本文關(guān)鍵詞：海量車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集上基于時(shí)空劃分的旅行時(shí)間計(jì)算方法

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【摘要】：城市路段旅行時(shí)間計(jì)算是智能交通領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn).車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)作為近年來(lái)新興的一種針對(duì)城市道路行駛車(chē)輛的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),具有持續(xù)生成且數(shù)據(jù)量大、時(shí)間空間相關(guān)等特性.為了利用車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的旅行時(shí)間計(jì)算,給出了基于車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集的旅行時(shí)間計(jì)算定義,在此基礎(chǔ)上提出一種基于時(shí)空劃分的流水線式并行計(jì)算模型,并給出了該模型基于實(shí)時(shí)MapReduce的實(shí)現(xiàn).通過(guò)一組基于海量真實(shí)車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,本文方法在億級(jí)車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集上的旅行時(shí)間計(jì)算性能方面相對(duì)于直接基于Hadoop的實(shí)現(xiàn)可以提高3倍以上,同時(shí)具有適合細(xì)粒度劃分及受路網(wǎng)規(guī)模影響小的特點(diǎn).
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)云計(jì)算研究中心;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;
【關(guān)鍵詞】： 旅行時(shí)間 時(shí)空劃分 流水線并行 實(shí)時(shí)MapReduce 車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)
【基金】：北京市自然科學(xué)基金(No.4131001,No.4162021) 北京市屬高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目(No.IDHT20130502) 北方工業(yè)大學(xué)�？蒲谢�
【分類號(hào)】：U495;TP391.41
【正文快照】： 1引言路段旅行時(shí)間作為城市交通出行信息的關(guān)鍵指標(biāo),是智能交通系統(tǒng)的重要基礎(chǔ),對(duì)其的研究一直是智能交通領(lǐng)域的熱點(diǎn).城市路段旅行時(shí)間可以直接用來(lái)評(píng)判城市道路的運(yùn)行狀況和擁堵水平,有效的旅行時(shí)間監(jiān)測(cè)與分析也可以為城市路網(wǎng)規(guī)劃、城市道路交通管理與控制、公眾出行路線選

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：854079