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电子警察识别套牌车大数据模型

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  • 电子警察识别套牌车大数据模型-PPT模板电子警察识别套牌车大数据模型讲述人:我是一名老司机,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”。,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。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。,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,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,·“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,数据理论模型MAP-REDUCE模型,·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。,模型结果,结果应用,结果分析准确的有多少辆,纳入后续布控查缉。误判的有多少辆,归纳分析原因,改进模型,谢谢里面有些东西还是要自己完成
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模板介绍:
  • 这是一套黑白色的,具有静态极简风格的PPT模板,共17张;

  • 幻灯片模板封面,中间填写电子警察识别套牌车大数据模型标题文字。模板界面设计极简。

  • PPT模板内容页,由15张黑白色宽屏幻灯片图表制作。

  • 本模板适合制作有关分析统计的PPT,如:数据分析PPT以及大数据分析PPT。.PPTX格式

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