基于視頻結構化描述技術的車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著機動車輛保有量的不斷增加，卡口過車信息劇增，通過對卡口過車信息挖掘，能夠得到很多被忽視的潛在信息，比如尋找擁堵路段、嫌疑車輛等，從而達到智能交通管理的效果。但是隨著卡口過車信息的劇增，對其進行存儲、管理、挖掘的難度也越來越大，因此，通過大數(shù)據(jù)技術，完成對卡口過車信息的挖掘處理具有重要的應用意義。
　　本文首先介紹了智能交通的發(fā)展概況，數(shù)據(jù)挖掘過程以及大數(shù)據(jù)技術。為了通過對卡口過車信息進行數(shù)據(jù)挖掘，從而完成智能交通管理的目標，針

2、對原有的IOE架構存儲壓力大、設備成本高、實時處理延遲大等問題，本文提出采用Hbase數(shù)據(jù)庫完成對卡口過車信息的存儲以及數(shù)據(jù)挖掘。通過對伴隨車輛的定義以及任務的確定，對Hbase表模式進行合適的設計之后，完成對卡口過車信息的存儲，并且能夠快速檢索出被測車輛的伴隨車輛信息。
　　結果表明，本文基于大數(shù)據(jù)的信息挖掘技術能夠對伴隨車輛等的檢索效率提升，而且檢索結果更為全面;同時，在考慮到時空不合理性以及系統(tǒng)識別錯誤率的前提下，能夠對卡口