基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台制造技术

本发明专利技术公开了基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台。涉及视频大数据道路交通分析平台技术领域，包括服务层、平台管理层、应用层；服务层包括应用服务器集群、数据库服务器集群；平台管理层包括视频数据处理模块、视频数据分析模块、视频数据挖掘模块、视频数据管理模块、视频数据综合应用模块；应用服务器集群为平台管理层、应用层提供服务功能；数据库服务器集群为平台管理层、应用层提供数据存储、数据获取功能。本发明专利技术通过服务层、平台管理层、应用层基于大数据的处理方式，实现了对道路交通的监测和快速处理，解决了现有技术中由于交通网络数据量大很难快速有效处理的问题。

Comprehensive application platform for road traffic analysis based on video and big data

The invention discloses a comprehensive application platform for road traffic analysis based on video and big data. It involves the technical field of video large data road traffic analysis platform, including service layer, platform management layer and application layer, service layer including application server cluster and database server cluster, platform management layer including video data processing module, video data analysis module, video data mining module and video data management module. Block and video data integrated application module; application server cluster provides service function for platform management layer and application layer; database server cluster provides data storage and data acquisition function for platform management layer and application layer. The invention realizes the monitoring and rapid processing of road traffic through the service layer, platform management layer and application layer based on large data processing, and solves the problem of fast and effective processing because of the large amount of traffic network data in the existing technology.

【技术实现步骤摘要】
基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台
本专利技术属于视频大数据道路交通分析平台
，特别是涉及基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台。
技术介绍
随着城市经济的快速发展以及人们的生活水平的不断提高，道路交通的负载越来越重。虽然道路基础设施也在不断的改善，但是交通拥挤和交通事故出现的频率也越来越高，从而给人们出行带来了极大的不便。为改善上述局面，个尘世积极推广实施个重要交通道口区域安装视频监控设备，试图通过视频实时监控道路的拥挤以及对交通事故的紧急处理。但由于现在交通网络的不断扩张，传统的服务器已经不能满足处理的需要。鉴于交通安全的需要，基于大数据视频处理道路交通问题成为人们解决上述问题的一种方法。“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据[1]与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。本专利技术致力于采用视频大数据的道路交通综合分析平台解决传统技术中由于交通网络数据量大很难快速有效处理的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台，通过服务层、平台管理层、应用层基于大数据的处理方式，实现了对道路交通的监测和快速处理，解决了现有技术中由于交通网络数据量大很难快速有效处理的问题。为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台，包括服务层、平台管理层、应用层；所述服务层包括应用服务器集群、数据库服务器集群；所述平台管理层包括视频数据处理模块、视频数据分析模块、视频数据挖掘模块、视频数据管理模块、视频数据综合应用模块；所述应用层包括道路交通监测模块、道路交通信息检索模块、道路交通应急预案模块；所述应用服务器集群为平台管理层、应用层提供服务功能；所述数据库服务器集群为平台管理层、应用层提供数据存储、数据获取功能；所述平台管理层采用Ambari平台管理；所述Ambari平台管理采用ZooKeeper集群进行平台配置与调度；所述Ambari平台管理包括数据集成层、文件存储层、数据存储层、编程模型层、数据分析层；所述数据集成层采用JavaNIO传输数据库数据至平台管理层；所述文件存储层采用HDFS进行文件存储；所述JavaNIO传输的数据在数据存储层采用HCatalog进行元数据管理；文件存储层传输的数据在数据存储层采用Hbase进行数据存储、采用Redis进行数据缓存；所述编程模型层采用MapReduce、Yarn、Samza、storm编程模型；所述MapReduce与Yarn编程模型采用Hive进行数据；所述Samza与storm编程模型采用Pig进行数据分析。其中，所述道路交通监测模块通过安装在交通道路上的无线摄像头获取视频信息；所述无线摄像头包括摄像机；所述摄像机上集成无线传输模块。其中，所述道路交通监测模块获取的视频信息在平台管理层经视频数据处理模块处理、视频数据挖掘模块挖掘分析后存储到安装在数据库服务器集群上的数据库内。其中，其特征在于，所述道路交通信息检索模块进行道路交通信息检索时，传递检索信息至视频数据管理模块；所述视频数据管理模块根据所述检索信息从数据库中检索视频信息；所述视频检索信息经视频数据分析模块分析处理后传递至应用层。其中，所述视频数据管理模块从数据库中获取视频信息；所述视频信息传送至视频数据挖掘模、视频数据分析模块进行挖掘、分析；所述视频数据综合应用模块获取经视频数据挖掘模块挖掘后的视频信息；所述视频数据综合应用模块获取经视频数据分析模块分析后的视频信息；所述视频数据综合应用模块对视频信息综合处理后向道路交通紧急预案模块提供紧急交通处理预案。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术服务层、平台管理层、应用层基于大数据的处理方式，实现了对道路交通的监测和快速处理，解决了现有技术中由于交通网络数据量大很难快速有效处理的问题。当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台结构示意图；图2为本专利技术的平台管理层数据处理流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1-2所示，本专利技术为基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台，包括服务层、平台管理层、应用层；服务层包括应用服务器集群、数据库服务器集群；平台管理层包括视频数据处理模块、视频数据分析模块、视频数据挖掘模块、视频数据管理模块、视频数据综合应用模块；应用层包括道路交通监测模块、道路交通信息检索模块、道路交通应急预案模块；应用服务器集群为平台管理层、应用层提供服务功能；数据库服务器集群为平台管理层、应用层提供数据存储、数据获取功能；平台管理层采用Ambari平台管理；Ambari平台管理采用ZooKeeper集群进行平台配置与调度；Ambari平台管理包括数据集成层、文件存储层、数据存储层、编程模型层、数据分析层；数据集成层采用JavaNIO传输数据库数据至平台管理层；文件存储层采用HDFS进行文件存储；JavaNIO传输的数据在数据存储层采用HCatalog进行元数据管理；文件存储层传输的数据在数据存储层采用Hbase进行数据存储、采用Redis进行数据缓存；编程模型层采用MapReduce、Yarn、Samza、storm编程模型；MapReduce与Yarn编程模型采用Hive进行数据；Samza与storm编程模型采用Pig进行数据分析。其中，道路交通监测模块通过安装在交通道路上的无线摄像头获取视频信息；无线摄像头包括摄像机；摄像机上集成无线传输模块。其中，道路交通监测模块获取的视频信息在平台管理层经视频数据处理模块处理、视频数据挖掘模块挖掘分析后存储到安装在数据库服务器集群上的数据库内。其中，道路交通信息检索模块进行道路交通信息检索时，传递检索信息至视频数据管理模块；视频数据管理模块根据检索信息从数据库中检索视频信息；视频检索信息经视频数据分析模块分析处理后传递至应用层。其中，视频数据管理模块从本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台，其特征在于，包括服务层、平台管理层、应用层；所述服务层包括应用服务器集群、数据库服务器集群；所述平台管理层包括视频数据处理模块、视频数据分析模块、视频数据挖掘模块、视频数据管理模块、视频数据综合应用模块；所述应用层包括道路交通监测模块、道路交通信息检索模块、道路交通应急预案模块；所述应用服务器集群为平台管理层、应用层提供服务功能；所述数据库服务器集群为平台管理层、应用层提供数据存储、数据获取功能；所述平台管理层采用Ambari平台管理；所述Ambari平台管理采用ZooKeeper集群进行平台配置与调度；所述Ambari平台管理包括数据集成层、文件存储层、数据存储层、编程模型层、数据分析层；所述数据集成层采用Java NIO传输数据库数据至平台管理层；所述文件存储层采用HDFS进行文件存储；所述Java NIO传输的数据在数据存储层采用HCatalog进行元数据管理；文件存储层传输的数据在数据存储层采用Hbase进行数据存储、采用Redis进行数据缓存；所述编程模型层采用MapReduce、Yarn、Samza、storm编程模型；所述MapReduce与Yarn编程模型采用Hive进行数据；所述Samza与storm编程模型采用Pig进行数据分析。...

【技术特征摘要】
1.基于视频大数据的道路交通分析综合应用平台，其特征在于，包括服务层、平台管理层、应用层；所述服务层包括应用服务器集群、数据库服务器集群；所述平台管理层包括视频数据处理模块、视频数据分析模块、视频数据挖掘模块、视频数据管理模块、视频数据综合应用模块；所述应用层包括道路交通监测模块、道路交通信息检索模块、道路交通应急预案模块；所述应用服务器集群为平台管理层、应用层提供服务功能；所述数据库服务器集群为平台管理层、应用层提供数据存储、数据获取功能；所述平台管理层采用Ambari平台管理；所述Ambari平台管理采用ZooKeeper集群进行平台配置与调度；所述Ambari平台管理包括数据集成层、文件存储层、数据存储层、编程模型层、数据分析层；所述数据集成层采用JavaNIO传输数据库数据至平台管理层；所述文件存储层采用HDFS进行文件存储；所述JavaNIO传输的数据在数据存储层采用HCatalog进行元数据管理；文件存储层传输的数据在数据存储层采用Hbase进行数据存储、采用Redis进行数据缓存；所述编程模型层采用MapReduce、Yarn、Samza、storm编程模型；所述MapReduce与Yarn编程模型采用Hive进行数据；所述Samza与storm编程模型采用Pig进行数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑荣稳，
申请(专利权)人：合肥寰景信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34