海量车牌识别数据集上基于时空划分的旅行时间计算方法

城市路段旅行时间计算是智能交通领域的一个研究热点.车牌识别数据作为近年来新兴的一种针对城市道路行驶车辆的实时监测数据,具有持续生成且数据量大、时间空间相关等特性.为了利用车牌识别数据集进行高效、准确的旅行时间计算,给出了基于车牌识别数据集的旅行时间计算定义,在此基础上提出一种基于时空划分的流水线式并行计算模型,并给出了该模型基于实时MapReduce的实现.通过一组基于海量真实车牌识别数据集的实验表明,本文方法在亿级车牌识别数据集上的旅行时间计算性能方面相对于直接基于Hadoop的实现可以提高3倍以上,同时具有适合细粒度划分及受路网规模影响小的特点.