本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：隨著交通基礎(chǔ)設施建設的不斷投入和人民生活水平的持續(xù)提高，交通設施規(guī)模和交通工具數(shù)量正以驚人的速度攀升，交通擁堵、交通事故的發(fā)生頻率也隨之增加，給交通管理帶來了巨大挑戰(zhàn)。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)指導交通發(fā)展的時代即將來臨；目前市場上的針對交通進行數(shù)據(jù)分析大多沒有形成一個整體的系統(tǒng)，分析的數(shù)據(jù)范圍較小，數(shù)據(jù)分析的深度較淺，大多僅僅是普通統(tǒng)計的水平。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)，所述智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線分別接入智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。本發(fā)明的有益效果為：提升了交通感知智能化水平，建立了完整的交通監(jiān)測體系，進而輔助交通決策，提高交通運營效率。附圖說明利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖。附圖標記：智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)1、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)2、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)3、智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)4。具體實施方式結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)4，所述智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)4通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線分別接入智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)1、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)2、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)3，其中：所述智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)4用于支撐大規(guī)模系統(tǒng)的自動化運維及分布式計算框架；所述智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)1用于采集交通數(shù)據(jù)并通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線傳輸至智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，所述交通數(shù)據(jù)包括交通圖像數(shù)據(jù)；所述智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)2用于存儲交通數(shù)據(jù)并通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線提供給智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；所述智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)3用于對智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的交通數(shù)據(jù)進行處理，為上層業(yè)務應用提供方便使用的常用數(shù)據(jù)處理分析的功能封裝，所述對交通數(shù)據(jù)進行處理包括對圖像數(shù)據(jù)中的車牌進行識別。本實施例提升了交通感知智能化水平，建立了完整的交通監(jiān)測體系，進而輔助交通決策，提高交通運營效率。優(yōu)選的，所述智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)還包括智能交通運維管理系統(tǒng)，所述智能交通運維管理系統(tǒng)接入智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)4，并同時分別接入智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)1、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)2、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)3，用于管理各個系統(tǒng)中的各個業(yè)務應用部署及生命周期管理，并對各個系統(tǒng)進行監(jiān)控及故障排查修復。本優(yōu)選實施例對各個系統(tǒng)進行監(jiān)控，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。優(yōu)選的，所述智能交通分布式數(shù)據(jù)總線用于提供高容錯、高性能的數(shù)據(jù)傳輸、交換及應用協(xié)作平臺。本優(yōu)選實施例為高性能的數(shù)據(jù)傳輸提供了硬件基礎(chǔ)。優(yōu)選的，所述對圖像數(shù)據(jù)中的車牌進行識別通過號牌識別裝置實現(xiàn)，所述號牌識別裝置包括第一處理模塊、第二處理模塊、第三處理模塊和第四處理模塊，所述第一處理模塊用于對所述圖像數(shù)據(jù)進行預處理，所述第二處理模塊用于對所述預處理后的圖像數(shù)據(jù)的車牌邊緣進行檢測，獲取車牌區(qū)域，得到車牌圖像；所述第三處理模塊用于對所述車牌圖像的字符進行分割，所述第四處理模塊用于將所述車牌圖像的字符和字符模板進行匹配，完成車牌識別。本優(yōu)選實施例能夠?qū)煌▓D像數(shù)據(jù)中的車牌進行有效識別，提高了交通監(jiān)控能力。優(yōu)選的，所述第一處理模塊用于對所述圖像數(shù)據(jù)進行預處理，包括第一增強單元和第二去噪單元，所述第一增強單元用于對圖像進行增強，所述第二去噪單元用于對圖像進行去噪，所述對圖像進行增強，采用以下步驟進行：第一步：將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；第二步將圖像劃分為C個灰度級，第k個灰度級的增強直方圖EH(k)可表示為：上述式子中，mj表示第k個灰度級的像素點的數(shù)量，k＝1,2,…,C，n表示圖像像素點總數(shù)量。所述對圖像進行去噪，采用以下方式進行：對于像素點(x,y),選取Ni×Ni的鄰域像素，其中，i＝1,2,3，則去噪后的圖像可表示為：上述式子中，EM(x,y)表示像素點(x,y)去噪后的輸出灰度值，表示像素點(x,y)在Ni×Ni鄰域內(nèi)灰度均值，表示像素點(x,y)在Ni×Ni鄰域內(nèi)灰度中值。本優(yōu)選實施例智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設置第一處理模塊對圖像進行增強和去噪，保證了圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的車牌定位和字符分割奠定了基礎(chǔ)，增強單元在算法設計中考慮了第k灰度級之前的所有像素點的灰度級，有效提高了圖像的亮度，保證了圖像相關(guān)信息的準確辨識，濾波單元在算法設計中結(jié)合中值濾波和均值濾波，并選取多個尺度鄰域作為參考，有效濾除噪聲的同時保留了更多的細節(jié)特征，改善了圖像的視覺效果，進而提高了數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的準確性和智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的可靠性。優(yōu)選的，所述第三處理模塊用于對所述車牌圖像的字符進行分割，包括第一二值化單元和第二字符分割單元，所述第一二值化單元對車牌圖像進行二值化處理，所述第二字符分割單元對處理后的車牌圖像的字符進行分割。所述車牌圖像進行二值化處理，采用以下方式進行：對于灰度值小于確定閾值的像素點，灰度值記為0，對于灰度值大于確定閾值的像素點，灰度值記為255，所述確定閾值采用以下步驟確定：第一步：將圖像像素點的平均灰度值作為初始閾值T0；第二步：利用該閾值將車牌圖像劃分為Q1和Q2兩個區(qū)域，計算兩個區(qū)域的平均灰度值分別為v1和v2，得到新的閾值第三步：令Tw＝Tw+1,重復第二步，得到T11；第四步：計算圖像熵值YW，具體為：上述式子中，YW(J)表示閾值為J時的圖像熵值,J∈[T11-5,T11+5]，Pl表示灰度值為l的像素占圖像總像素的比重，選取熵值最大的J作為確定閾值，完成圖像二值化處理。所述對車牌的字符進行分割，采用以下方式進行：將車牌圖像從左向右進行逐列掃描，當灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，則記為字符的起始列，繼續(xù)掃描，當灰度值為255像素點的數(shù)量小于15，則記為字符的結(jié)束列，掃描之車牌圖像最右端，得到車牌圖像的所有字符；將車牌圖像自上而下進行逐行掃描，統(tǒng)計每行的白色像素點的數(shù)量，當灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，作為字符的上邊界，同理，將車牌圖像自下而上進行逐行掃描，統(tǒng)計每行的白色像素點的數(shù)量，當灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，作為字符的下邊界。本優(yōu)選實施例智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的第一二值化單元采用全新的算法實現(xiàn)了灰度圖像二值化，在二值化過程中，對二值化閾值進行11次更新，并結(jié)合圖像熵來最終確定二值化閾值，一方面提高了二值化的速度，另一方面獲取了更為準確的二值化圖像；通過模塊組合獲取的號牌識別裝置具有抗干擾能力強，識別率高、識別速度快、魯棒性好等優(yōu)點，通過對車牌信息進行分析，實現(xiàn)了車輛跟蹤以及交通流量檢測等功能，從而提高了數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的交通監(jiān)控管理能力。采用本發(fā)明智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對交通數(shù)據(jù)進行管理，對灰度級取不同值時的管理情況進行統(tǒng)計，同未采用本發(fā)明相比，產(chǎn)生的有益效果如下表所示：灰度級管理效率提高管理可靠性提高831％26％927％30％1022％35％1118％40％1216％42％最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。當前第1頁1 2 3