電子警察識(shí)別套牌車大數(shù)據(jù)模型教育課件ppt模板

1、電子警察識(shí)別套牌車大數(shù)據(jù)模型,主講人：XXX,目錄,項(xiàng)目介紹,業(yè)務(wù)規(guī)則,數(shù)據(jù)建模,結(jié)果應(yīng)用,項(xiàng)目介紹,這個(gè)模型的目的是找出近12億“電子警察”（卡口視頻捕獲系統(tǒng)）的套牌車。 與一般的數(shù)據(jù)挖掘方法一樣，處理大數(shù)據(jù)的原則是“以業(yè)務(wù)規(guī)則為核心，基于數(shù)據(jù)資源，支持計(jì)算能力”。,介紹,業(yè)務(wù)規(guī)則,在短時(shí)間內(nèi)，同一牌照不能被不同的路口“電子警察”捕獲設(shè)備捕獲。其中涉及三個(gè)變量，一是時(shí)間，二是車牌，三是“電子警察”的地理位置。,規(guī)則,20XX年XX月XX日XX:XX:XX,京Axxxxx,地址：XX省XX市XX區(qū)XXX路XXX號(hào)攝像頭,假定：行車速度一般不能超過120公里/小時(shí) 條件：“電子警察”位置的緯度和

2、經(jīng)度測(cè)量其直線距離，短于道路的實(shí)際距離。 推論：在5分鐘內(nèi)，如果距離大于10公里“電子警察”同時(shí)捕獲相同的牌照，牌照可能是套牌。,規(guī)則,數(shù)據(jù)建模,一百萬條數(shù)據(jù),超一百萬條數(shù)據(jù),超一億條數(shù)據(jù),使用SQL查詢,使用分區(qū)表,HADOOP+ORACLE,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化處理,建模,其中較為關(guān)鍵的幾個(gè)數(shù)據(jù)類目,統(tǒng)一的捕獲設(shè)備時(shí)間,電子警察的地理位置數(shù)據(jù),車道的經(jīng)緯度采集,電子警察的地理數(shù)據(jù)可通過PGIS獲得,車道的經(jīng)緯度需建立獨(dú)立的表格,捕獲設(shè)備的時(shí)間需在線統(tǒng)一，使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)間,01,02,03,建模,“電子警察”抓拍車牌數(shù)據(jù)，利用分塊的模式，分別存儲(chǔ)到若干臺(tái)普通 PC 服務(wù)器集群的 HADOOP

3、 分布式存儲(chǔ)環(huán)境中。 在數(shù)據(jù)傳輸交換上，使用分布式索引創(chuàng)建工具，經(jīng)過 幾個(gè) 小時(shí)將數(shù)據(jù)從不同的oralce 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)到 HDFS 分布式存儲(chǔ)環(huán)境中。,超十億條數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與傳輸,建模,數(shù)據(jù)理論模型MAPEDUCE 模型,建模,第一階段，使用 MAP 對(duì)每個(gè)車在卡口的時(shí)間進(jìn)行分組，MAP 執(zhí)行結(jié)束后，使用EDUCE 對(duì)各個(gè)塊的數(shù)據(jù)按照車牌號(hào)進(jìn)行匯總， 第二階段，使用 MAP 對(duì)每個(gè)車在卡口出現(xiàn)的時(shí)間與不同卡口之間的距離進(jìn)行運(yùn)算，對(duì)于在小于 5 分鐘內(nèi)，在距離大于 10 公里的卡口同時(shí)出現(xiàn)的車輛，認(rèn)定為疑似套牌車。 第三階段，使用 EDUCE 將統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總。,建模,模型結(jié)果,建模,結(jié)果應(yīng)用,結(jié)果