基于数据中台的大数据治理，某省交警基于行车轨迹构建车辆画像应用案例 随着我国经济的快速发展，居民收入的大幅提升，我国居民的汽车拥有量持续稳步高速增长， 预计2019年我国汽车保有量将超美国，成为世界第一，达到2.5亿辆左右，这一方面极大地提高了我国居民的生活品质，让出行或出游更舒适和丰富多彩；但同时汽车的增加也给传统的社会管理方式带来了不小的挑战，不法分子或犯罪分子通过汽车的快捷性和隐蔽性来犯罪，大大增加了案件的侦破难度和侦破的复杂性。
某省交警和袋鼠云合作利用大数据、数据中台技术，基于行车轨迹、人车合一等一系列技术，构建了车辆轨迹画像；在轨迹画像的基础上利用专家模型建立起了自动识别黑车车辆、自动识别运毒车辆等强大数据应用，当年就为该省破获一系列的大案、要案提供了关键的支撑作用！借助这个数据中台系统，人人都可以成为“福尔摩斯”了！
如此强大的自动识别黑车功能、自动识别运毒车辆功能是如何实现的呢？下面简要介绍下这个项目中的一些经验：
一、拥有全面而又可以关联起来的数据。
该省公安交警部门已有的数据资源有：省内机动车辆数据、驾驶员数据、交通违章数据、公安系统等相关数据。核心数据是通过摄像头识别到的车辆轨迹数据，包含：车辆牌照数据、采集时间和采集地点数据，以及部分公路上获取到的移动电子设备数据。
但是在没有与袋鼠云合作之前，这些数据多是离散的，没有形成关联关系，想用却不知如何用得起来？比如虽然拥有机动车数据和驾驶员数据，但是这两者并不能形成对应关系？拥有通过摄像头识别到的车辆轨迹数据和部分公路上获取到的移动电子设备数据，但是不能对应到这辆车上的驾驶员或乘客？
在袋鼠云团队与相关人员深入多次研讨和试验后，通过车码合一算法（这个算法已申请专利）可以计算出驾乘人与车辆的关联关系，从而为案件侦破提供了基础性的数据支持。
二、对黑车车辆进行标签画像。
以前，非常有经验的交警才可以根据车辆轨迹数据，发现疑似黑车的车辆。在这个项目中，我们袋鼠云团队将经验转化为通过统计学的方式进行黑车标记，成功地探索出了以下三种方式来自动识别黑车：
第一种是「专家经验算法」，预制专家模型，筛选黑车；
第二种是标定所有出租车，然后用出租车轨迹模型来构建「黑车轨迹模型」；
第三种是在第二种方法的基础上，「利用确认的黑车结果，反向对模型进行再次优化」。
袋鼠云数据中台团队将这三种方案转换成算法模型，放到大数据平台中去对所有车辆轨迹数据进行计算匹配，对符合条件的车辆进行打标签，形成家庭用车、个人营运车、特殊行为用车等多个不同的类型车辆，再通过对驾乘人的数据进行对比，多次匹配后，对黑车车辆的标签就越来准确了。
三、对运毒车辆进行标签画像
根据专家的经验，建立毒品犯罪相关的数据模型，通过对人与车两方面的画像特征，结合专家判定的方法对运毒车辆的轨迹进行画像，进而对相关车辆进行打标签。
四、在画像的基础上，对运毒车辆或犯罪嫌疑车辆进行筛选检查
通过在海量车辆轨迹中寻找和标定可疑车辆，并对车辆当前轨迹进行实时分析和判断，将以往在高速上某一时间段内的逢车必查模式，变成了重点车辆重点检查的模式，使得运毒车辆或犯罪嫌疑车辆筛选效率大幅提升。短短一年内，大案要案的侦破率和侦破时间比过去大幅提升！
而对黑车，由于黑车的画像比较准确，行车轨迹数据量丰富，在积累了几个月的数据和算法应用后，该省交警甚至可以轻松拿出该城市所有的详细黑车名单。
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