遭遇了一起交通事故，事故现场肇事车辆驾驶员选择了逃离现场。

2)具现场目击者反映，肇事车辆为一辆红色轿车车牌为“云A·649?Y”;

3)鉴于事故现场未配备监控设施，我们决定扩展搜寻范围，优先考虑事故地点周边20分钟车程内的所有智能监控点。

4)进行条件为：车牌为“云的条件搜索；

5)在2013年9月4日下午18时05分26秒，智慧监控点记录显示，位于附近的圆通大桥附近出现了一辆与目击者描述高度吻合的深红色轿车，该车车牌号为'蓝云A·649xY'。

检索到的录像视频如下：

视频播放起始点设定为嫌疑车辆首次出现前的10秒（该时间可作适当调整）

图34。目标录像检索

检索到的对应的抓拍图片如下：

6)运用智慧监控系统的全网搜寻功能，通过对事故发生前后车辆外观的细致比对，成功确认该车辆为涉嫌逃逸的嫌疑目标。

7)历经全面网络追踪，成功缉获了该起逃逸交通事故的车主。

3.7高效功能解析

3.7.1实时全路监控系统

在符合系统应用环境规格（参见本方案第二章）的前提下，每一台智能监控单元在确保视频检测与分析区域的高分辨率需求的同时，能够实现对道路交通全范围的无缝监控。监控中心得以实时访问并查看这些智能监控单元提供的高清视频影像。

3.7.2高清24/7视频监控

智慧监控单元在进行机动车抓拍的同时还能够提供一路全实时的高清视频流、25fps\textcircled{a}3072\times2048pi\timesel),视频流传输至监控中心，通过部署在监控中心的存储设备进行录像存储。

3.7.3智能车辆动态监控

系统能自动识别并记录临近智慧监控单元2-3条车道的机动车，通过智慧监控点视频进行实时监测，实施一次抓拍，随之生成一条详尽的机动车通行记录。

3.7.4自动捕捉非机动车行驶数据

白天期间，系统能对临近智慧监控单元的两条车道内的非机动车活动进行智能监控视频分析，自动捕获一张影像，并据此生成详细的非机动车通行记录。

3.7.5行人过街监控系统

白天期间，系统能对临近智慧监控单元的两条车道内的行人活动进行智能监控视频分析，自动捕获一张照片，并生成相应的行人通行记录。

3.7.6车牌自动识别系统

系统通过机动车号牌定位、字符切分、字符匹配和图像预处理实现号牌自动识别功能。可识别符合准的民用车牌和2012式军车号牌、2012式武警部队号牌。系统可以识别蓝、黄、黑、白、绿五种号牌颜色，并可根据不同的号牌颜色区分车辆类型。同时，系统支持对新能源车牌的识别。

图35。系统识别号牌示例

前端识别技术

智慧监控单元整合了高效的车牌号码识别及颜色识别算法，实现无需额外配置专用车牌识别服务器的功能。

3.7.7车身颜色智能识别技术

该系统具备自动识别车身深度与色彩的功能，用户可据此查询过往车辆信息，从而为公安交通管理及刑事侦查工作引入尖端科技支持。

系统可自动区分出车辆为深色车辆还是浅色车辆：并识别出11种常见车身颜色，11种颜色包括：白，灰（银），黄、粉、红、绿、蓝、棕、黑、紫、青。

3.7.8 车辆识别系统

系统采用车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆类型进行判别，能识别轿车、客车、面包车、大货车、小货车、中型客车、等7种车型。

3.7.9车辆标识技术

该系统具备自动视频识别功能，可高效捕捉并精确识別常规的90种车辆标识。

3.7.10智能图片识别与分类