基于Storm的實時交通信息管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能交通產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今,各種先進(jìn)的信息采集技術(shù)(如微波采集技術(shù)、視頻采集技術(shù)、環(huán)形線圈感應(yīng)式采集技術(shù)等)被廣泛地運用于交通數(shù)據(jù)采集,交通管理部門不僅具備了交通基礎(chǔ)信息,還擁有了各類動態(tài)數(shù)據(jù),如車輛實時營運信息、道路交通狀況等,采集的數(shù)據(jù)類型包括屬性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等。區(qū)別于原有手段所采集的交通數(shù)據(jù),通過這些新興技術(shù)采集的流數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)容量大、實時性高的特點。在這種交通數(shù)據(jù)實時的、持續(xù)增長的狀態(tài)下,交通行業(yè)傳統(tǒng)非實時、靜態(tài)管理數(shù)據(jù)的

2、信息處理方式已經(jīng)難以適用。因此,如何實時處理傳感器采集的流數(shù)據(jù)已經(jīng)成為關(guān)注的焦點和亟需攻破的難關(guān)。
  在這樣的背景下,本文通過對基于Storm、HBase等大數(shù)據(jù)實時技術(shù)的研究,提出了相應(yīng)的解決方案,其主要研究工作和成果如下:
  (1)提出了基于Storm的實時交通信息管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)。將架構(gòu)分為5個層面:數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)處理與存儲層、服務(wù)層和應(yīng)用層,同時研究與設(shè)計了Storm集群的高可用性方案。
 

3、 (2)在研究了HBase原理之后,根據(jù)交通流數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、接入速度快以及數(shù)據(jù)源多等特點,通過對行鍵結(jié)構(gòu)設(shè)計的優(yōu)化,解決了流數(shù)據(jù)落地時出現(xiàn)的“熱點”問題。
  (3)以自主開發(fā)的Storm交通流實時分析處理平臺為基礎(chǔ),實現(xiàn)對交通流數(shù)據(jù)的實時處理,解決了海量交通流數(shù)據(jù)的道路車流平均速度計算以及計算結(jié)果離散化的問題。同時,本文還對隱馬爾可夫模型進(jìn)行深入研究,以分析計算所得的數(shù)據(jù)序列,完成對交通隱馬爾可夫模型參數(shù)的構(gòu)造。通過對數(shù)據(jù)序

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