基于Hadoop的交通视频异常事件检测系统的设计与实现的任务书.docx

基于Hadoop的交通视频异常事件检测系统的设计与实现的任务书
任务书
1.课题背景
近年来，随着城市化进程的不断加快，交通拥堵和交通安全问题愈发凸显。为了解决这些问题，交通监控系统的应用变得越来越广泛。传统的交通监控系统主要依靠人工巡视，这种方式存在着效率低、漏检应急事件等问题。因此，如何提高交通监控系统的效率和准确性已经成为一个重要的研究方向。
2.课题目的
本课题旨在研究基于Hadoop的交通视频异常事件检测系统的设计与实现，通过对交通视频流的分析，实现对交通异常事件的自动识别和报警，为城市交通治理提供技术支持。
3.研究内容
（1）建立基于Hadoop的交通视频异常事件检测系统的架构模型，清晰界定系统各个模块的功能和任务。
（2）利用图像处理和计算机视觉技术，提取交通视频流中的特征数据，包括车辆数量、速度、运动轨迹、车辆类型和颜色等。
（3）构建模型，利用机器学习算法对交通视频流中的正常和异常事件进行分类，包括事故、阻塞、逆行和非机动车乱穿等。
（4）设计交通异常事件的报警机制，及时向交通管理部门和指挥中心发出警告信息，并提供详细的事件描述和定位信息。
4.实施方案
（1）设计交通视频采集系统，采用高清晰度摄像头进行视频录制，并进行云端来存储。
（2）利用Hadoop等大数据框架技术对交通视频流进行处理，提取交通特征数据。
（3）利用机器学习算法对交通特征数据进行分类，并设计异常事件的判定规则。
（4）设计交通异常事件的报警机制，并将判定结果展示在地图上，提供详细的事件描述和定位信息。
（5）设计数据可视化界面，实时显示交通事件及其情况，帮助交通管理部门及时响应应急事件。
5.预期成果
（1）建立基于Hadoop的交通视频异常事件检测系统，并实现交通视频流的处理和分析。
（2）实现对交通异常事件的自动识别和报警机制。
（3）构建数据可视化界面，实时显示交通事件情况。
（4）验证系统的准确性和高效性，并提出优化方案。
6.进度安排
第一阶段：系统架构设计（1周）
第二阶段：交通特征数据提取和预处理（2周）
第三阶段：机器学习算法和模型构建（2周）
第四阶段：异常事件识别和报警机制设计（2周）
第五阶段：界面开发和系统测试（3周）
第六阶段：系统优化和结果展示（1周）
7.参考文献
[1]常海滨,史海涛.基于智能交通图像识别技术的道路交通事件发现[J].计算机应用研究,2017,34(4):965-969.
[2]马晓亮,窦素玉.基于Hadoop平台的交通数据分析和挖掘[J].微型机与应用,2015,34(4):965-969.
[3]郝兴洲,邱开富.基于多特征融合的智能交通异常事件检测研究[J].计算机工程与科学,2015,37(1):22-26.
[4]焦家怡,李杨,夏晓春.基于Hadoop的车辆轨迹异常行为检测方法[J].微型电子与计算机应用,2017,36(6):1267-1271.