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文檔簡介
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(shù),完成對卡口過車信息的挖掘處理具有重要的應(yīng)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(shù)。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(biāo),針
2、對原有的IOE架構(gòu)存儲壓力大、設(shè)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(wù)的確定,對Hbase表模式進行合適的設(shè)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(jié)果表明,本文基于大數(shù)據(jù)的信息挖掘技術(shù)能夠?qū)Π殡S車輛等的檢索效率提升,而且檢索結(jié)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?qū)?/p>
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