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基于关联规则挖掘的智能交通系统分析与研究
| 论文题名： | 基于关联规则挖掘的智能交通系统分析与研究 |
| 关键词： | 交通管理;车流量监测;数据挖掘;中间件技术 |
| 摘要： | 随着我国城市化进程的加快,机动车量增加。这给人们日常生活带来便利,促进经济发展的同时,也导致了道路交通状况的恶化,交通事故发生量不断上涨,交通阻塞普遍存在。为了缓解交通运输压力,提高道路的通行能力并且降低交通事故发生率,我们研制了一个智能交通系统。智能交通系统是在系统工程综合集成思想的指导下,将信息技术,传感器技术集成运用于交通管理体系,建立起来的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通管理系统。智能交通系统的基础和关键是准确,可靠的交通检测信息,因此是目前公认的全面有效地解决交通安全,能源短缺,交通拥挤等问题的最佳途径。 本研究对福州某十字路口采集的数据进行数据聚集,并测试该路段某时间内通过的车辆密度及违规记录。基于此,本文对基于数据挖掘的智能交通车流量检测技术进行进一步的分析和研究。本文在查阅大量文献及深入调查研究的基础上,着重进行了以下几个方面的研究,得到如下一些结果：⑴论文中的运动车辆检测通过对车辆运动轨迹的分析来判断是否违章。运动轨迹采用跟踪的方法来获取,而跟踪方法是采用邻近搜索法。该算法需要根据保留的视频证据来判断视频中的目标车辆是否真的违章。视频分析的结果为违章则认为是真的违章,否则认为是误抓,这样保证采集数据的正确性。⑵前端设备采集到数据向信息中心传递时采用消息中间件技术,该技术通过跨平台服务进行数据源通信,提供了恢复功能,保证了应用服务的可靠性。在实际开发中,中间件技术的应用简化了开发难度,提高了开发效率,完成了程序之间的无缝连接。⑶在信息中心的数据管理上,搭建一个B／S架构的平台。在该平台进行操作不必安装专门的软件,大大简化了客户端电脑载荷,降低了用户的总成本；同时,有效地保护了数据平台和管理访问权限,保证了服务器数据的安全。 |
| 作者： | 张增东 |
| 专业： | 计算机应用与技术 |
| 导师： | 倪子伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 厦门大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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