為了解決海量交通視頻數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析問(wèn)題,本文對(duì)Hadoop大數(shù)據(jù)背景下的交通視頻監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行了深入研究,提出了基于交通視頻數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)方案,實(shí)現(xiàn)了交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和異常分析,同時(shí)針對(duì)海量交通監(jiān)控視頻,設(shè)計(jì)了基于Hadoop組件MapReduce的并行實(shí)現(xiàn)算法,并通過(guò)浙江省某市的實(shí)際交通數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性和準(zhǔn)確性。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,本文算法可以有效計(jì)算出交通擁堵情況和異常情況,相對(duì)于傳統(tǒng)方案,本文方案可以聚焦10min范圍內(nèi)的時(shí)間粒度對(duì)交通情況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,相對(duì)于傳統(tǒng)的分布式計(jì)算模型,本文的方案10min延遲可以控制在2.1s,比傳統(tǒng)方案延遲降低了81%,基本滿足交通視頻監(jiān)控的實(shí)時(shí)和細(xì)顆粒度等要求。 

【文章來(lái)源】：液晶與顯示. 2020,35(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

異常度計(jì)算流程

隨著時(shí)間的推移，道路周邊基礎(chǔ)設(shè)施如寫(xiě)字樓的建成、地鐵的運(yùn)營(yíng)等因素，歷史擁堵數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化，因此需要采用實(shí)時(shí)更新的方式來(lái)保證歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。當(dāng)然交通視頻歷史數(shù)據(jù)的更新本身較為耗費(fèi)計(jì)算資源，為了減少不必要的重復(fù)計(jì)算，本文提出的分片更新算法如圖2所示。更新算法的核心是將時(shí)間跨度范圍內(nèi)最早日期的擁堵?tīng)顩r與當(dāng)前的狀況進(jìn)行比較，如果交通情況從擁堵恢復(fù)為不擁堵則記為M=-1，否則記為M=1。

本文選取浙江省某市的交通視頻監(jiān)控的200個(gè)采集點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其交通視頻監(jiān)控設(shè)備如圖3所示。標(biāo)注出該組的道路編號(hào)，車(chē)道標(biāo)號(hào)way＿id，車(chē)道流量為total＿flow,speed是總速度，occ是車(chē)道占有率，本文的實(shí)驗(yàn)流程如下：

【參考文獻(xiàn)】：
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