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基于云计算的车辆轨迹分析系统

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 车辆违章行为分析技术研究现状第11-13页
        1.2.2 云计算技术在交通数据分析中的应用现状第13-15页
    1.3 研究目标及内容第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
第二章 相关技术与理论第18-27页
    2.1 Storm流式计算框架第18-20页
        2.1.1 流计算模式第18页
        2.1.2 Storm抽象模型第18-20页
        2.1.3 Storm集群基本架构第20页
    2.2 Hadoop并行计算框架第20-23页
        2.2.1 HDFS分布式文件系统第21-22页
        2.2.2 MapReduce计算模型第22-23页
    2.3 HBase分布式数据库第23-25页
        2.3.1 数据存储模型第23-24页
        2.3.2 HBase数据库系统架构第24-25页
    2.4 Kafka分布式消息队列第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 安全通信环境下基于Storm的实时检测方案第27-49页
    3.1 车辆违章实时检测方案概述与架构设计第27-28页
        3.1.1 概述第27页
        3.1.2 架构设计第27-28页
    3.2 车辆违章实时检测算法及Storm拓扑设计第28-40页
        3.2.1 相关定义第28-31页
        3.2.2 车辆违章实时检测算法第31-34页
        3.2.3 启发式最短路径搜索算法第34-38页
        3.2.4 Storm拓扑设计第38-40页
    3.3 轻量级动态密钥数据加密方案第40-48页
        3.3.1 交通监控设备的通信安全问题第40-41页
        3.3.2 轻量级动态密钥数据加密方案细节第41-43页
        3.3.3 方案的BAN逻辑分析论证第43-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第四章 基于Hadoop的车辆历史轨迹并行分析方案第49-68页
    4.1 车辆历史轨迹并行分析方案概述与架构设计第49-50页
        4.1.1 概述第49页
        4.1.2 架构设计第49-50页
    4.2 车辆轨迹拆分算法第50-53页
        4.2.1 车辆轨迹情况分析第50-52页
        4.2.2 车辆轨迹拆分算法第52-53页
    4.3 基于轨迹分析的套牌车辆检测算法第53-57页
        4.3.1 基于轨迹分析的套牌车辆检测概述第53页
        4.3.2 基于轨迹分析的套牌车辆检测原则第53-55页
        4.3.3 基于轨迹分析的套牌车辆检测算法第55-57页
    4.4 缺失轨迹修复算法第57-63页
        4.4.1 缺失轨迹修复算法第57-61页
        4.4.2 各路段平均速度的获取第61-63页
    4.5 基于Hadoop的车辆历史轨迹并行分析算法第63-67页
    4.6 本章小结第67-68页
第五章 车辆轨迹分析系统的设计与实现第68-101页
    5.1 系统需求分析与架构设计第68-77页
        5.1.1 系统概述第68-69页
        5.1.2 系统需求第69-70页
        5.1.3 系统架构设计第70-72页
        5.1.4 数据库设计第72-76页
        5.1.5 部署视图第76-77页
    5.2 环境部署与数据准备第77-87页
        5.2.1 系统环境说明第77-78页
        5.2.2 集群部署第78-83页
        5.2.3 实验数据准备第83-87页
    5.3 系统实现与性能分析第87-100页
        5.3.1 系统主界面及用户登录功能第87-88页
        5.3.2 车辆违章实时检测及轻量级加密方案实现第88-92页
        5.3.3 车辆违章实时检测及轻量级加密方案性能分析第92-95页
        5.3.4 车辆历史轨迹并行分析方案实现第95-99页
        5.3.5 车辆历史轨迹并行分析方案性能分析第99-100页
    5.4 本章小结第100-101页
第六章 总结与展望第101-104页
    6.1 总结第101-103页
    6.2 不足与展望第103-104页
参考文献第104-109页
攻读硕士学位期间的研究成果第109-110页
致谢第110页

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