锦州市公安局交通警察支队指挥中心改造建设方案

页目录第1章 建设背景 4第2章 项目建设及服务内容 52.1 项目总体建设范围 52.1.1 系统架构 62.1.2 网络架构 72.1.3 软硬件清单 82.2 警用高性能三维地图平台 92.2.1 基础地理信息服务 102.2.2 警用定制化地理信息服务 112.3 车辆大数据云析系统 122.3.1 大数据快速检索 132.3.2 视频接入、解析 142.3.3 套牌车辆挖掘识别 142.3.4 以图搜车 142.3.5 失格驾驶人车辆挖掘识别 142.3.6 嫌疑车辆分析研判 152.3.7 车辆频繁出入研判 152.3.8 异地车辆入城分析研判 152.3.9 交通事故分析研判 152.3.10 车驾管业务分析 162.3.11 自动布控预警 162.3.12 重点车辆禁行分析 162.3.13 设备故障自动检测 162.4 交通态势分析系统 162.4.1 路况交通图 172.4.2 路况简图 182.4.3 交通警情分析 182.4.4 施工管制分析 192.4.5 视频监控 202.4.6 车流热力图 212.4.7 拥堵态势分析 212.4.8 交通拥堵研判 222.4.9 路口交通评价 232.4.10 卡口分析 242.4.11 交通事故分析 252.4.12 交通巡航 262.4.13 数据配置 272.4.14 交通报告 282.5 AR实景指挥作战系统 302.5.1 AR全景视频联动联控 302.5.1 AR标签分类 312.5.2 布控报警可视化管理 322.5.3 敏感数据告警 322.6 静态停车管理系统 322.7 微信公众服务系统 332.7.1 天气服务 332.7.2 路况服务 332.7.3 便民服务 342.7.4 社区服务 34第3章 建设工期 36第4章 投资估算 37

建设背景按照国家建设新型智慧城市的总体要求，认真落实锦州市委市政府“智慧锦州”、“品质锦州”的总体布局，借鉴国内外智慧城市、智慧交通建设的成功经验，倡导公交出行、绿色出行理念，立足锦州，敢为人先，以新思维、新模式审视并优化基础设施、业务体系、交通环境建设，充分运用物联网、大数据、云计算、等新技术，打造高效智慧的指挥调度、交通调控、勤务管理、出行服务的综合体系，实现锦州市交通管理的跨越式发展，智慧交通管理达到全国领先水平。另一方面随着社会经济的快速发展，锦州市的交通基础建设也得到提升，交通出行越来越频繁，出行方式日趋多样化；随着人们生活水平的不断提高，机动车保有量越来越多，使得道路拥挤不可避免，交通拥挤成为制约市民出行舒适度的重要因素。社会公众对交通出行的信息服务需求日益增长，需要结合互联网大数据、交警内部自有数据、以及其他单位的交通数据（如公交车数据等）进行出行的安排和规划、调整。合理科学高效的对交通大数据进行分析研究，调节城市交通流量、提高路网利用率、降低机动车环境污染、缓解城市拥堵发挥重要作用，也是提升政府服务能力、共享智慧城市建设成就的重要表现。近年来，锦州市加大力度推进智能交通建设，取得了瞩目成就。布设完成了道路流量、交通事件、道路违法和视频监控等设施，实现道路交通重要数据自动采集；并通过不同途径向社会公众提供交通信息服务。开设交通服务微信、微博公众账号，为市民发布出行信息、办理交通业务服务等，受到社会公众的充分认可。但是，提供的交通信息服务还是分散，行业色彩明显，服务对象和服务内容比较单一，不能较好满足出行者需要。交通数据是社会公众出行最直接的反映，交通数据对分析出行人员特性、区域出行规律有着极为重要意义和价值，目前锦州面向社会研究机构、信息服务企业、以及互联网公司所需要的交通数据尚未得到满足，数据整合、公开和运营服务需要进一步推进。因此，需要立足之前锦州智能交通建设既有成果，进一步整合拓展互联网交通大数据分析、挖掘、应用服务，建设统一的交通大数据智能信息服务平台，向交警内部提供交通指挥、管理的决策依据，向社会公众提供一体化的信息服务，向社会服务机构提供社会信息服务，支持数据运营服务，推动城市行业经济发展。项目建设及服务内容项目总体建设范围通过建设锦州智慧交通项目，接入互联网大数据、交警业务大数据、地图大数据，依赖大数据处理及分析技术，服务扩展项目。我们将建立统一的服务平台，支撑锦州交警各业务部门、各大队中队并向社会提供更好更便捷的开放服务。本项目建设的车辆大数据云析系统、交通态势分析系统、AR实景指挥作战系统、静态停车管理系统、微信公众服务系统，面向锦州交警为可视化指挥调度、精细勤务管理、交通综合调控等提供科学的数据支撑服务，同时以微信公众号、微信小程序、APP等多种形式面向社会公众提供互联网移动交通服务。本项目及其关联系统总体框架如下图所示。本项目软件部分主要建设范围为警用高性能三维矢量地图平台、车辆大数据云析系统、交通态势分析系统、AR实景指挥作战系统、静态停车管理系统、微信公众服务系统。系统架构统一访问接口（Gateway）车辆大统一访问接口（Gateway）车辆大数据云析系统以图搜车套牌分析业务层云计算平台（IaaS）安全处理访问控制访问日志应用层大数据基础平台（PaaS）接口层失驾管理HadoopKafkaSolr用户管理HBaseSpark地图展示搜索路径计算定位高性能三维矢量地图平台(MineMap)地址匹配大数据分析实时路况事件分析用户分析拥堵分析指数评价路口均衡数据接入数据融合数据层地图数据路况数据用户数据支队数据接处警数据警力数据外部数据事故分析业务分析…拥堵指数路网状态车流热力事故分析路况回放…交通态势分析系统标签分类视频联动布控报警可视化管理敏感数据告警AR实景指挥作战平台分析结果可视化展示静态停车管理系统微信公众服务系统路况服务天气服务便民服务社区服务地图平台提供主要基于矢量地理信息数据，提供地图表现、兴趣点搜索、路径规划、地址匹配、反地址匹配等定位服务。大数据分析处理平台基于平台接入的互联网大数据、行业大数据、业务大数据，利用机器学习、深度学习、空间分析等方法，提供实时路况、交通指数、用户画像、图像分析、道路通行能力刻画、情报及事件分析研判等专业服务。应用服务后台结合各应用服务需求，有机组合大数据分析处理成果，为各关联系统和服务提供有效的业务数据支撑。统一访问接口根据国家信息安全及相关行业规范要求，项目将建设统一的安全接口层，提供SSL安全证书及传输信息加解密处理，提供基于账号的安全访问控制，同时记录接口访问信息，实时监控掌握接口服务性能情况。从传输通道、传输内容及访问情况等角度全方位保证信息安全。应用系统本项目将建设车辆大数据云析系统、交通态势分析系统、AR实景指挥作战系统、静态停车管理系统、微信公众服务系统，为支队各业务部门及社会公众提供实时准确权威的交警信息服务。网络架构阐述项目涉及的公安网、视频专网、互联网的关系，建议项目建设在视频专网内。接处警数据、警员警力分布信息、互联网路况、出租车数据等均通过网闸或网络边界接入。图2系统网络拓扑拓扑说明：在互联网域放置一台路况数据接入前置服务器，用于接入来自互联网的实时路况数据。通过单向网闸交换到公安内网后置服务器。公安内网、公安视频专网分别部署三套公安警用地图服务平台，底层数据保持同步。软硬件清单服务器清单系统名称CPU核数内存硬盘系统版本台数用途数据交换接入1664G500GCentOS71外网跳板机1664G500GCentOS71内网跳板机警用高性能三维地图平台24128G300GCentOS72Minemap服务端&API24128G300GCentOS72路径规划，搜索（可选）交通态势分析系统24128G300GCentOS73诱导简图渲染、拥堵分析、指数评价、路口评价等AR实景指挥作战系统24128G300GCentOS72视频接入与拉升叠加静态停车管理系统24128G300GCentOS72停车场数据管理微信公众服务系统24128G300GCentOS72Minemap前端&应用层数据库服务器24128G10TCentOS75HBase+Sorl、PG库、MySQL数据库配套：32口千兆交换机2台、防火墙1台。全彩LED一体曲面大屏15米（宽）x3米（高）约50m2全彩LED（P<=1.27）一体曲面屏一套。支持超高分4K显示控制，支持最多12个输入源拼接。警用高性能三维地图平台一张地图相当一个电子沙盘，各种警情警力通过地理信息，在同一张图上进行展示，“敌我”态势了然于心，一张好图胜过千言万语，因此，地理信息建设是交通管理、指挥调度系统建设的根本所在。警用高性能三维地图平台主要分为如下方面：三网合一扩展设计、开发和部署三网合一地图平台，同时支持支撑锦州交警在公安网、政务网及互联网上的业务系统。支持渠道扩展在目前WEB网页及二维栅格地图应用为主的基础上，升级推出全面支持三维特效的矢量地图方式，并将支持终端从目前的大屏、单机PC扩展到Android、iOS等移动终端，提供MobileSDK全面服务手机APP、微信小程序、公众号等嵌入应用。支持更多特效和主题数据显示支持三维飞翔特效、OD迁徙特效、热力图特效、粒子特效等。扩展提供交通数据的高精度地图支持，精细展示路口、隔离带、车道、立杆、红绿灯、指示牌等交通设备。扩展提供特勤指挥的三维高精度地图，满足沙盘模拟要求，支持精准距离测量，支持作战方案的手绘、保存、导入、分发与展示。图3叠加影像图在有必要的时候，可以在地图上叠加展示卫星影像图，更加直观了解事件周边的情况，更加方便于指挥调度。基础地理信息服务地图平台将提供最基本的地理信息数据、数据升级维护以及系统配置功能，例如：颜色配置，按地图配置信息分不同的颜色，层次，标志文字进行显示。分层浏览以及文字标注图层开关功能，控制地图数据图层的显示状态，可以决定指定的图层是否显示，打开或关闭当前地图中的某一图层的文字标注。显示范围的设定以及边界线设置，能够设定当前地图窗口的显示的范围，不同区域的边界线应有明显的区别，区别显示未选定区域与选定区域。鹰眼功能，通过鸟瞰图窗口可以实现地图显示范围的改变，还可以点击鹰眼图直接到达需要进行操作的地图显示范围。也可以选择关闭鹰眼图。地图缩放，系统提供多种缩放形式，可以按一定的缩放倍率进行缩放，也可以用鼠标框选缩放。系统实现无级缩放，不同的显示比例下自动控制图层的分级显示。地图平移，用户可以通过鼠标拖动地图。实现海量地图数据的平滑漫游。地图在全部图层都显示状态下，平移要求速度快。地图选择，例如多边形选择、圆形选择、矩形选择、鼠标点选等。基本测量功能，测距侧面等。可以打印选定的地图、打印统计及查询结果、可以制作图例与结果一起打印。多版本地图支持功能：系统支持多版本地图同时在线，用户可根据需要显示不同版本、风格的地图。警用定制化地理信息服务基于基本地理信息服务功能和对各类技术的深入应用，地图平台会开发或封装大量供其他子系统直接调用的应用级GIS服务功能，这些功能主要封装预案管理、事件应急处理等多个子系统需要的地理信息服务，包括带地理检索的资源显示、移动目标展示、复杂空间计算和检索等。同时封装基于地理信息的分析用展示功能（专题图、热点图等）。基础GIS的查询，包括点击查询、拉框查询、条件查询、双向查询、闪烁显示等。对点、线、面源可以链接一些多媒体资源，进行关联调用。背景图进行分层显示，方便用户的定位。提供各种GIS图形操作功能，提供道路及路口快速定位功能。方便依据道路名称进行图形快速定位；提供道路名称动态捕捉功能。当车辆沿某一路径运动时，或其接近某路口时，系统将动态捕捉监控的车辆所经过的道路名称，反映车辆的真实地理位置；辐射区分析：指定某个位置，向周围辐射指定距离的圆形区域内，标识出需要显示的交通设施对象。事件地理特征标注，支持点、线、面及组合标注，生成相关数据记录。以事件地理特征为单位的事件显示。基于多种地理算法的点、线、面目标涵盖资源、周边资源查找显示（交通流资源、信号控制资源、接处警资源、监控资源等）。借助交通流资源、监测资源算法的资源查找显示（借助流量、阻塞度、旅行时间等）。与指挥调度资源管理子系统相结合显示警用资源，勤务常用布警点的标注配置。拥堵路段、勤务指定路段相关监控资源自动查找显示。移动目标的轨迹播放，独立于数据源的移动目标轨迹播放。基于可用警力资源的、指定一个或多个地理目标的最优部署和到达线路计算。结合交通流资源、监测资源算法的最优部署和到达线路计算。各级（支队级、执勤队级、警区级）专题图展示接口，支持多种GIS专题图（基于GIS的柱状、饼状专题图等）。车辆大数据云析系统车辆大数据云析系统将依赖支队专家提供的数据模型（海康数据）对接现有的海康平台3.5，进一步整合接入互联网企业大数据、锦州市等行业大数据、锦州交警业务大数据、地理信息大数据。系统采用“Hadoop+Solr”架构结合Kafka将运算效率进一步提升,充分利用集群的威力进行高速运算和存储,实现百亿数据秒级检索。大数据快速检索Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过HttpGet操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。视频接入、解析通过对接支队现有的视频资源，实现对视频数据的解析、存储。为特征搜索、匹配做数据准备。套牌车辆挖掘识别对图像识别系统中过车记录的匹配挖掘开展常态化管理，根据逻辑规则建模，剔除异常数据后，识别并记录套牌车辆，支持执法治理。同时通过对套牌车辆的历史数据进行特征提取，根据“同一车辆在较短时间内不可能同时经过两个相距较远的卡口”的原理结合各项分析指标建立假牌车辆预警模型，建立数据自流程的治理模式，将单个时间窗口内在锦州市产生的过车数据进行比对，在发现套牌车时立刻产生预警信息。信息一经交警确认，交管部门可以立刻通知卡口附近的交警前往拦截，为交管局的车辆管理工作减负增效。以图搜车通过对视频数据的接入、解析。通过数据挖掘技术和数据可视化技术，充分揭示数据的规律性和价值性，最终实现“以图搜车”功能。失格驾驶人车辆挖掘识别根据驾驶人档案、机动车档案数据，自动判别驾驶人驾驶证状态，自动关联其名下机动车，生成嫌疑失格驾驶人车辆库，对图像识别系统中过车信息进行匹配挖掘，开展常态化管理，根据逻辑规则建模，即利用数据挖掘技术，根据监测点采集的车牌识别数据和图片，对相应车辆通行图片进行人像区域识别并进行图片裁剪和另存。与市公安局人脸识别系统进行对接，按照人脸识别系统要求定期将人脸图片传输给人脸识别系统进行识别判断，定期接收人脸识别系统识别结果，关联驾驶人、人像等信息生成失格驾驶人车辆预警库。定期将失格驾驶人车辆预警库推送至预警布控黑名单中实现实时预警，建立数据自流程的治理模式，将单个时间窗口内在锦州市产生的过车数据进行比对，在发现失格驾驶人车辆时立刻产生预警信息。信息一经交警确认，交管部门可以立刻通知卡口附近的交警前往拦截，为交管局的车辆管理工作减负增效。嫌疑车辆分析研判根据嫌疑车辆的车牌号码、车牌种类、车辆通行时间等，利用在系统所管辖的卡口、电警的视频抓拍设备中的出没频率，对该车在某特定时间（系统提供时间段选择功能）内的出行轨迹进行捕捉，分析嫌疑车辆的出现地点及空间分布特征，明确嫌疑车辆在特定时间经常出现的地点，为执法提供数据输出，进一步方便有针对性的警力现场拦截部署，对接地图，在地图上可显示的嫌疑车辆通行热力图。车辆频繁出入研判对图像识别系统中过车记录进行匹配挖掘，开展常态化管理，根据逻辑规则建模，即利用数据挖掘技术，根据监测点采集的车牌识别数据和时间阈值分析在一段时间内通过某路口次数超过设定阈值的车辆，并对过车的频度值进行统计汇总，可以对统计报表保存及数据导出。在发现异常车辆时立刻产生预警信息，信息一经交警确认，可根据实际情况进行下一阶段任务部署。异地车辆入城分析研判根据监测点采集的车牌识别数据，自动分析判断异地车辆首次入城的地点和时间，关联车辆信息相关数据，并可生成统计报表支持数据导出。交通事故分析研判针对特定筛选事故数据后，结合图形方式针对事故分布情况进行分析，其中包括事故地点分布、时间分布，时段分布，星期分布，道路分布，交通形态分布，责任分布等。对各地区事故发生形态及现场情况进行分类统计。可以按年、月或自定义时间段进行统计，并提供历史数据对比分析。通过统计分析交警业务系统内历史的交通事故处理数据，对全城的不同区域的交通事故情况以热力图的展现。通过事故编号、所属大队、事故事件、发生地点、天气、事故原因、伤亡情况、事故责任、处理民警、处理单位、处理时间、来源等，以月或年为单位。在地图上展示各类型交通事故、违规情况分布，为交警有选择性出警处理针对性违规或事故提供数据支持。车驾管业务分析自动抽取分发库相关数据，实时分析车驾管业务办理情况，并将当前机动车及驾驶人保有量、业务办理量等相关数据实时展示在指挥大屏上。自动布控预警自动抽取分发库相关数据，对未检车、报废车、多次违法未处理等车辆进行自动布控和报警。重点车辆禁行分析利用在系统所管辖的卡口、电警的视频抓拍的对于未按审批路线行驶的大货车数据进行提取，并可提交非现场违法模块的审核录入；对于未按规定时间在高速公路通行的的危险品运输车及“红眼客车”数据进行提取，并可提交非现场违法模块的审核录入；对于在禁行时段通过学校门前的车辆数据进行提取，并可提交非现场违法模块的审核录入。设备故障自动检测对接前端设备运行数据，当前端设备发生故障时，可以区分设备故障类别（网络故障、电源故障等）。同时形成运维情况报表，统计出系统中每个设备的在线时长和运维时间等考核数据。交通态势分析系统基于位置可视化系统，结合交警日常业务，建设交警大数据分析研判系统，提供路况交通图、路况简图、交通警情分析、施工管制分析、视频监控、车流热力图、拥堵态势分析、交通拥堵研判、路口交通评价、卡口分析事故多发地分析、交通巡航等分析内容，提升交通综合管控能力，提高交通管理决策效率。路况交通图支持以红黄绿颜色等方式，在电子地图上展示锦州实时交通路况。图4路况交通图支持以动态例子的效果展示路况，除了展示拥堵状态以外，可清楚的展示道路的通行方向，包括复杂道路如盘桥点等。图5动态粒子效果图路况简图支持以简易图形的方式（将路况所在的道路按照美观和直观要求进行变形和美化），展示实时路况。提供不少于20张简图。图6全市路况简图交通警情分析对锦州一天发生警情、重大交通事故、群体性事件进行统计，同时分类统计警情数量，并实时监测警情发生位置及警情信息，可以在线拉框搜警情周边的警员、警车、大队、执法站，实现警力资源可视化，为指挥调度提供支持。今日警情、重大交通事故、群体性事件统计图7交通警情统计警情分类统计基于位置的警情信息、图片、警情状态等详细信息展示，并可根据辖区和警情类型进行查询图8警情展示拉框搜警力—警员、警车、辖区、执法站图9拉框搜警力施工管制分析锦州城市道路施工、临时管制、非临时管制的在线展示，管制路段提供绕行简图。道路施工、临时管制、非临时管制路段结合地图可视化根据管制路段生成绕行简图按照管制类型进行管制查询图10施工管制视频监控交警所有监控设备结合位置信息在线展示，并按管辖大队、设备类型进行统计，集成设备厂商SDK，可查看设备状态、设备信息、实时视频等。按管辖区、监控设备类型进行设备统计按管辖区、监控设备类型结合地图可视化设备状态、图片、信息展示在线查看实时视频图11视频监控设备查看图12视频查看车流热力图城市区域热力图通过颜色由浅到深表示区域车辆密度分布从集中到稀疏的变化，体现城市道路交通承载压力、用于车流密度监控、重点区域防控圈研判等。城市各区域的车流热度排行，并显示热力图历史热度24小时回放图13车流热力图拥堵态势分析提供严重拥堵区域分析、分析拥堵时长及对周边交通造成的影响，为指挥中心调派警力部署提供支撑的一种分析手段。从交通指数、道路平均通行速度等指标，发现严重拥堵区域。针对严重拥堵区域和路段，发现拥堵起始位置、传播里程、传播时间、拥堵传播路段、拥堵持续时间，精细化分析拥堵的影响态势。图14拥堵态势分析交通拥堵研判基于道路交通指数提供常规拥堵和异常拥堵道路的排名。道路拥堵排名，道路交通指数、拥堵方向、平均车速展示。拥堵道路告警，结合周边视频监控资源综合拥堵研判。图15辖区拥堵指数图16商圈拥堵指数图17重点路段拥堵指数路口交通评价针对常发拥堵路段精细化路口交通评价，发路口失衡原因。从交通饱和度、拥堵指数、路口失衡指数等方面，评估路况交通状况。针对路口的4个通行方向，分别评估速度和流量关系、拥堵指数、通行时间，找到路口拥堵的根本原因图18路口交通评价卡口分析交警所有卡口设备结合位置信息在线展示，并按管辖大队进行统计；卡口可以对布控车辆进行追踪，显示卡口拍到的照片，能够对城市内重要卡口进行流量统计、同比。按管辖区队卡口设备进行统计卡口设备结合地图可视化，显示设备信息车辆轨迹、卡口拍到的车辆图片展示按小时、按天进行重要卡口流量统计图19卡口统计图20卡口过车图片查看交通事故分析对事故发生的时间、地点、性质等因素进行录入。并且通过深层次的数据挖掘和研判结果，进行可视化展示。对查处交通事故及组织方案提供数据支撑。图21事故多发地分析图22事故与交通流量关联分析交通巡航提供对城市交通重点监控路段和区域的交通巡航功能。巡航区域配置：可配置需要巡航的监控区域及中心位置点。交通巡航：一键启动交通巡航功能，系统自动在设定的巡航区域间不间断切换巡航，方便重点区域日常交通监测图23交通巡航数据配置支持以下数据配置录入功能。辖区录入，可复用行政区划范围热点区域录入，包括景区、商圈、学校、医院等警情数据录入管制数据录入图24管制施工数据录入图25交通警情数据录入图26管辖区域范围录入交通报告支持在线编辑交通报告，上传素材，并可以将系统中的研判结果图表进行收藏，加入到交通报告中。支持提供模板功能，制作不同类型报告的模板。年度报告、季度报告、月度报告、节假日报告、周报告、专题报告分类管理模板新建、编辑、删除、复制、预览报告新建、编辑、删除、下载、预览图27拥堵报告编辑图28拥堵报告导出图29拥堵报告AR实景指挥作战系统AR实景指挥作战系统将AR技术应用与监控体系相结合，从源头采集、资源整合、机制改革、战法创新等方面出发。通过实景指挥作战地图查看大范围的交通资源、警情资源等信息，所有交通资源集约在一张实景图上，可以精准管控、实景指挥，异常事件精准定位。构建面向锦州全警、覆盖全域的综合监控业务系统，实现监测可视化、业务应用可视化、管理可视化、情景实战化、画面精细化的目的。图30AR实景指挥作战效果图AR全景视频联动联控AR摄像机联网组成云图立体防控系统，在防控系统实现统一的联动联控，能够随时调阅、查看任一路AR视频，并能够以画中画方式弹出现场中关联视频、图片、标准内容等信息。不同的AR全景视频间能够互相切换、查询、搜索，通过联动低点监控资源，可实现联网布控、联动指挥，引领全新的视频联动、缉查布控、指挥调度模式。图31AR全景视频联动联控AR标签分类标签可按照类型分为定点标签、矢量标签、区域标签。定点标签主要针对关注的监控点位，比如人脸抓拍机、执勤人员等；矢量标签主要应用于带有明显方向特征的场景，比如十字路口、进出城卡口、警卫任务路线等；区域标签应用于重点管控区域、重点关注区域等。标签可以分为重要、一般两个等级，在云图AR全景视频中一直显示重要标签及名称，并可查看标签中的详细信息；非重要标签只在AR全景视频中显示标签图标。图32AR标签分类布控报警可视化管理在全景视频中自行框选设置布控报警区域，将布控指令通过平台下发到前端视频监测设备，一旦布控目标在布控报警区域中出现，布控报警区域自动发出报警提示，同时，以画中画的方式自动弹出监测设备抓拍的布控目标，如布控车辆，自动画中画弹出车辆图片，车牌号、车身颜色、车型等数据，实现布控报警可视化管理。点击对应视频图标，还可以联动过车录像。图33布控报警敏感数据告警可以针对布控的人群，车辆，监控对象异常事件等产生实时告警，准确定位告警发生时间，地点，并在云图立体防控系统中自动弹出告警提示，告警区域视频或抓拍图片等信息以画中画方式在全景视频中自动显示。静态停车管理系统本系统对接交通集团静态停车系统，对数据进行综合统一分析管理，指挥大屏中可实时查看全市停车场及泊位的使用情况，通过大数据分析，为城市静态交通管理提供数据支撑。图34行程路况微信公众服务系统微信小程序建设方面，我们将秉承“让数据多跑路、让百姓少跑路”的理念，增加用户交互和宣传功能，围绕支队现有平台技术，对接车驾管平台，为锦州市民百姓提供天气预报、灾害天气预警、路况信息、路径定制、管制事件等全方面便民服务。我们将为锦州交警小程序建设提供以下方面数据支撑服务。天气服务天气信息服务，提供当天实时天气信息查询，未来3天天气预报；及时推送冰雹、暴雪、强降雨、重度雾霾等灾害天气预警。路况服务实时路况，以简易图形的方式表示区域性道路交通状况，提供实时路况评价指数和路况预测功能。文字路况，区域内主要道路路况的文字描述。例如：XXX路由南向北从xxx到xxx拥堵600米。进而采用合成语音引擎提供路况信息语