1.一种基于大数据跨域比对的车辆首次出现分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立车辆出现次数统计队列，统计区域内当天之前出现的每台车辆通行信息，并把统计信息更新到车辆出现次数统计队列中；
S2、判断出现车辆是否在车辆出现次数统计队列中，若不在则判定此辆车在当天为首次出现；
S3、若车辆在当天内为首次出现，则进一步判断车辆在当天之前N天内是否出现过，若没有出现则判断该车辆在记录区域内为首次出现。
2.根据权利要求1所述的基于大数据跨域比对的车辆首次出现分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，记录区域为一个或多个区域。
3.根据权利要求1所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析方法，其特征在于，所述N≧15。
4.一种基于大数据跨域比对的车辆首次出现分析系统，其特征在于，包括基础数据源平台、大数据计算中心和应用管理系统；
所述基础数据源平台用于采集各个区域车辆出现信息；
所述大数据运算中心包括定时计算单元、数据存储单元和快速响应单元；所述数据存储单元用于即时写入车辆出现信息，并建立索引关键词以对车辆通行记录进行索引；所述定时计算单元用于定时分析数据存储单元中的数据，建立并即时更新车辆出现次数统计队列；所述快速响应单元用于检索车辆是否出现在车辆出现次数统计队列中，若不在则判断车辆为首次出现；
所述应用管理系统用于对车辆信息进行进一步处理。
5.根据权利要求4所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析系统，其特征在于，所述定时计算单元采用基于Hadoop的数据库仓库工具Hive增量\t分析指定时间段N内的通行数据，分别统计各车牌在各区域的出现次数；车辆出现次数统计队列采用Zookeeper+Solr搭建Solrcloud分布式集群索引服务，以“车牌号码+区域代码”为主键并作为索引关键词存储，同时记录出现次数和最后一次出现时间。
6.根据权利要求4所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析系统，其特征在于，所述数据采集单元按照数据日期分区，并以车牌号码和区域代码为索引关键词对车辆通行记录建立索引。
7.根据权利要求4所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析系统，其特征在于，所述基础数据源平台包括卡口系统、电警系统、车侦系统和辅助卡口系统以及高速ETC等。
8.根据权利要求4所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析系统，其特征在于，所述大数据计算中心还包括数据采集单元和消息处理单元；所述数据采集单元用于从基础数据源平台采集数据，并将数据即时写入数据存储单元；所述消息处理单元用于将车辆通行信息发送到应用管理中心并提供消息转发、消息订阅服务以及推送告警消息到应用系统。
9.根据权利要求4所述的基于大数据跨域对比的车辆首次出现分析系统，其特征在于，所述快速响应单元采用MapReduce+Hbase对数据集的大规模并发操作分发给网络上的每个节点，每个节点会周期性的返回它所完成工作和最新状态的特点，高效处理源源不断输入的车辆通行数据，判断车牌是否在当天的当前区域只出现一次，并且以“车牌号码+区域代码”为索引，检索该车牌是否在车辆出现次数统计队列中。