【摘 要】
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针对不断增加的水路运输产生的水上交通数据量增长,导致的水上交通监测难度更大、处理时间更长,提出一种基于Spark的交通异常数据实时检测方法,通过对船舶自动识别系统(AIS)
【机 构】
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武汉理工大学航运学院,内河航运技术湖北省重点实验室,国家水运安全工程技术研究中心
【基金项目】
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武汉理工大学自主创新研究基金资助项目(185212008);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
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针对不断增加的水路运输产生的水上交通数据量增长,导致的水上交通监测难度更大、处理时间更长,提出一种基于Spark的交通异常数据实时检测方法,通过对船舶自动识别系统(AIS)数据进行处理,对不同类型的交通数据进行分析并写入分布式文件系统HDFS中。然后通过小波分析的方法对AIS数据进行多层分解,去除高频噪声并对数据进行重构,找出AIS数据中的异常信息。通过对异常信息进行分析,结合Spark的数据处理结果,最终实时检测出交通异常数据。实验结果表明能够在短时间内对异常数据进行检测和分析,处理速度快,异常数据检测
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