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文档简介

电子警察识别套牌车

大数据模型讲述人：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/半结构化处理序号日期车牌号驾驶人经纬度...12...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010203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MAP－ＲEDUCE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ＲEDUCE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ＲEDUCE将统计结果汇总。建模模型结果建模结果应用结果分析准确的有多少

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