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城市智慧交通建设关键技术.docx
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智慧交通产品解决方案
关键技术
【面向城市交通】
第 I 页
公安交警视角创新智慧交通实践
目 录
1. 关键技术.................................................................................................................3
1。1。交
通
大
数
据
处
理
及
应
用
技
术
3
1.1.1. 海量数据分布式存储技术................................................................4
1.1.2。高
可
靠
性
分
布
式
计
算
技
术
5
1.1.3。内
存
数
据
库
技
术
6
1。1。4。Web 服 务 器 集 群 和 负 载 均 衡 技 术
7
1。1。5。数
据
分
级
存
储
7
1。2. 图像智能分析应用技术.............................................................................8
1。3。支
持
多
种
载
体
的
应
用
技
术
8
1.4. 系统通用集成框架技术...........................................................................10
1。5. 面向多源数据的交通管理 GIS 应用平台 ..............................................10
1。6. 多源交通数据融合技术...........................................................................12
1。7。多
源
视
频
集
成
应
用
技
术
13
1.8。 支持多层次多元化协同指挥调度模式...................................................13
1.9. 基于可视化的方案预案推演技术...........................................................15
第 II 页
1. 关键技术
1.1. 交通大数据处理及应用技术
社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加,城镇化的加速打
破了城市道路系统的均衡状态。当前各种交通信息采集技术(如微波、视频、环
形感应线圈等)已被广泛地运用于城市、高速等交通路段或卡口,并且这些交通
信息采集系统每天都会产生海量的实时交通数据。实时交通数据以数据流的形
式记录着随时间变化的空间(位置、区域等)信息,具有大量、连续、不断变化和
要求即时响应的特点。典型的包括:1)交通设备上报的各类实时数据:包括卡口
通行车辆数据、交通流量数据、GPS 警车及单警数据等;2)通信息服务者产生
的互动数据:包括微信、微博、短信等途径交互的各类交通信息数据;3)系统
运行的各类信息,包括状态数据、运行日志数据、操作日志数据。这些数据的
特点也发生了较大的变化:
1)规模性
数据的规模从 TB 级别向 PB,甚至 ZB 级别跃进;
2)多样性
除了传统的关系型数据,如视频、音频和图片等非关系型数据量也越来越
大;
3)高速性
大数据处理对时效性的要求非常的高,如布控车辆的比对需秒级响应;
4)价值性
需从这些海量数据中提取有效的信息,为交通管理者提供辅助决策支持。
在社会经济高速发展的今天,在数据为王的互联网时代,交通领域正面临
着异常严峻的挑战。传统的交通管理信息系统难以满足当前复杂的交通需求,如
何通过大数据构建合理高效的城市交通管理体系已经成为交通管理者当前迫
切需要解决的关键问题。我公司依托 Hadoop 分布式存储系统,通过多年的实
第 3 页
公安交警视角创新智慧交通实践
战应用积累,构架了一套基于交通的有效地实时采集、处理和分析的系统架构
与实现方法,目前已在城市治安防控中发挥着日益重大的作用。
1.1.1. 海量数据分布式存储技术
针对海量图片和非结构化数据存储需求,分布式存储系统采用 Hadoop 存
储解决方案,实现图片和文本历史数据统一存储和高效管理。
1、Hadoop 存储系统特色
实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS),容
错性高,具备高速缓存集群能力,可进行分布式数据存储.
高速缓存:具备百万级数据处理能力,毫秒级响应速度。
关系数据库处理:具备千万级数据处理能力和秒级响应速度。
分布式数据存储:具备海量数据存储能力,功能简单,响应速度秒级
到分钟级。
高容错性:自动保存多个副本,自动将失败的任务重新分配,保证系统
可靠性。
高扩展性:Hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务
的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
2、技术架构
前端数据转发
业务查询
数据
缓存
存储
NameNode
DataNode
Hadoop存储
图 1-1 架构示意图
第 4 页
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