【摘 要】
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为了更有效地挖掘车辆轨迹数据,准确应用数据,为智慧交通服务,提出一种基于Hadoop的车辆轨迹数据分析和预处理方法.针对现有车载终端设备存在不规则数据较多、计算量较大、无
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉 430000
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为了更有效地挖掘车辆轨迹数据,准确应用数据,为智慧交通服务,提出一种基于Hadoop的车辆轨迹数据分析和预处理方法.针对现有车载终端设备存在不规则数据较多、计算量较大、无法准确计算距离等问题,提出设计方案:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS),实现小文件合并,提高运行效率;通过MapReduce并行计算和Hive数据仓库实现无效数据、时间错误数据、车速零点漂移数据、车速变化超出阈值数据,以及经纬度异常数据的清洗;根据轨迹点加速度、速度以及车辆状态等参数,预先判断轨迹点的可能位置,实现轨迹纠偏.对某车辆9天内的244383条数据进行预处理测试,结果表明:14.97％的不规则数据得以清洗.将轨迹数据以可视化的形式展现在地图上,实现车辆在道路上的行驶纠偏功能,大大提高了轨迹数据的可用性.
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