基于Hadoop的道路匹配算法与车辆行驶轨迹还原系统的设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文背景 | 第9-10页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 云计算 | 第10-11页 |
| 1.2.2 道路匹配 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 Hadoop相关技术介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 HDFS | 第15-16页 |
| 2.2 MapReduce | 第16-20页 |
| 2.2.1 MapReduce基本思想 | 第17页 |
| 2.2.2 MapReduce体系结构 | 第17-19页 |
| 2.2.3 MapReduce作业执行流程 | 第19-20页 |
| 2.3 HBase | 第20-22页 |
| 2.3.1 HBase体系结构 | 第20-21页 |
| 2.3.2 HBase数据模型 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 道路匹配介绍 | 第23-31页 |
| 3.1 道路匹配基本概念 | 第23页 |
| 3.2 常用道路匹配算法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 几何匹配算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于路网拓扑结构的匹配算法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 基于概率统计的匹配算法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 基于模糊逻辑的匹配算法 | 第26-27页 |
| 3.2.5 相关性匹配算法 | 第27-28页 |
| 3.3 各个道路匹配算法的比较 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 道路匹配算法设计 | 第31-55页 |
| 4.1 定位数据预处理 | 第31-32页 |
| 4.2 电子地图数据库的建立 | 第32-40页 |
| 4.2.1 路网模型设计 | 第32-34页 |
| 4.2.2 道路原始数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.3 路网数据结构设计 | 第35页 |
| 4.2.4 地图网格划分 | 第35-37页 |
| 4.2.5 网格与路段关系的提取 | 第37-38页 |
| 4.2.6 电子地图数据库设计 | 第38-39页 |
| 4.2.7 电子地图数据库的实现 | 第39-40页 |
| 4.3 基于网格搜索的道路匹配算法设计 | 第40-47页 |
| 4.3.1 算法思路 | 第40-43页 |
| 4.3.2 算法流程图 | 第43-44页 |
| 4.3.3 算法关键代码 | 第44-47页 |
| 4.3.4 与其他算法的对比实验 | 第47页 |
| 4.4 道路匹配算法迁移至Hadoop平台 | 第47-53页 |
| 4.4.1 Hadoop组件的选用 | 第47-48页 |
| 4.4.2 待匹配数据存储方式设计 | 第48-49页 |
| 4.4.3 匹配结果存储格式设计 | 第49页 |
| 4.4.4 道路匹配算法的MapReduce实现 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 车辆行驶轨迹还原系统的设计与实现 | 第55-61页 |
| 5.1 系统功能设计 | 第55-56页 |
| 5.2 系统流程设计 | 第56-57页 |
| 5.3 系统详细设计 | 第57-60页 |
| 5.3.1 系统开发环境与工具 | 第57页 |
| 5.3.2 系统类图设计与分析 | 第57-59页 |
| 5.3.3 系统界面展示 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 实验及分析 | 第61-71页 |
| 6.1 测试环境搭建 | 第61-67页 |
| 6.1.1 硬件环境 | 第61页 |
| 6.1.2 软件环境 | 第61-67页 |
| 6.2 测试过程 | 第67-68页 |
| 6.2.1 Hadoop群集平台下的道路匹配测试 | 第67-68页 |
| 6.2.2 单机平台下的道路匹配测试 | 第68页 |
| 6.3 测试结果及分析 | 第68-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第77-79页 |
| 科研项目 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
