2、大数据研判分析
目前比较先进的方式是流式处理与批量处理相结合，以Hbase数据仓库为数据源，针对车辆大数据研判分析，可以提供多样化的应用功能，既满足实时在线的数据处理需求，又支持海量数据的线下分析。例如，天地伟业Easy7公安实战平台的信息深度研判系统提供了多点碰撞、区域徘徊、伴随车辆、昼伏夜出等将近20种技站法以及各种流量统计和态势分析，都是在数据挖掘中将流式处理技术、数学统计算法、遗传算法、神经网络算法、贝叶斯判别、机器学习等算法结合起来，并针对现场用户实际需求研发出来。
车辆大数据系统架构
资源接入层：实现各类前端系统的综合接入，包括电警卡口系统、简易卡口系统、公安自建视频监控系统以及社会资源监控系统。
数据接入层：实现平台间的数据对接和分类汇聚整理，卡口平台和电警平台的非结构化和半结构化过车数据用于深度识别分析，六合一平台、车驾管库、盗抢库等结构化数据可接入车辆大数据。
数据处理层：通过图像特征解析，提取图片中关键信息，包括车牌、车标、车型、车身颜色、车辆子品牌、主副驾驶未系安全带、驾驶员打手机、夜间遮阳板状态等。Easy7车辆深度识别平台就是在数据处理层为系统提供分析引擎。
实战应用层：为公安用户提供面向实战的应用平台，在大数据支撑下可以提供包括车辆信息综合查询、以图搜图、车辆技战法、稽查布控、违法数据统计等功能，使视频图像数据的研判挖掘应用更有针对性，提高了对犯罪行为的精确打击。
车辆大数据分析检索系统的应用
以天地伟业推出的Easy7大数据分析检索系统为例，该系统立足平安城市系统建设应用，结合智慧城市系统规划需求，支持在海量大数据信息中快速检索和研判分析。该系统可全面接入公安自建监控网、社会面监控资源以及主流厂家的交通卡口和电警设备，将采集到的数据以结构化语义存储。系统采用基于大规模集群分布式并行运算存储的Hadoop作为底层数据分析存储框架，在工作调度、负载平衡、容错容灾、设备运维等方面进行了深度整合，保证了大数据访问的可靠性、安全性和高性能，彻底消除了传统存储系统的瓶颈，可以满足高带宽和高并发的海量数据存取需求。系统将音视频信息和用户业务产生的结构化数据构建成图像资源特征库，使用Hbase进行分布式存储，解决了传统关系型数据库在超大规模和高度并发方面的限制，为百亿级别的数据量提供秒级访问性能，并针对各行业对业务数据的实际需求应用，构建了多样化的数学分析模型，提供了直观的图形化数据结果展现。
该系统提供的功能包括：
1、分类检索：按照行人、三轮车、汽车分类检索，点击结果可播放相应图片或者对应片段的视频。
2、大数据全文检索：支持精确车牌查询、模糊车牌查询、路口过车查询、区域过车查询、车辆类型查询、车辆品牌查询、无牌车查询、车身颜色查询，还支持多种条件组合查询，可在秒级提供检索结果。例如在一个月内的过车记录中对车牌号码进行模糊查询，可在2秒返回结果。
3、车辆研判分析：为车辆信息深度研判系统提供应用计算的加速作用，在车辆多点碰撞、初次入城分析、跟车策略分析、出入案发现场车辆分析、伴随车辆分析、车辆频次分析、连续违法分析、落脚点分析、频繁入城分析、频繁夜出分析、弃置车辆分析、区域徘徊分析、疑似假牌、昼伏夜出分析、嫌疑套牌等技战法策略中可以大幅提升运算效率。系统基本可在10秒内提供检索结果。