在国家政策的大力支持和引导下,我国新能源汽车产业飞速发展。伴随着新能源汽车保有量的不断增加,由于技术不完善导致的产品质量问题逐渐暴露,事故率明显升高,给人们的安全出行带来了挑战。为了加强新能源汽车应用推广和安全监管,促进技术发展,国家要求企业建立完善针对新能源汽车的远程监控平台,实时监控车辆运行情况。然而面对日益增长的终端数量和数据量,传统车辆监控平台架构设计在性能、时延和可靠性上难以满足现存需求,对于数据利用仍停留在基本统计分析上。本文通过研究现有监控平台优缺点,结合主流技术发展趋势,采用“车载终端+分布式集群+浏览器”的模式,设计了一套车辆监控与分析平台,实现了数据采集、高并发接入、并行存储和数据挖掘一体化智能处理。本文主要工作内容如下:（1）设计并实现车辆数据采集系统。系统采用C/S架构设计,基于车载终端设备实时采集CAN总线数据、GPS定位数据和摄像头数据;围绕同步阻塞IO导致的并发接入难题,使用Netty框架开发车辆数据接入服务,基于Reactor通信模型完成数据传输,保证系统的并发接入能力;采用心跳机制检测终端连接状态,及时丢弃不必要的连接,有效提高系统资源利用率;通过设计合理编解码方法解决网络传输过程中的粘包、半包问题,为后续车辆监控和分析提供准确的数据基础;使用Nginx搭建流媒体服务器,采用H.264标准对原始视频数据进行编码,并且基于RTMP协议进行网络传输,实现实时视频监控功能。（2）设计并实现数据缓冲入库系统。经过对比分析主流消息中间件优缺点,选定使用Zookeeper+Kafka分布式集群缓冲海量数据压力,并通过合理配置解决Kafka消息积压问题,实现了系统解耦和数据高效转发。系统采用Websocket完成数据实时推送,通过Storm实现数据实时计算和并行存储。（3）设计并实现车辆远程监控Web平台。平台以SOA架构思想对后台服务接口进行设计,基于SSM框架实现车辆数据监控、实时定位、历史轨迹回放、视频监控、系统管理和数据分析等功能。此外,平台在用户界面上做了大量优化工作,采用HTML5和Bootstrap构建一个对PC端、手机端同样有着友好交互界面的响应式Web页面,使用Echarts框架对统计数据图表进行可视化。（4）基于DBSCAN算法对于原始数据进行聚类分析。原始数据只有在经过数据分析才能发现真正的价值,利用数据统计方法和数据挖掘技术探索数据背后的深层次规律。本平台除了提供常规的数据统计功能外,还集成数据挖掘功能。引入优化的DBSCAN算法对车辆GPS定位数据进行深度挖掘,通过聚类分析城市道路的行车热点区域,助力城市交通管理和道路规划等工作,为改善交通运行状态提供帮助。最后,通过实车测试和模拟测试,对平台各个功能模块进行了完备的测试验证。测试结果表明,本文设计的车辆远程监控系统与分析平台具备准确性、稳定性和易用性。