贵州交警联合阿里云建成“最强大脑” 假牌套牌秒级查获

“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负责人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，就能瞬间判别这辆车是假牌还是套牌车”。 7月6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

“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负责人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，就能瞬间判别这辆车是假牌还是套牌车”。

7月6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，可对海量交通数据进行全库关联、智能联想、自动研判、深度挖掘，为公共服务、交通管理、警务实战提供支持。

专注于计算机视觉研发的依图科技，作为阿里云的生态合作伙伴，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，使车辆像人脸一样具有识别唯一性。

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。

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

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。自平台试运营以来，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。

依托云平台上的重点车辆综合监管系统，贵州交警将全省5.33万家运输企业、59.9万名运输驾驶人、1755家重点监管企业、5.3万台重点监管车辆、4341家租赁企业、3.5万台租赁车辆全部纳入动态监管，对异常行为自动预警、自动提示，对驾驶人违法行为实时监控、精确干预，在全国率先实现了对凌晨不按规定时间行驶的“红眼客车”的精准查缉。

下一步，贵州交警计划借助大数据分析，建立重点驾驶人征信系统，对司机进行信用评分：根据驾驶人的违法记录、事故记录、家庭病史、体检资料、社交关系、保险赔付记录等维度设置指标，通过对驾驶人的信息数据和行为记录进行综合研判，最后得到驾驶人的信用评分。以此作为重点车辆驾驶人驾驶技能和履职能力的评估依据，其“信用可见”的特征可以引导重点驾驶人自觉减少违法行为。

依靠大数据的深度应用，贵阳等城市的交通拥堵情况，以及贵州省农村道路和高速公路事故多发的情况有望得到缓解。王斌表示，交通问题，需要刨根问底，才能找到出现症状的缘由。“通过连续观测道路交通每天发生的变化，再利用大数据研判，可以真正找出交通不畅的症结所在”。

据了解，此前阿里云就曾联合贵州省政府开展“交通大数据竞赛”。通过对海量交通数据进行分析，实现红绿灯时间的智能调整，其中最好的算法可以让红绿灯前所有车辆的等待时间减少86%。而阿里云协助贵州省政府搭建的“云上贵州”平台，也承载了部分居民出行数据的分析、计算功能。

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