近年来机动车保有量与驾驶人数量激增,车辆套牌、驾驶人失格驾驶等涉牌涉证违法行为频发,道路交通安全管理工作面临严峻考验。为助力公安交通管理部门提质增效,实现对于风险隐患车辆的精准管控与智能缉查,本文基于公安交通集成指挥平台汇聚的海量卡口过车数据,结合相关机动车数据、驾驶人数据、违法数据,围绕车辆特征画像标签化建模与重点车辆通行轨迹实时追踪缉查开展研究,主要研究内容与成果如下:首先,本文提出海量卡口过车数据预处理的流程和方法,包括数据清洗、数据规约、数据变换等,综合治理原始数据的重复、缺失、格式内容错误与逻辑错误等问题,提高原始数据质量,保证后续建模有效性。其次,本文将“用户画像”思想引入道路交通管控,综合运用传统统计学方法、聚类算法和评分卡模型,从通行时空规律、驾驶人驾驶倾向、风险隐患特征等多个维度对行驶车辆进行特征画像建模与标签提取,形成包括基本标签与扩展标签在内的多级标签体系。接着,通过标签构建结果挖掘重点车辆,并采用机器学习方法,提出基于贝叶斯推理与基于序列模式挖掘的轨迹预测算法,针对重点车辆下一时刻可能经过的卡口位置进行预测,服务于重点车辆轨迹追踪、布控预警缉查等实战需求。最后,本文选取江苏省无锡市开展实例研究,构建车辆特征画像标签库,识别重点车辆,验证轨迹预测算法的准确性与有效性。验证结果表明,本文提出的基于贝叶斯推理的轨迹预测算法可在训练阶段同步开展轨迹点概率值的离线计算,显著降低后续预测阶段的计算成本与时间消耗,提高了算法效率;基于序列模式挖掘的轨迹预测算法通过不断缩减查询轨迹长度,与知识库中的频繁序列模式进行匹配,提高了轨迹预测准确率。两个车辆轨迹预测算法的提出,对于重点车辆的精准追踪与管控提供了关键技术支撑。