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面向车辆监控系统的海量数据可视化研究
| 论文题名： | 面向车辆监控系统的海量数据可视化研究 |
| 关键词： | 车辆监控系统;海量数据;标注聚合方法;历史轨迹可视化 |
| 摘要： | 大数据时代下，数据信息量以几何级数增长，如何处理海量的数据，如何实现高效的提取与理解海量数据中的价值信息，已经成为各行各业所面临的重要问题。在智能交通领域，海量车辆监控数据的可视化分析和研究工作具有重要现实意义。 根据交通部最新发布的JT/T-808与JT/T-809文件，市级范围内公共车辆的上传数据由上级交通部门统一监控管理。这对现有车辆监控平台在海量数据下的监管效能提出了更高的要求。而随着数据可视化技术应用的普及，将数据可视化理论运用于解决现有监控平台海量数据显示问题，能够为车辆监控管理提供更有效的决策支持。 本文利用处于监控管理下的约两万辆大连市公共运输车辆的上传数据作为实验测试数据，着力研究面向车辆监控系统的海量数据可视化过程中的关键技术和问题。 本文首先针对现有车辆监控系统进行分析，提出能够为海量数据可视化提供支撑作用的数据查询与实时更新的改进方案。然后利用百度地图API与EasyUI作为实验平台开发工具，实现基于GIS地图的Web前端可视化实验平台。通过对多种现有标注点渲染方法进行分析对比，分折各算法在加载海量坐标时严重影响界面响应速度的主要因素，提出一种基于网格划分的快速标注聚合方法，并设计了一个历史轨迹可视化方案。 本文通过一个车辆监控系统来验证提出方案的有效性。经过系统运行效果证明，改进后的车辆监控系统结合本文提出的标注聚合方法与历史轨迹可视化方案，大幅度提升了界面响应速度，提高了用户体验，能够动态呈现海量位置信息，实现了海量车辆数据可视化的目的。 |
| 作者： | 臧若蒙 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 付先平;蹇永成 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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