[发明专利]一种基于Hadoop的套牌车识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于Hadoop的套牌车识别方法，包含以下顺序的步骤将各个智能卡口系统采集的过往车辆的信息，进行预处理汇总，采用HBase分布式数据库存储车辆车流数据；利用Hadoop分布式框架对车流数据和卡口数据进行建模和分析，通过MapReduce编程框架实现可疑套牌车识别，对可疑套牌车进行行驶轨迹分析，建立套牌车预警信息库。本发明的方法及系统，采用分布式技术，解决了现有技术中由于难以处理大数据量而导致难以有效识别套牌车辆等问题，可以有效地处理TB级以上的数据，能更多更准确地发现套牌车，为交管部门查处套牌车提供依据。

主权项

一种基于Hadoop的套牌车识别方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.对各个智能卡口系统采集的过往车辆的信息进行预处理汇总，采用HBase分布式数据库组织数据，进行分布式存储；S2.利用Hadoop分布式框架对车流数据和卡口数据进行建模和分析，通过MapReduce编程框架实现可疑套牌车识别：(1)通过卡口的位置信息计算距离，对车流信息用正态分布拟合经过卡口的速度值，用奇异值检测方法，过滤异常速度值，统计得到卡口间的平均速度，求得卡口间的理论行驶时间；(2)根据车辆通过卡口的时间得到实际行驶时间，当实际行驶时间明显小于理论行驶时间，则该车为可疑套牌车；S3.对可疑套牌车进行行驶轨迹分析，建立套牌车预警信息库：(1)对可疑车牌，输出车牌号码、车牌种类、车牌颜色，发现可疑车牌的卡口名称及该车牌关联的卡口序列；(2)根据可疑套牌车的卡口序列，分析行驶轨迹，定位套牌车活动区域；当一辆车经过两个卡口的时间不合理时，这两个卡口可能是套牌车辆的两条路径分别经过的卡口；利用交通道路图和卡口分布图，以及对车辆轨迹的统计分析，判断这两个卡口的相邻卡口，然后继续判断相邻卡口的相邻卡口，形成套牌车辆的行驶路径，从而定位可疑套牌车的活动区域；(3)建立套牌车预警信息库，包括可疑套牌车辆的车牌号码、车牌种类、车牌颜色，发现疑问的卡口名称及套牌车的可能活动区域。