在社会经济飞速发展、人民生活水平不断提高的大背景下,我国车辆保有量呈现出井喷式增长的趋势,而且我国现阶段已经全面进入电子信息时代,这意味着车辆数据也在成倍增长。如何把这些车辆数据应用于构建智能交通系统以及车辆刑侦辅助系统成为公安部门不断努力研究的方向。而传统的数据存储与检索方式已经无法满足公安部门对海量车辆数据的分析与处理,现在急需借助大数据技术实现一套功能强大、业务完善的车辆大数据存储与检索系统来辅助公安部门工作。针对分析和处理车辆数据的现状,本文根据公安部门在车辆刑侦方面现有业务的实际需求,调研相关技术文档,借助UML用例图对系统进行了功能性需求和非功能性需求分析,基于B/S架构设计与实现了车辆大数据存储与检索系统,包含车辆检索与分析模块、算法管理模块、用户服务模块和配置管理模块。在系统的设计与实现中,本系统以道路卡口抓拍的过车数据为基础,运用高性能分布式非关系型数据库Hbase技术对数据进行存储,使用消息队列Kafka将数据进行增量同步,再采用分布式检索引擎ElasticSearch来确保数据能被实时高效的检索,最后基于SpringBoot框架搭建web页面,实现了可以对亿级车辆数据进行近实时检索的车辆大数据存储与检索系统。本系统为公安部门提供了轨迹分析、落脚点分析、车流量统计、高峰时段统计、碰撞分析、跟车分析、行政区域过车统计、首次进城、多车同行分析、车辆频次统计、卡口频次统计以及昼伏夜出分析等多种检索与分析算法。系统实现后,本文在实际场景对系统进行了部署和运行,并对已运行的系统做了全面的测试。本文从功能性需求测试入手,保证系统在使用中不存在功能性故障。从非功能性需求测试确保系统的安全性和系统的性能。最后分析测试结果,得出目前系统已完成研发且完全满足业务需求的结论。本系统在实际运用中为公安用户提供了有效的帮助。首先,本系统能全面高效地收集线索,避免人工分析线索造成的警力消耗,缩短案件侦察的时间,提高公安部门工作效率;其次,本系统的统计算法能用于可视化大屏展示,可以更加清晰直观的展示行政区域的交通情况;最后,近实时的车辆数据检索能在警方刑侦时提供准确的辅助,打击车辆犯罪,保证社会长治久安。