基于Spark和小波分析的水上交通异常数据实时检测方法研究

针对不断增加的水路运输产生的水上交通数据量增长,导致的水上交通监测难度更大、处理时间更长,提出一种基于Spark的交通异常数据实时检测方法,通过对船舶自动识别系统(AIS)数据进行处理,对不同类型的交通数据进行分析并写入分布式文件系统HDFS中。然后通过小波分析的方法对AIS数据进行多层分解,去除高频噪声并对数据进行重构,找出AIS数据中的异常信息。通过对异常信息进行分析,结合Spark的数据处理结果,最终实时检测出交通异常数据。实验结果表明能够在短时间内对异常数据进行检测和分析,处理速度快,异常数据检测结果符合该水域的交通情况,检测方法能够为海事部门提供实时、稳定的监管服务。

基于移动定位信息的最短路径搜索算法

该文利用改进的Dijkstra算法求出车辆行驶的最短路径,并根据道路限定的车速,交通异常信息等对所求的最短路径进行分析,最终得到所用时间和距离最短的最短路径。