用戶。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其特征在于:所述處理的輸入數(shù)據(jù)是來自交通攝像頭的海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，該自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)至少包括車牌號，監(jiān)測點(diǎn)，時(shí)間點(diǎn)三個(gè)字段的信息。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其特征在于數(shù)據(jù)分析模塊包括以下四個(gè)數(shù)據(jù)分析處理子模塊:
車輛軌跡查詢子模塊，其根據(jù)用戶輸入的查詢條件，基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)根據(jù)一段時(shí)間范圍內(nèi)車輛所經(jīng)過的監(jiān)測點(diǎn)位置序列得到目標(biāo)車輛或所有車輛的車輛軌跡；
點(diǎn)伴隨車輛組查詢子模塊，其根據(jù)車輛軌跡計(jì)算點(diǎn)伴隨車輛組；
可拼車車輛組查詢子模塊，其對點(diǎn)伴隨車輛組進(jìn)行分析從而求得可拼車車輛組，然后將可拼車車輛組的查詢結(jié)果存入存儲(chǔ)模塊；
拼車推薦子模塊，其將可拼車車輛組的推薦結(jié)果按照匹配優(yōu)先級排序后存儲(chǔ)到存儲(chǔ)模塊中便于服務(wù)模塊將結(jié)果反饋給用戶。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，點(diǎn)伴隨車輛組查詢子模塊計(jì)算點(diǎn)伴隨車輛組采用如下方式:根據(jù)車輛軌跡得到一段時(shí)間內(nèi)共同經(jīng)過同一監(jiān)測點(diǎn)的點(diǎn)伴隨車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
可拼車車輛組查詢子模塊求得可拼車車輛組塊是基于以下方式:根據(jù)點(diǎn)伴隨車輛組得到一段時(shí)間內(nèi)在一定數(shù)目的監(jiān)測點(diǎn)共同出現(xiàn)的可拼車車輛組，其中，可拼車車輛是指可以提供拼車服務(wù)的車主的車輛，有拼車需求的人可以搭乘此車輛進(jìn)行拼車，可拼車車輛的集合稱為可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
可拼車車輛組查詢子模塊求得可拼車車輛組塊是基于以下方式:對點(diǎn)伴隨車輛組利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法，基于頻繁子集發(fā)現(xiàn)算法，從而求得可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
拼車推薦子模塊確定可拼車車輛組的推薦結(jié)果的匹配優(yōu)先級是由其根據(jù)上下文中的用戶個(gè)人信息和歷史查詢記錄，結(jié)合可拼車車輛組的查詢結(jié)果確定的。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
存儲(chǔ)模塊包括HDFS和關(guān)系數(shù)據(jù)庫，HDFS存儲(chǔ)從采集模塊傳送過來的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)從數(shù)據(jù)分析模塊傳送過來的處理后的結(jié)果數(shù)據(jù)。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
數(shù)據(jù)分析模塊采用如下方式分析處理存儲(chǔ)模塊中的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù):根據(jù)服務(wù)模塊傳送過來的用戶查詢條件利用Spark框架分析處理HDFS中的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車系統(tǒng)，其中:
查詢條件包括:(I)目標(biāo)車牌號和起止時(shí)間；(2)起止時(shí)間。
一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于包括以下步驟:
(1)獲取用戶查詢條件；
(2)查詢車輛軌跡；
(3)查詢點(diǎn)伴隨車輛組；
(4)查詢可拼車車輛組；
(5)產(chǎn)生拼車推薦結(jié)果；
(6)將推薦結(jié)果反饋給用戶。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中，
步驟(2)具體采用如下方式:根據(jù)用戶輸入的查詢條件，基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，通過后臺(tái)根據(jù)一段時(shí)間范圍內(nèi)車輛所經(jīng)過的監(jiān)測點(diǎn)位置序列得到目標(biāo)車輛或所有車輛的車輛軌跡。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中，
步驟(3)具體采用如下方式:根據(jù)車輛軌跡得到一段時(shí)間內(nèi)共同經(jīng)過同一監(jiān)測點(diǎn)的點(diǎn)伴隨車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中，
步驟(4)具體采用如下方式:對點(diǎn)伴隨車輛組利進(jìn)行分析從而求得可拼車車輛組。 所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中，
步驟(5)具體采用如下方式:將可拼車車輛組的推薦結(jié)果按照匹配優(yōu)先級排序。 所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:
步驟(4)求得可拼車車輛組塊是基于以下方式:對點(diǎn)伴隨車輛組利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法，基于頻繁子集發(fā)現(xiàn)算法，從而求得可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:
步驟(5)產(chǎn)生拼車推薦結(jié)果是基于以下方法:根據(jù)上下文中的用戶個(gè)人信息和歷史查詢記錄，結(jié)合可拼車車輛組的查詢結(jié)果確定可拼車車輛組的推薦結(jié)果按照匹配優(yōu)先級。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:步驟(2) (3) (4) (5)都是基于Spark框架進(jìn)行的分布式并行查詢與分析。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中步驟(4)，使用并行化的頻繁項(xiàng)集發(fā)現(xiàn)算法來挖掘可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，是對交通攝像頭捕捉到的海量道路交通數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后生成的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)至少包含車牌號，監(jiān)測點(diǎn)，時(shí)間點(diǎn)三個(gè)字段的信息。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于步驟(4)查詢可拼車車輛組是根據(jù)點(diǎn)伴隨車輛組得到一段時(shí)間范圍內(nèi)在一定數(shù)目的監(jiān)測點(diǎn)共同出現(xiàn)的可拼車車輛組，其中，可拼車車輛是指可以提供拼車服務(wù)的車主的車輛，有拼車需求的人可以搭乘此車輛進(jìn)行拼車，可拼車車輛的集合稱為可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中一段時(shí)間范圍內(nèi)在一定數(shù)目的監(jiān)測點(diǎn)存在伴隨關(guān)系的可拼車車輛組，一定數(shù)目的監(jiān)測點(diǎn)必須大于等于設(shè)定的監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量閾值，其中監(jiān)測點(diǎn)閾值根據(jù)不同時(shí)段車流量自動(dòng)設(shè)定。
一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于該方法包括以下步驟:
(1)采集從城市交通攝像頭中產(chǎn)生的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并存儲(chǔ)該數(shù)據(jù)；
(2)接收用戶輸入的查詢條件；
(3)根據(jù)用戶查詢條件分析存儲(chǔ)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并存儲(chǔ)分析結(jié)果；
(4)查詢存儲(chǔ)的分析結(jié)果并將查詢結(jié)果返回給用戶。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于步驟(3)具體采用如下方式:
根據(jù)用戶輸入的查詢條件，基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，查詢目標(biāo)車輛或所有車輛的車輛軌跡；
根據(jù)車輛軌跡計(jì)算點(diǎn)伴隨車輛組；
對點(diǎn)伴隨車輛組利進(jìn)行分析從而求得可拼車車輛組，然后將可拼車車輛組的查詢結(jié)果存入存儲(chǔ)模塊便于查詢；
將可拼車車輛組的推薦結(jié)果按照匹配優(yōu)先級排序后存儲(chǔ)到存儲(chǔ)模塊中。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:
求得可拼車車輛組塊是基于以下方式:對點(diǎn)伴隨車輛組利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法，基于頻繁子集發(fā)現(xiàn)算法，從而求得可拼車車輛組。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:
可拼車車輛組的推薦結(jié)果的匹配優(yōu)先級是根據(jù)上下文中的用戶個(gè)人信息和歷史查詢記錄，結(jié)合可拼車車輛組的查詢結(jié)果確定的。
所述的一種基于海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)拼車方法，其中:
采用如下方式分析存儲(chǔ)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù):根據(jù)用戶查詢條件利用Spark框架分析處理HDFS中的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。
所述的動(dòng)態(tài)拼車方法，其特征在于所述方法采用如權(quán)利要求ι-?ο所述的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
[0016]本發(fā)明的有益效果是:本方法和系統(tǒng)能夠處理海量車牌自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)，滿足了指定時(shí)間段