基于Storm的實時交通信息管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、智能交通產業(yè)發(fā)展至今，各種先進的信息采集技術（如微波采集技術、視頻采集技術、環(huán)形線圈感應式采集技術等）被廣泛地運用于交通數(shù)據(jù)采集，交通管理部門不僅具備了交通基礎信息，還擁有了各類動態(tài)數(shù)據(jù)，如車輛實時營運信息、道路交通狀況等，采集的數(shù)據(jù)類型包括屬性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等。區(qū)別于原有手段所采集的交通數(shù)據(jù)，通過這些新興技術采集的流數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)容量大、實時性高的特點。在這種交通數(shù)據(jù)實時的、持續(xù)增長的狀態(tài)下，交通行業(yè)傳統(tǒng)非實時、靜態(tài)管理數(shù)據(jù)的

2、信息處理方式已經難以適用。因此，如何實時處理傳感器采集的流數(shù)據(jù)已經成為關注的焦點和亟需攻破的難關。
　　在這樣的背景下，本文通過對基于Storm、HBase等大數(shù)據(jù)實時技術的研究，提出了相應的解決方案，其主要研究工作和成果如下:
　　(1)提出了基于Storm的實時交通信息管理系統(tǒng)的總體架構。將架構分為5個層面:數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)處理與存儲層、服務層和應用層，同時研究與設計了Storm集群的高可用性方案。
　

3、　(2)在研究了HBase原理之后，根據(jù)交通流數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、接入速度快以及數(shù)據(jù)源多等特點，通過對行鍵結構設計的優(yōu)化，解決了流數(shù)據(jù)落地時出現(xiàn)的“熱點”問題。
　　(3)以自主開發(fā)的Storm交通流實時分析處理平臺為基礎，實現(xiàn)對交通流數(shù)據(jù)的實時處理，解決了海量交通流數(shù)據(jù)的道路車流平均速度計算以及計算結果離散化的問題。同時，本文還對隱馬爾可夫模型進行深入研究，以分析計算所得的數(shù)據(jù)序列，完成對交通隱馬爾可夫模型參數(shù)的構造。通過對數(shù)據(jù)序