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摘要:
针对现有公安违法取证分析系统存在效率低下、功能单一的问题,提出基于云平台和大数据的违法取证分析系统.利用MongoDB存储原始海量的车辆轨迹数据,采用MapReduce分布式计算对轨迹数据进行挖掘与筛选,通过大数据平台上的系统调度器对系统各层资源进行有效调度并监控系统运行状态.基于提取的离散轨迹数据对违反规定时间行驶、违法规定路线行驶、疲劳驾驶3种交通违法行为进行取证分析,从而找出违法车辆.实验结果表明,当车辆轨迹数据规模较大时,该系统仍具有较高的运行效率及稳定性.
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文献信息
篇名 面向车辆轨迹数据的违法取证分析系统
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 大数据 数据挖掘 交通监控 取证分析 并行处理
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 智能交通专题
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 TP39
字数 6154字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭璇 8 29 4.0 5.0
2 郭迟 武汉大学国家卫星定位系统工程技术研究中心 26 370 8.0 19.0
3 曾洁茹 武汉大学计算机学院 2 15 2.0 2.0
4 乔千雄 武汉大学计算机学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
大数据
数据挖掘
交通监控
取证分析
并行处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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