基于海量车牌识别数据的相似轨迹查询方法

发布时间：2018-10-31 18:45

【摘要】：车牌识别数据是一种具有数据量大、时空相关、位置可测等特征的车辆监测数据,基于此类数据的相似轨迹查询面临着诸多问题。该文给出一种基于"点伴随关系"的车辆相似轨迹定义,提出了一种多级任务并行的相似轨迹查询方法,并给出了基于MapReduce迭代计算模型的方法实现,可支持在海量车牌识别数据集中利用分布计算环境高效地完成相似轨迹查询。基于近千万条真实车牌识别数据的实验表明,相对于传统方法,该方法在保证相似轨迹查询结果准确的前提下具有更好的查询性能。
[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.
【作者单位】： 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61033006) 北京市自然科学基金项目(4162021)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：2303200