基于高速大数据的多义路径识别系统研究与实现

发布时间：2020-05-12 08:54

【摘要】：随着我国高速路的迅速发展,路网结构变得愈加复杂,逐渐呈现了大环套小环、环环相连的路网结构,在路网中进出收费站点间形成了多条车辆可行驶的路径,难以确定车辆的实际行驶路径。如何在高速路网多义路径中实时准确地判断出车辆的实际行驶路径可实现合理的收费和费用拆分,关系着高速公路出行用户和管理部门的实际利益。高速路网中关键位置设置了大量配备车牌拍照系统或RFID装备的识别点[37],会实时上传车辆识别点数据,结合高速收费站数据可对车辆行驶路径进行识别,但这些识别设备受环境亮度或透明度不够、硬件设备故障的影响会造成车辆识别点数据缺失,给有效的路径识别带来困难。如何利用实时采集的收费数据和识别数据进行车辆行驶多义路径的识别成为一个重要问题。本文针对高速路多义路径识别这一问题,研究基于高速大数据的多义路径识别和系统的实现。论文的主要工作包括:1.提出基于时空关系的多义路径实时在线精确识别方法。针对路径识别的准确性和实时性的要求,本文利用车辆收费数据和识别点数据,设计了基于时空关系的路径实时在线精确识别方法,对实时到达的收费数据和识别点数据做相应的处理,以高速路网中车辆在时间与空间上的相关性确定车辆的行驶路径。2.提出基于历史数据的高速多义路径概率识别方法。针对高速路上的识别点数据由于环境不利、设备故障等原因会出现缺失,导致多义路径难以准确识别的问题,本文设计了基于历史数据的高速多义路径概率识别方法,通过基于路段的聚类方法对车辆历史通行数据进行统计计算,得出各个路段的通行概率,再结合贪心算法给出数据缺失情况下的多义路径识别流程。3.设计并实现了多义路径识别系统。基于上述的两种路径识别方法,设计并实现了多义路径识别系统。通过基于真实数据的实验表明,本文的路径识别方法具有较好的时间性能,并且相对于最短路径识别方法,具有更高的识别准确性。
【图文】：

而将大部分精力投入到业务逻辑的设计上，ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架包含控制主节点、逡逑工作从节点［２４］。主节点负责将用户提交的任务分配到从节点上去执行，从节点负逡逑责执行用户提交的任务。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的处理流程如图２－２所示。逡逑Ｃｌｉｅｎｔ邋Ｉ邋ｓｕｂｍｉｔ邋Ｊｏｂ一？［邋ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ邋］邋ａｓｓｉｇｎ邋Ｔａｓｋｓ—ｎ邋ＴａｓｋＳｃｈｅｄｕｌｅｒ邋］逡逑—ｔａｓｋ邋ｌｉｓｔ逦＾逦Ｊ逡逑ｘＫ逡逑Ｈｅａｒｔｂｅａｔ邋Ｈｅａｒｔｂｅａｔ邋Ｈｅａｒｔｂｅａｔ逡逑／ＩＸ逡逑ｆ邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋ｊ邋＾邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ逦〔邋ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋〕逡逑图２－２邋ＭａｐＲｅｄｕｃｅ处理流程逡逑ＭａｐＲｅｄｕｃｅ采用分而治之的思想，任务过程主要分为Ｍａｐ阶段和Ｒｅｄｕｃｅ阶逡逑段，首先从ＨＤＦＳ读取数据，进行分片，每个数据片Ｓｐｌｉｔ分配给一个ｍａｐ任务，逡逑每个Ｓｐｌｉｔ中存储着对应分片的数据信息，信息包括文件块信息、起始位置、数逡逑据长度、所在节点列表等。在Ｍａｐ阶段将一个大任务分成多个子任务进行处理。逡逑把Ｍａｐｐｅｒ产生的结果按照ｋｅｙ值进行排序并按ｋｅｙ值合并，将处理后的数据作逡逑为Ｒｅｄｕｃｅ阶段的输入数据。在Ｒｅｄｕｃｅ阶段，将结果进行合并。其中每阶段都以逡逑键值对〈ｋｅｙ，，邋ｖａｌｕｅ〉的数据格式作为输入输出。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ计算流程如图２－３所逡逑不0逡逑Ｓｈｕｆｆｌｅ逡逑Ｉｎｐｕｔ逡逑Ｉ邋逦Ｌ逡逑ｓｐｌｉｔ。逦？邋Ｍａｐ逦少逦．逡逑Ｍ邋Ｈ逦－Ｉ逦逦——＾Ｏｕｔｐｕｔ逡逑逦邋＼

逦Ｖａｌｕｅ８逦ｔ２逡逑ＨＢａｓｅ是主从架构＆］，架构如图２－４所示。逡逑Ｍａｓｔｅｒ逡逑＾＾＾ＺｏｏＫｅｅ＾ｅｒ＾邋＾逡逑＾逦ｃｌｕｓｔｅｒ邋＿邋）逡逑，邋！邋／邋＼逡逑Ｉ逦＼逦ｚ＞＜：逦、——＼逡逑Ｉ逦＇＇逡逑ＲｅｇｉｏｎｓｅｒｖｅＦ－．逦ｓ逦，邋Ｋｅｇｉｏｎｓｅｒｖｅｒ逡逑图２－４邋ＨＢａｓｅ体系架构逡逑ＨＢａｓｅ由三种组件构成，分别是：逡逑（１）邋ＨＭａｓｔｅｒ逡逑ＨＢａｓｅ的主节点，ＨＭａｓｔｅｒ监控ＲｅｇｉｏｎＳｅｒｖｅｒ节点的服务器故障，同时还逡逑负责ＲｅｇｉｏｎＳｅｒｖｅｒ节点间的负载均衡。逡逑１０逡逑
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;U495

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本文编号：2659966