捷尚IV007涉案車輛研判系統結合了分布式和大數據等技術，對卡口過車進行快速信息提取和存儲，并提供車輛檢索和車輛研判分析工具，為發現和追蹤目標車輛提供有力手段。
系統特點
分布式架構
根據接入卡口數據量，每天產生圖片數量等，對圖片分析服務和調度服務設計成分布式的架構，可以滿足數據量在增多的情況，可以通過添加調度服務和分析服務來提高分析效率。同時，各服務間的通訊采用消息隊列等消息中間件，在早晚高峰時圖片數量突然增多的情況下，能保證系統穩定運行。
擴展性
平臺對卡口系統的對接和數據存取進行了抽象化，針對不同的卡口系統可以有不同的實現，無需修改現有系統的代碼；對于各種數量級的數據，可以靈活選擇MySQL, Oracle, HBase等存取方式；對于圖片文件的存儲也支持本地磁盤、NAS、HBase等存儲方式。
以圖搜車
支持多種車輛檢索功能，其中包含按車牌、按車型、按類型、按特征等結構化的信息進行車輛檢索，同時還支持以圖搜車功能。該功能是在對車輛型號、車牌等無法辨識，或者通過以上方式無法找到嫌疑車輛的情況下，可以通過圖片檢索的功能，實現圖片與圖片直接的比較，計算相似度的方式，再由人工判斷相似度較高的圖片是否為嫌疑車輛。
大數據存儲及分析
針對數據量特別大的情況，系統實現了大數據模式的存取和分析功能。系統后臺采用Hadoop大數據平臺對數據進行管理，同時采用ES對數據進行分析。實現了在數據量急劇上升的情況下，實現數據的快速存取和分析功能。
捷尚IV007涉案車輛研判系統功能
車輛檢索
IV007涉案車輛研判系統通過革命性的創新技術，從根本上克服了傳統卡口系統只能按照號牌信息進行單一查詢的功能缺陷。實現了按車輛品牌、型號、顏色、類別、拍攝位置以及號牌字符等自定義組合查詢和模糊查詢的強大功能。 系統能夠從海量行車數據中快速篩選出符合條件的車輛信息，還可按車牌號、車型、拍攝位置、行車方向等對搜索結果進行分組，協助獲取有價值的案件信息，縮小偵破范圍、縮短破案時間。
車輛研判
系統將車型識別、大數據分析與*心理學、GAN實戰經驗相結合，開發了“初次入城”、“落腳點分析”、“一牌多車”等十余個實戰應用模塊，帶動了偵防模式從傳統的“由案到人”的單一模式向“由案到車，由車到人、由人到車”的多元化模式轉變，成為大數據時代信息化實戰應用的縮影。
車輛布控
車輛布控是基于大數據預測技術，將車輛的特征行為信息與*模型庫進行實時比對，對緊急異常情況和可疑行為進行預警，結合案件需求，設置布控條件，實現實時追蹤和鎖定布控區域內的重點車輛信息。
