本文摘要：贵州交警云架构示意图 过去，要搜出一辆假牌或是套牌车，依赖的是路面交警的无意间找到和群众的检举，而现在，贵州省公安厅交警总队指挥中心主任王斌拿着大屏幕上一辆黑色轿车说道，云平台的创建使机器智能识别沦为有可能，通过对车辆图片展开结构化处置并与原先现实车辆图片展开对比，车辆分析智能云平台能瞬间判断这辆车是假牌还是套牌车。 6月19日，国内首个运营在公安内网上的省级交通大数据云平台贵州公安交警云月投入使用。

贵州交警云架构示意图　　过去，要搜出一辆假牌或是套牌车，依赖的是路面交警的无意间找到和群众的检举，而现在，贵州省公安厅交警总队指挥中心主任王斌拿着大屏幕上一辆黑色轿车说道，云平台的创建使机器智能识别沦为有可能，通过对车辆图片展开结构化处置并与原先现实车辆图片展开对比，车辆分析智能云平台能瞬间判断这辆车是假牌还是套牌车。　　6月19日，国内首个运营在公安内网上的省级交通大数据云平台贵州公安交警云月投入使用。该平台由贵州省公安厅交警总队使用以阿里云居多的云计算技术搭起，可对海量的交通管理数据展开全库关联、智能误解、自动研判、深度挖出，为公共服务、交通管理、警务空战获取云计算和大数据反对。

　　阿里云生态合作伙伴依图科技网络公司向云平台输入了车辆辨识技术，辨识结果可准确到车辆品牌、型号等，使车辆逆的像人脸一样具备唯一性。　　传统IT架构无力承托海量数据　　此前，虽然我们在全省道路上埋设了更为完备的监控系统，但对这些监控数据的分析和研判更加多还是通过人眼与经验。

王斌讲解，大数据时代的交通管理数据有三个特点：第一，数据量大，每天数据增量超过TB级别以上；第二，处理速度拒绝慢，时效性拒绝强劲；第三，类型多样，还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，仅有贵州省的路网监控系统搜集的动态数据，其总量每月就已超过100TB。

与此同时，从公安内部系统和来自社会的各种数据只不过洪水一样大大涌进。对交警部门来说，积极开展交通管理工作不仅必须对这些动态转入的数据展开较慢分析，还要拿这些数据和历史数据展开核对、挖出。贵州交警重点车辆监控平台　　据王斌讲解，一次看起来非常简单的交通数据查找，就必须同时交叉核对机动车注册系统、驾驶证管理系统和违法处置系统等多个业务系统的数据。

对于传统Oracel数据库来说，当数据量超过百TB时，因所发用户多、采访频度低、数据交换量大，数据的查找号召就不会减慢，无法承托动态业务。这是我们从IOE(IBM、Oracel、EMC)架构向云平台迁入的原因之一。　　云计算成交通管理创意引擎　　据理解，事实上，对道路情况的动态监控，对怀疑车辆和人员的辨识，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，仅次于的效益是贵州交警确实构建了对公路客运、旅游客运、危化品运输车等两客一危重点车辆的准确管理。

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