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海量數(shù)據(jù)處理技術在智能交通系統(tǒng)中的應用

時間:2013-08-12 12:53:21來源:傳動網(wǎng)

導語:?伴隨著經(jīng)濟增長和城市化進程的加快,新的城市交通基礎設施不斷興建,車流量快速增長,相應的智能交通綜合系統(tǒng)也需一再擴容。

伴隨著經(jīng)濟增長和城市化進程的加快,新的城市交通基礎設施不斷興建,車流量快速增長,相應的智能交通綜合系統(tǒng)也需一再擴容。在監(jiān)控系統(tǒng)越來越龐大、監(jiān)控信息越來越多的情況下,單純依賴有限的交管人力資源或是在原有的系統(tǒng)基礎之上做擴充來實現(xiàn),幾乎是不可能的事情。為了應對當前經(jīng)濟迅速增長和城市化進程加快過程中所凸顯出的道路擁堵、交通事故頻發(fā)、突發(fā)案件增多等狀況,借助于更便捷、更智能的科技手段,來加強安全防范和交通管理就顯得至關重要。

交通領域引進海量數(shù)據(jù)處理技術

針對交通行業(yè)的海量數(shù)據(jù)處理需求,北京博瑞凱誠等一批專注于智能交通領域的高科技企業(yè)紛紛利用當今最前沿的智能視頻技術,設計研制了智能交通綜合管理系統(tǒng),解決了交通行業(yè)目前面臨的數(shù)據(jù)處理難題。本公司設計的智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數(shù)據(jù)、惡劣網(wǎng)絡環(huán)境和復雜業(yè)務處理情況下,實現(xiàn)大量圖片、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的時時網(wǎng)絡傳輸和快速持久化存儲,同時對任意站點的圖像進行顯示,對任意站點的視頻進行流暢播放、實時進行比對報警,快速進行多條件檢索,并且將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)合二為一。系統(tǒng)實現(xiàn)對目前的城市道路交通中異常行為的智能識別和自動報警等,從而減輕了交管監(jiān)控人員的工作負擔,提高了監(jiān)測的準確度,使得交通管理工作更高效。

下面以博瑞凱誠智能交通管理系統(tǒng)(以下統(tǒng)稱“博瑞系統(tǒng)”)為例,介紹和分析海量數(shù)據(jù)處理技術在智能交通綜合管理系統(tǒng)上的應用。

博瑞系統(tǒng)設計應用

1、總體設計及其優(yōu)點

博瑞系統(tǒng)充分發(fā)揮了前端攝像機的潛力,同時通過提高傳統(tǒng)以太網(wǎng)的使用效率,實現(xiàn)了前端攝像機的功能多樣化,同時提高了大量并發(fā)的視頻和圖片數(shù)據(jù)的傳輸和存儲效率。

(1)提高前端設備在線率,通過改進前端設備的硬件軟件,提高了設備的可靠性,豐富前端設備的功能,前端攝像機除了具備視頻采集功能外,具備了車輛號牌識別,車型識別,車輛顏色識別,車輛超速檢測,視頻和圖片長時間存儲的功能。

(2)提高網(wǎng)絡傳輸?shù)男?,解決網(wǎng)絡傳輸瓶頸,傳統(tǒng)的以太網(wǎng)存在網(wǎng)絡帶寬利用率低的弊病,通過改進,使的網(wǎng)絡傳輸發(fā)生了本質的提升,保證時時的視頻和圖片傳輸,避免交通高峰期帶來的信息堆積和網(wǎng)絡阻塞問題。

(3)使用分布式數(shù)據(jù)存儲,增加存儲容量,提高存儲性能,通過使用分布式存儲,加快了存儲的速度,有效避免了存儲瓶頸帶來的存儲壓力,配合快速的網(wǎng)絡傳輸,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的最短時間持久化。

(4)平臺數(shù)據(jù)分流,使用分布式的存儲理念和分布式數(shù)據(jù)庫,加快數(shù)據(jù)庫的反應速度,避免了海量數(shù)據(jù)過度集中帶來的一系列數(shù)據(jù)庫問題。提高后端各個服務的反應速度,進而提升了整體平臺的反應速度和用戶的使用體驗。

(1)通過有效提高前端設備的各方面性能,增加更多的識別功能,增加數(shù)據(jù)庫記錄功能,實際上有效降低了用戶的采購成本,一個設備實現(xiàn)了多項功能,有效降低了平臺的數(shù)量,降低了一系列的采購、維護、運行和后續(xù)的成本。

(2)通過提高現(xiàn)有網(wǎng)絡設備的傳輸效率,在現(xiàn)有網(wǎng)絡上實現(xiàn)快速傳輸,解決網(wǎng)絡瓶頸,能夠帶來更加快速的應用體驗,提高整體基礎數(shù)據(jù)的服務質量。

(3)通過使用分布式存儲代替現(xiàn)有的中心節(jié)點存儲,分散存儲壓力,分散了數(shù)據(jù)風險,帶來的優(yōu)勢是延長了數(shù)據(jù)的保存時間,減小了數(shù)據(jù)丟失的風險,提高了每一個關鍵數(shù)據(jù)的訪問速度。

(4)通過使用新的數(shù)據(jù)庫Hbase1和嵌入式數(shù)據(jù)庫SDB,通過分布式數(shù)據(jù)庫,分流平臺數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能,同時也提高了所有應用的服務質量,提供給用戶更加快捷的應用體驗,提高工作效率和服務水準。

2、應用實現(xiàn)

(1)增加前端設備的功能提高前端設備穩(wěn)定性。

由普清到高清的轉變過程中,大數(shù)據(jù)量的存儲是智能交通行業(yè)普遍面臨的難題。博瑞凱誠最新研制推出的新一代嵌入式高清智能相機,采用一體化設計模式,在每一個相機里面配置1T硬盤,用于存儲數(shù)據(jù)。前端機配置大硬盤解決存儲問題,不僅保證了數(shù)據(jù)的安全性同時保證了數(shù)據(jù)調(diào)取的高效性。

(2)在網(wǎng)絡傳輸算法中使用基于DNA包的網(wǎng)絡傳輸算法解決網(wǎng)絡瓶頸。

基于DNA包的網(wǎng)絡傳輸算法的優(yōu)勢:解決了基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡帶寬占用(利用率)低的問題。傳統(tǒng)TCP采用了反復連接、慢啟動、動態(tài)滑動窗口、定時重傳、擁塞控制等技術以確保數(shù)據(jù)的可靠傳輸,但卻嚴重降低了帶寬的利用率和傳輸效率。對此,提出了基于DNA包傳輸算法,采用先進的傳輸機制,極大地提高了網(wǎng)絡帶寬利用率和傳輸效率。

博瑞系統(tǒng)改進了傳統(tǒng)TCP的Karn算法,引入了針對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的快速發(fā)送機制。獨特的網(wǎng)絡擁塞自動調(diào)節(jié)。有時網(wǎng)絡會很忙,因為它要發(fā)送大量的數(shù)據(jù)包,網(wǎng)絡設備會因為接收和處理大量的數(shù)據(jù)包而超負荷工作,通過DNA信令包進行設備間的命令傳遞,網(wǎng)絡設備以此為依據(jù),采用高效的擁塞自動調(diào)節(jié)技術避免網(wǎng)絡擁塞。

(3)分布式存儲分擔中心存儲壓力、分布式數(shù)據(jù)庫分流中心數(shù)據(jù)。

中心存儲設備和分局存儲設備采用分布式微服務器。由公司自主研發(fā)獨創(chuàng)推出的分布式微服務器(見圖2),打破了目前整個業(yè)界普遍采用的高端服務器外掛磁盤陣列的架構模式,該服務器是將原來的大數(shù)據(jù)集中式處理,拆分成小模塊單獨處理,大大提高了數(shù)據(jù)調(diào)取和業(yè)務處理的效率,利用該服務器可以實現(xiàn)真正意義上的分布式。另外其體積小,存放方便;成本低,在原來高端服務器外掛磁盤陣列的架構模式上至少可降低30%的采購成本;外觀簡單,無需外掛存儲等設備。

中心數(shù)據(jù)庫Hbase1和SDB。圖片數(shù)據(jù)的增加,使傳統(tǒng)的單一服務器和高性能服務器方案,不能同時滿足高速讀,高速寫,高速檢索的要求,原因是由于單一服務器的磁盤io和cpu內(nèi)存資源,相對存在極限,即使是強悍的服務器配置,仍然存在性能方面的極限,并且該極限無法變動。海量數(shù)據(jù)庫使用分布式理念處理海量數(shù)據(jù),分布式的核心思想是把一個巨大的問題拆分成若干小型問題,拆分完成后同時在不同計算機上處理各個小型問題,最終完成大型問題的計算。圖片數(shù)據(jù)存儲和圖片數(shù)據(jù)檢索符合分布式處理的原則,能夠使用分布式思想解決。

新數(shù)據(jù)庫方案中心使用Hbase1作為中心數(shù)據(jù)庫,使用前端設備嵌入式數(shù)據(jù)庫SDB(smalldatabase)作為備用檢索數(shù)據(jù)庫,通過分布式的讀寫和檢索,滿足高速讀、寫、檢索的需求,有效降低系統(tǒng)的整體負擔。

Hbase1針對過億條目的數(shù)據(jù)庫,進行分布式計算處理,分布式計算(云計算)有效的提高數(shù)據(jù)的安全性和數(shù)據(jù)的檢索速度,云計算的第一原則要求:可以進行云計算的問題必須是可以并行處理的,Hbase1的基礎是Hbase+hadoop+HDFS以及map_reduce模型,該架構完全支持并行處理,使用Hbase1分布式的處理問題,將大型的問題拆分成并行處理的小問題,將海量圖片數(shù)據(jù)的搜索,轉變成大量的子搜索處理,提高圖片數(shù)據(jù)庫的處理速度。

SDB是基于嵌入式系統(tǒng)的小型專用數(shù)據(jù)庫,前端設備具備存儲和計算能力,前端設備進行數(shù)據(jù)檢索,能有效利用前端設備剩余資源。基于該原則,我們在前端設備中植入嵌入式的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SDB,SDB系統(tǒng)提供自身存儲的數(shù)據(jù)查詢,SDB查詢速度快,不消耗中心資源。

SDB是基于嵌入式系統(tǒng)的小型專用數(shù)據(jù)庫,前端設備具備存儲和計算能力,前端設備進行數(shù)據(jù)檢索,能有效利用前端設備剩余資源?;谠撛瓌t,我們在前端設備中植入嵌入式的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SDB,SDB系統(tǒng)提供自身存儲的數(shù)據(jù)查詢,SDB查詢速度快,不消耗中心資源。

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