發(fā)布時(shí)間：2018-10-31 18:45

【摘要】：車牌識別數(shù)據(jù)是一種具有數(shù)據(jù)量大、時(shí)空相關(guān)、位置可測等特征的車輛監(jiān)測數(shù)據(jù),基于此類數(shù)據(jù)的相似軌跡查詢面臨著諸多問題。該文給出一種基于"點(diǎn)伴隨關(guān)系"的車輛相似軌跡定義,提出了一種多級任務(wù)并行的相似軌跡查詢方法,并給出了基于MapReduce迭代計(jì)算模型的方法實(shí)現(xiàn),可支持在海量車牌識別數(shù)據(jù)集中利用分布計(jì)算環(huán)境高效地完成相似軌跡查詢�；诮f條真實(shí)車牌識別數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,相對于傳統(tǒng)方法,該方法在保證相似軌跡查詢結(jié)果準(zhǔn)確的前提下具有更好的查詢性能。
[Abstract]:License plate recognition data is a kind of vehicle monitoring data with the characteristics of large amount of data, spatio-temporal correlation and measurable location. The similar track query based on this kind of data is faced with many problems. In this paper, a vehicle similarity trajectory definition based on "point adjoint relation" is presented, and a parallel similar trajectory query method for multilevel tasks is proposed. The method based on MapReduce iterative computing model is also presented. It can efficiently complete the similar track query using distributed computing environment in the massive license plate recognition data set. Experiments based on nearly 10 million real license plate recognition data show that this method has better query performance than the traditional method on the premise that the query results of similar tracks are accurate.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)大規(guī)模流數(shù)據(jù)集成與分析技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61033006) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4162021)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：2303200