【技术实现步骤摘要】
一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法及装置
本申请涉及智慧交通
，尤其是涉及一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法及装置。
技术介绍
随着技术的进步和发展，为了防止违法的事件发生，会在各个区域设置抓拍设备，包括在各个道路、各个小区、各个路口等位置设置前端摄像头，以使得抓拍设备能够采集各个区域的信息，从而根据各个抓拍设备采集到的信息得到违法的数据，但由于抓拍设备的数量较多，导致得到的数据量数以亿计，在对数据进行分析和处理时，例如需要查找嫌疑车辆的落脚点时，考虑到嫌疑车辆的落脚点较多，在采用人工排查落脚点时，需要对大量的数据进行查看和分析，导致分析效率较低，且由于数据量过大，导致会出现漏查、人为判断落脚点出现误差的问题。所以，现有对嫌疑车辆落脚点的分析方法存在需要人工分析，导致分析效率较低甚至无法准确查找到落脚点的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法及装置，用以解决现有对嫌疑车辆落脚点的分析方法存在需要人工分析，导致分析效率较低甚至无...
【技术保护点】
1.一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，包括：/n获取携带数据执行标识的数据执行请求；/n根据所述数据执行标识，获取所述Flink框架中与所述数据执行标识对应的落脚点分析模型；/n根据所述落脚点分析模型及所述数据执行请求携带的视频数据，按照时间顺序对包含嫌疑车辆信息的视频片段进行排序；/n根据所述落脚点分析模型及视频片段的排序，判断相邻视频片段的时间间隔是否大于预设时间间隔；/n在所述相邻视频片段的时间间隔大于预设时间间隔时，根据各视频片段确定嫌疑车辆对应的行驶轨迹；/n根据所述嫌疑车辆对应的行驶轨迹，确定所述嫌疑车辆的落脚点。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，包括：
获取携带数据执行标识的数据执行请求；
根据所述数据执行标识，获取所述Flink框架中与所述数据执行标识对应的落脚点分析模型；
根据所述落脚点分析模型及所述数据执行请求携带的视频数据，按照时间顺序对包含嫌疑车辆信息的视频片段进行排序；
根据所述落脚点分析模型及视频片段的排序，判断相邻视频片段的时间间隔是否大于预设时间间隔；
在所述相邻视频片段的时间间隔大于预设时间间隔时，根据各视频片段确定嫌疑车辆对应的行驶轨迹；
根据所述嫌疑车辆对应的行驶轨迹，确定所述嫌疑车辆的落脚点。
2.如权利要求1所述的基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，所述根据所述落脚点分析模型及所述数据执行请求携带的视频数据，按照时间顺序对包含嫌疑车辆信息的视频片段进行排序的步骤，包括：
获取数据执行请求中携带的嫌疑车辆信息；
根据所述嫌疑车辆信息，获取所述视频数据中包含嫌疑车辆信息的视频片段；
根据所述视频片段，确定各视频片段的开始时间；
根据各视频片段的开始时间，确定各视频片段的时间顺序；
根据各视频片段的时间顺序，对各视频片段进行排序。
3.如权利要求2所述的基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，所述根据所述嫌疑车辆信息，获取所述视频数据中包含嫌疑车辆信息的视频片段的步骤，包括：
根据所述嫌疑车辆信息，确定所述嫌疑车辆关键信息；
根据所述嫌疑车辆关键信息，判断所述视频数据中是否存在包含嫌疑车辆关键信息的视频片段；
在所述视频数据中存在包含嫌疑车辆关键信息的视频片段时，确定所述视频片段为包含嫌疑车辆信息的视频片段；
在所述视频数据中不存在包含嫌疑车辆关键信息的视频片段时，确定所述视频片段为不包含嫌疑车辆信息的视频片段。
4.如权利要求1所述的基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，所述根据所述落脚点分析模型及视频片段的排序，判断相邻视频片段的时间间隔是否大于预设时间间隔的步骤，包括：
获取相邻视频片段中前一视频片段中嫌疑车辆最后出现的结束时间；
获取相邻视频片段中后一视频片段中嫌疑车辆开始出现的初始时间；所述初始时间晚于所述结束时间；
获取预设时间间隔；
根据所述预设时间间隔、所述结束时间以及所述初始时间，判断所述结束时间与初始时间的时间间隔是否大于预设时间间隔。
5.如权利要求1所述的基于Flink框架的嫌疑车辆落脚点分析方法，其特征在于，所述在所述相邻视频片段的时间间隔大于预设时间间隔时，根据各视频片段确定嫌疑车辆对应的行驶轨迹的步骤，包括：
在相邻两个视频片段的时间间隔大于预设时间间隔时，从相邻两个视频片段确定嫌疑车辆的两个行驶轨迹；
在相邻两个视频片段的时间间...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕泽，
申请(专利权)人：武汉中科通达高新技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。