[发明专利]判断涉案嫌疑车辆的方法及系统

摘要

本发明公开了一种判断涉案嫌疑车辆的方法及系统。该方法包括：获取过车数据，根据过车数据生成过车记录表和过车索引表；对过车数据进行分析，生成套牌车记录表；根据过车记录表、过车索引表和套牌车记录表判断涉案嫌疑车辆，其中，在判断涉案嫌疑车辆时采用的判断条件包括时空条件和下述条件中的至少之一：遮阳板状态、盗抢高发地区、疑似套牌车、频繁过车和初次入城；根据判断结果，将嫌疑车集合中的过车数据，按照嫌疑车得分集合中的得分分值的大小由高到低进行排序，生成涉案嫌疑车序列表。本发明提供的方法及系统，从涉案车辆的多个特征入手进行综合分析，能够过滤掉大量无用数据，将嫌疑最大车辆排在最前面，对于侦破案件可行性高。

主权项

1.一种判断涉案嫌疑车辆的方法，其特征在于，包括：获取过车数据，根据所述过车数据生成过车记录表和过车索引表，其中，所述过车记录表采用Hbase存储，所述过车记录表的行键依次为：过车时间、过车位置和车牌号，所述过车记录表的列键为：车牌颜色、车型、车辆品牌、车辆年款、车身颜色、有无放下遮阳板或者有无系安全带，所述过车索引表采用solrCloud存储，所述过车索引表的属性值包括：车牌号、车牌颜色、车辆品牌、车型、年款、过车时间或过车位置；对所述过车数据进行分析，判断所述过车数据对应的车辆是否为套牌车，若所述车辆为套牌车，则将所述过车数据存入套牌车记录表，所述套牌车记录表采用Hbase存储，所述套牌车记录表的行键依次为：过车时间、过车位置和车牌号；根据所述过车记录表、所述过车索引表和所述套牌车记录表判断涉案嫌疑车辆，其中，在判断涉案嫌疑车辆时采用的判断条件包括时空条件和下述条件中的至少之一：遮阳板状态、盗抢高发地区、疑似套牌车、频繁过车和初次入城，判断所述涉案嫌疑车辆的步骤包括：判断满足所述时空条件的车辆，生成嫌疑车集合，其中，所述时空条件包括案发时间范围和案发地点范围，根据所述案发时间范围在所述过车记录表中选取案发时间过车数据，遍历所述案发时间过车数据，保留所述案发地点范围内的过车数据生成所述嫌疑车集合，所述嫌疑车集合的键依次为:车牌号和车牌颜色；对所述嫌疑车集合中的每条过车数据增加所述时空条件对应的得分，生成嫌疑车得分集合，所述嫌疑车得分集合内的过车数据与所述嫌疑车集合内的过车数据一一对应，所述嫌疑车得分集合的键依次为:车牌号和车牌颜色，所述嫌疑车得分集合的值为：得分分值；当所述判断条件包括所述遮阳板状态时，则遍历所述嫌疑车集合，筛选遮阳板状态为放下的过车数据，在所述嫌疑车得分集合中，将所述遮阳板状态为放下的过车数据对应的得分分值累加上所述遮阳板状态对应的得分；当所述判断条件包括所述盗抢高发地区时，则遍历所述嫌疑车集合，筛选满足盗抢高发地区的车牌特征的过车数据，在所述嫌疑车得分集合中，将满足所述车牌特征的过车数据对应的得分分值累加上所述盗抢高发地区对应的得分；当所述判断条件包括所述疑似套牌车时，则在所述套牌车记录表中查找满足疑似套牌车规则的过车数据，生成疑似套牌车集合，判断所述嫌疑车集合中的过车数据是否存在于所述疑似套牌车集合中，若存在，则满足所述疑似套牌车的条件，在所述嫌疑车得分集合中，将满足所述疑似套牌车的条件的过车数据对应的得分分值累加上所述疑似套牌车对应的得分；当所述判断条件包括所述初次入城时，则在所述过车索引表中查找满足初次入城规则的过车数据，生成初次入城集合，根据所述初次入城集合判断所述嫌疑车集合中过车数据是否满足所述初次入城的条件，在所述嫌疑车得分集合中，将满足所述初次入城的条件的过车数据对应的得分分值累加上所述初次入城对应的得分；当所述判断条件包括所述频繁过车时，则根据所述过车索引表判断所述嫌疑车集合中的每条过车数据是否满足频繁过车规则，在所述嫌疑车得分集合中，将满足所述频繁过车规则的过车数据对应的得分分值累加上所述频繁过车对应的得分；将所述嫌疑车集合中的过车数据，按照所述嫌疑车得分集合中的得分分值的大小由高到低进行排序，生成涉案嫌疑车序列表。