基于Scala+Spark智慧交通车流量监控项目源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip

# 智慧交通车流量监控项目 ### 数据来源 monitor_flow_action 监控数据表 ~~~scala data 日期 monitor_id 卡扣号 camera_id 摄像头编号 car 车牌 action_time 某个摄像头拍摄时间 s speed 通过卡扣的速度 road_id 道路id area_id 区域id ~~~ monitor_camera_info 卡扣与摄像头基本关系表 ~~~scala monitor_id 卡扣编号 camera_id 摄像头编号 ~~~ ### 需求说明 1. 卡扣监控 全部使用SparkCore实现 * 筛选条件内的卡扣信息 根据使用者传入的指定条件，筛选出指定的一批卡扣信息 * 检测卡扣状态 基于第一步查询出来的卡扣信息结果来实现 检查卡扣（monitor_id）状态，卡扣状态分为正常，异常状态。 摄像头（camera_id）的状态分为正常，异常。 异常摄像头的所有信息（monitor_id: camera_id） 2. 通过车辆数最多的Top N卡扣 3. 统计Top N 卡扣下经过的所有车辆详细信息 4. 车辆通过速度相对比较快的Top N卡扣 ``` 车速： 120=<speed 高速 90<=speed<120 中速 60<=speed<90 正常 0<speed<60 低速 ``` 5. 卡扣 ‘‘0001’’下所有的车辆轨迹 * 过滤日期范围内 卡扣“0001”下有那些车辆 * 过滤日期范围内 这些车辆经过卡扣的时间，按照时间升序排序 6. 车辆碰撞 7. 随机抽取车辆 8. 卡扣流量转换率 9. 实时道路拥堵情况 10. 动态改变广播变量 11. 统计每个区域中车辆最多的前3道路