本文選題：流式時(shí)空大數(shù)據(jù) + 大數(shù)據(jù)分析��； 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)伴隨車(chē)輛檢測(cè)這一新興的智能交通應(yīng)用,在一種特殊的流式時(shí)空大數(shù)據(jù)——車(chē)牌識(shí)別流式大數(shù)據(jù)(ANPR)下,重新定義了Platoon伴隨模式,提出PlatoonFinder算法,即時(shí)地在車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)流上挖掘Platoon伴隨模式.主要貢獻(xiàn)包括:第一,將Platoon伴隨模式發(fā)現(xiàn)問(wèn)題映射為數(shù)據(jù)流上的帶有時(shí)空約束的頻繁序列挖掘問(wèn)題,與傳統(tǒng)頻繁序列挖掘算法僅考慮序列元素之間位置關(guān)系不同,該算法能夠在頻繁序列挖掘的過(guò)程中有效處理序列元素之間復(fù)雜的時(shí)空約束關(guān)系;第二,該算法融入了偽投影等性能優(yōu)化技術(shù),針對(duì)數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)進(jìn)行了性能優(yōu)化,能夠有效應(yīng)對(duì)車(chē)牌識(shí)別流式大數(shù)據(jù)的速率和規(guī)模,從而實(shí)現(xiàn)車(chē)輛Platoon伴隨模式的即時(shí)發(fā)現(xiàn).通過(guò)在真實(shí)車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析表明:PlatoonFinder算法的平均延時(shí)顯著低于經(jīng)典的Aprior和PrefixSpan等頻繁模式挖掘算法,也低于真實(shí)情況下交通攝像頭的車(chē)牌識(shí)別最小時(shí)間間隔.因此,所提出的算法可以有效地發(fā)現(xiàn)伴隨車(chē)輛組及其移動(dòng)模式.
[Abstract]:Aiming at the new intelligent traffic application of accompanied vehicle detection, this paper redefines the Platoon adjoint pattern under a special flow space-time big data-vehicle license plate recognition flow big data / ANPRA, and proposes the PlatoonFinder algorithm.Platoon concomitant patterns are instantly mined on the license plate recognition data stream.The main contributions are as follows: first, the Platoon adjoint pattern discovery problem is mapped to the frequent sequence mining problem with temporal and spatial constraints on the data stream, which is different from the traditional frequent sequence mining algorithm, which only considers the location relationship between sequence elements.The algorithm can effectively deal with the complex temporal and spatial constraints between the sequence elements in the process of frequent sequence mining. Secondly, the algorithm integrates pseudo projection and other performance optimization techniques to optimize the performance of the data flow.It can effectively deal with the speed and scale of vehicle license plate recognition flow big data, so as to realize the real-time discovery of vehicle Platoon concomitant pattern.The experimental results on the real license plate recognition data set show that the average delay of the weighted Platoon Finder algorithm is significantly lower than that of the classical frequent pattern mining algorithms such as Aprior and PrefixSpan, and also lower than the minimum time interval of the real traffic camera license plate recognition.Therefore, the proposed algorithm can effectively discover the associated vehicle groups and their moving patterns.
【作者單位】： 天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;大規(guī)模流數(shù)據(jù)集成與分析技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北方工業(yè)大學(xué));北方工業(yè)大學(xué)云計(jì)算研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61672042) 北京市市委組織部、北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助,青年骨干個(gè)人項(xiàng)目 北方工業(yè)大學(xué)“人才強(qiáng)校計(jì)劃”青年拔尖人才培育計(jì)劃~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;U495

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本文編號(hào)：1762956