简介:智能交通分析性监控系统需要在不断产生的、海量的、格式多样的过车数据中快速发现问题,最好在问题发生时就发出预警。交通管理部门传统使用的数据库能力有限,无法满足对实时性的需求。所幸,这个难题恰好是近年来热门的大数据技术的强项。大数据技术以其分布式的计算方式尤其擅长对海量数据进行快速处理。大数据已经有相对成熟的技术来进行复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询和基于实时数据的流处理。本文分析了当前分析监控系统的不足,通过对业务逻辑关系的深入分析,采用TranswarpStream技术实现大数据的实时处理,支撑实时显示和告警机动车违规违章活动热点,以及分析机动车活动轨迹并做预测等应用。
简介:本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算法的一个典型应用场景为监控视频动态背景建模,监控视频的每一帧图像的背景部分由于具有很强的相似性而构成低秩部分,而少量的运动目标构成视频的前景则对应于稀疏部分ReProSMR算法对图像序列进行矩阵低秩稀疏分解,便可成功地将静止的背景和活动的前景分开,从而实现背景动态建模和运动前景识别。ReProSMR算法是递归投影压缩传感(ReProCS)算法引入张量主成分分析后的改进算法实验结果表明,ReProSMR算法的计算效率显著高于ReProCS算法。
简介:"七八十年代长春一汽的生产劳模和技术标兵现在都干什么呢?"当小W(汽车修理工)突然很认真的问我这个问题时,差一点没让我乐背过气去。我真怀疑他是从哪里知道的这个词,因为这样的"称号"已经不用很久了。也许他们中的一些人成为了商人,也许一些人还担任了领导职务,种种可能吧。但有一点几乎是可以确定的,他们的管理能力在一天天提高完善,可他们的技术操作能力已经跟不上这个时代的要求了,因为新知识、新技术的发展速度太快势头也太迅猛,知识的半衰期变得越来越短,使你无暇做丝毫的放松。我们这些搞技术的似乎都有这样的感觉:今天你甜美地睡了一觉,当明天醒来时,发现你所熟悉的那个领域已经变得陌生了。也许代表汽车尖端科技的汽车局域网控制系统持续发展下去,在未来将彻底改变我们今天的工作方式。汽车中就好像有一个网络化的信息平台,我们只需轻动鼠标,就可以完成各种各样的信息处理。如果说新科技的共同特点是让复杂变得简单,那么汽车局域网的目的就是把汽车的所有信息一网打尽。