智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，構建公安智慧大數據平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧公安大數據平臺，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

智慧交通是龐大而復雜的系統，交通日益擁堵、交通事故頻發等問題影響城市運行效率，困擾交通管理部門。通過大數據技術，使得交通管理部門能夠利用手機數據、交通卡口等數據獲取人員流向情況、車輛流向情況，根據重大活動、天氣預報、節假日等數據來預測未來的擁堵情況，判斷周邊道路或重要路口交通狀況的重大變化，實時監控道路監控系統中盲點區域的路況和突發事件。通過大數據技術提升交通管理水平和服務質量。

在高速公路上，重型半掛貨車流量較大，在長大下坡路段行駛時極易因剎車系統出現問題導致制動失效而引發追尾事故或車輛輪胎著火。長大下坡路段發生道路交通事故后，因清障救援耗時費力，施救中常因采取交通管制后造成長時間長距離主線車輛擁堵滯留，為人民群眾出行帶來不利影響。部分高速公路全線位于山嶺重丘區，地形地貌復雜，道路線型呈“ S ”彎道、長大縱坡特征。其中部分長大下坡路段為典型的高海拔、低氣溫、小氣候頻發區域，一直是高速交警管理的重中之重。載重車輛在持續幾公里的長下坡路段比平坦路面的危險性要高出很多，交通事故發生的概率也更大。

通過智慧交警高速交通大數據平臺，建立大數據資源儲備，提供大數據管理、分析和服務平臺，提升交通規劃和管理水平、提高交通應急能力、提供精細化和人性化的交通服務，是智慧交通大數據研究與開發的目標。

智慧交警高速交通大數據平臺，包括數據中心、車流量分析、追尾事故分析、輪胎著火分析、車輪轂溫度預警、道路擁堵分析、視頻數據分析、卡口數據分析、重點人員預警、重點車輛預警、系統管理。

視頻數據分析

長大下坡路段實現視頻監控紅外球機全覆蓋，對視頻數據進行識別分析。

輪胎著火分析，實現對車輛輪胎著火事故進行視頻識別分析?；谟嬎銠C視覺識別技術，輪胎著火分析旨在識別視頻中的火災或火焰，在其周圍顯示邊界框，并生成火災報警信息。

煙火識別分析，通過對監控視頻圖像識別，縮短響應時間或提供其他指標，例如火災的大小和位置。識別出火災的位置和性質后，自動生成預警數據，推送到高速交警指揮中心的大數據平臺和消防部門。

行人檢測與行人再標識是智慧公安和智能安防系統中的關鍵技術。行人檢測是計算機視覺領域的一個重要研究方向，不同行人之間的表觀差異較大，如行人的服裝、姿態變化?；谏疃葘W習的方法在性能上更有優勢，成為該領域的主流方法。行人再標識是視頻監控研究領域的關鍵組成部分，目的是對出現在監控攝像頭視域內的某個目標行人，在監控網絡其他攝像頭視域內的大量行人中將這個目標行人標識出來。行人再標識，先根據行人特征表達方法獲取行人圖像的特征，對大量的行人圖像進行訓練，得到合適的衡量行人圖像之間相似性的判別方法。對拍攝的某個目標行人的圖像，將其與其他行人圖像進行匹配，找到與其相似性最高的行人圖像，實現目標行人的再標識。

車輛識別目前分為兩個大類：基于車牌信息的車輛識別方法和基于車輛表觀信息的車輛識別方法?；谲嚺菩畔⒌能囕v識別方法，總體分為三個功能模塊：車牌定位、字符分割和字符識別。車牌定位是在獲取圖像中檢測車牌所在位置；字符分割將車牌圖像中的字符從整體圖像中分割成字符個體；字符識別是對分割的字符圖像進行識別，將圖像信息轉換為字符信息。目前，車牌識別技術比較成熟，在各種交通控制與管理場合得到應用。

基于車輛表觀信息的車輛識別方法，即基于車輛外觀的識別方法，采用將車標和車型識別相結合的方法。車標識別通過計算機視覺、圖像處理與模式識別，從車輛圖像中提取車標信息，獲得機動車車輛品牌信息。車標識別技術是智能交通系統中一個重要研究領域，具有較高的實用價值。車標識別技術常用方法分為五種，分別是基于邊緣直方圖的方法、結合2DPCA-ICA和SVM的方法、基于Hu不變矩的方法、基于SIFT描述子的方法和基于模板匹配的方法。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。