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文档简介

1、电子警察识别套牌车大数据模型,主讲人：XXX,目录,项目介绍,业务规则,数据建模,结果应用,项目介绍,这个模型的目的是找出近12亿“电子警察”（卡口视频捕获系统）的套牌车。 与一般的数据挖掘方法一样，处理大数据的原则是“以业务规则为核心，基于数据资源，支持计算能力”。,介绍,业务规则,在短时间内，同一牌照不能被不同的路口“电子警察”捕获设备捕获。其中涉及三个变量，一是时间，二是车牌，三是“电子警察”的地理位置。,规则,20XX年XX月XX日XX:XX:XX,京Axxxxx,地址：XX省XX市XX区XXX路XXX号摄像头,假定：行车速度一般不能超过120公里/小时 条件：“电子警察”位置的纬度和

2、经度测量其直线距离，短于道路的实际距离。 推论：在5分钟内，如果距离大于10公里“电子警察”同时捕获相同的牌照，牌照可能是套牌。,规则,数据建模,一百万条数据,超一百万条数据,超一亿条数据,使用SQL查询,使用分区表,HADOOP+ORACLE,数据的结构化/半结构化处理,建模,其中较为关键的几个数据类目,统一的捕获设备时间,电子警察的地理位置数据,车道的经纬度采集,电子警察的地理数据可通过PGIS获得,车道的经纬度需建立独立的表格,捕获设备的时间需在线统一，使用互联网时间,01,02,03,建模,“电子警察”抓拍车牌数据，利用分块的模式，分别存储到若干台普通 PC 服务器集群的 HADOOP

3、 分布式存储环境中。 在数据传输交换上，使用分布式索引创建工具，经过 几个 小时将数据从不同的oralce 数据库存储到 HDFS 分布式存储环境中。,超十亿条数据,数据的存储与传输,建模,数据理论模型MAPEDUCE 模型,建模,第一阶段，使用 MAP 对每个车在卡口的时间进行分组，MAP 执行结束后，使用EDUCE 对各个块的数据按照车牌号进行汇总， 第二阶段，使用 MAP 对每个车在卡口出现的时间与不同卡口之间的距离进行运算，对于在小于 5 分钟内，在距离大于 10 公里的卡口同时出现的车辆，认定为疑似套牌车。 第三阶段，使用 EDUCE 将统计结果汇总。,建模,模型结果,建模,结果应用,结果

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