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原文传递卡口过车信息挖掘技术研究

论文题名：	卡口过车信息挖掘技术研究
关键词：	智能交通管理;卡口过车信息;数据挖掘;大数据技术;套牌车辆
摘要：	随着机动车辆保有量的不断增加，卡口过车信息剧增，通过对卡口过车信息挖掘，能够得到很多被忽视的潜在信息，比如寻找拥堵路段、嫌疑车辆等，从而达到智能交通管理的效果。但是随着卡口过车信息的剧增，对其进行存储、管理、挖掘的难度也越来越大，因此，通过大数据技术，完成对卡口过车信息的挖掘处理具有重要的应用意义。　　本文首先介绍了智能交通的发展概况，数据挖掘过程以及大数据技术。为了通过对卡口过车信息进行数据挖掘，从而完成智能交通管理的目标，针对原有的IOE架构存储压力大、设备成本高、实时处理延迟大等问题，本文提出采用Hbase数据库完成对卡口过车信息的存储以及线下数据挖掘，采用Flume-kafka完成对卡口过车信息的采集，采用Storm完成对卡口过车信息的实时处理。对于卡口过车信息存储以及线下处理，本文主要针对伴随车辆这个安全问题进行研究。通过对伴随车辆的定义以及任务的确定，对Hbase表模式进行合适的设计之后，完成对卡口过车信息的存储，并且能够快速检索出被测车辆的伴随车辆信息。对于卡口过车信息实时处理，本文针对套牌车辆进行了研究。通过对套牌车辆的定义，对卡口实时过车信息进行合适的处理之后，通过设计好的算法对其进行检测。最后论文对所提出的卡口过车信息处理方法进行了仿真验证，结果表明，本文基于大数据的信息挖掘技术能够对套牌车辆的检索效率提升近260倍，而且检索结果更为全面；同时，在考虑到时空不合理性以及系统识别错误率的前提下，能够对卡口过车信息进行实时处理，完成套牌车辆查询，做到零延迟。
作者：	李雨
专业：	电子与通信工程
导师：	李如春
授予学位：	硕士
授予学位单位：	浙江工业大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文