导语 ：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-交警赋能实战》合集的第三篇，我们将揭秘如何通过0代码建模，实现车辆伴随分析，发现作案团伙或嫌疑车关系网。

  在交通治安管理中，嫌疑车辆往往并非孤立存在，其背后可能隐藏着结伴作案的关联车辆。传统人工排查海量卡口数据犹如大海捞针。

  现在，通过桐果云可视化建模平台，交警只需拖拽组件，即可快速构建"伴随车辆分析"模型，精准识别与嫌疑车辆频繁同行的潜在目标，为案件侦破提供关键线索。

一、业务场景与需求

场景一：团伙作案侦查

  针对盗窃、飙车等团伙性案件，通过分析嫌疑车辆在卡口的通行规律，挖掘其高频伴随车辆，瓦解犯罪链条。

场景二：嫌疑车辆关系网拓展

  对重点监控车辆（如涉毒、涉诈人员车辆），分析其伴随车辆，拓展研判范围，实现精准布控。

核心需求

  从海量卡口数据中，自动筛选与嫌疑车辆在1分钟内同时通过同一卡口的其他车辆，并统计伴随次数，输出高风险关联名单。

二、建模核心思路

  模型通过"目标锁定—时间窗口拓展—关联匹配—频次统计"四个步骤，实现伴随车辆的精准挖掘。其逻辑流程如下图所示：

三、五步操作详解

第1步：生思路

• 构建"嫌疑车辆筛选→时间窗口计算→伴随记录关联→频次统计排序"的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心加载【号牌识别信息表】
• 该表包含卡口位置、号牌号码、过车时间等关键字段

第3步：设规则（对照以上视频流程进行操作）

• 锁定嫌疑车辆 ：拖入【数据筛选】组件，按号牌号码筛选目标车辆，输出目标车辆记录表A
• 定义伴随时间窗口 ：拖入【拓展字段】组件，基于表A的过车时间，计算"窗口开始时间"（过车时间-1分钟）与"窗口结束时间"（过车时间+1分钟），输出时间窗口表B
• 关联捕捉伴随车辆 ：拖入【数据关联】组件，将表B与全量过车记录关联。关联条件需同时满足：
  • 表A.卡口编号 = 表B.卡口编号（同一地点）
  • 表A.号牌号码 != 表B.号牌号码（排除自身）
  • 表B.过车时间介于表A.窗口开始时间与表A.窗口结束时间之间
• 统计高频伴随车辆 ：拖入【分组统计】组件，对表C按"伴随车辆号牌"分组，计数"伴随次数"，并按次数降序排列

第4步：得结果

• 运行模型，结果区直接生成伴随车辆名单，包含号牌、伴随次数、卡口位置及时间，支持一键导出

第5步：固经验

• 将模型发布为"伴随车辆分析"共享模块，全单位可复用，仅需修改目标车牌即可快速输出结果

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 线索挖掘效率提升 ：从数天人工比对升级为分钟级自动输出，侦破时效显著提升
• 关联网络可视化 ：通过伴随频次排序，直观呈现嫌疑车辆关系网，助力案件串并
• 技术门槛极低 ：一线民警通过拖拽即可完成复杂分析，真正实现"数据赋能基层"

实战要点

• 参数灵活调整 ：根据路段车速差异，动态调整时间窗口（如高速路可缩短至30秒）
• 多维度交叉验证 ：结合"昼伏夜出""频繁通行"等模型，综合评估车辆风险
• 数据质量保障 ：确保卡口数据中车牌识别准确性，避免因识别错误导致关联遗漏

五、结语：携手桐果云，共筑智慧交通新未来

  在"放管服"改革深入推进的背景下，桐果云为交警部门提供了强有力的技术支撑。平台不仅是数据分析工具，更是提升整体警务效能的战略装备，让数据真正成为交通管理的"智慧大脑"。

  现在，即可申请平台演示，亲身体验智慧交管的便捷与高效。

桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

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