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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明一种访存性能优化的车辆相似轨迹查询方法，涉及计算机存储领域，包括数据预处理阶段、点伴随车对计算及判定阶段和车辆轨迹相似度计算阶段；在第一阶段，输出去除无用信息后的数据集，存储至HDFS中，作为第二阶段的输入；在第二阶段，将点伴随车对划分为有效伴随车对或偶然伴随车对，输出有效伴随车对数据集，存储至HDFS中，作为第三阶段的输入；在第三阶段，统计每个有效伴随车对的伴随次数，计算有效伴随车对轨迹相似度，框架输出相似度大于阈值的车对数据集，存储至HDFS中。本发明能够减少第二阶段生成的中间数据量，有效降低磁盘空间占用与第三阶段输入的数据量，加快伴随次数统计和轨迹相似度计算，实现相似轨迹查询性能的提升。

主权项：1.一种访存性能优化的车辆相似轨迹查询方法，其特征在于，基于环域计算的数据合并与删除策略，对于车牌识别数据分区域进行环域计算，计算采用三阶段MepReduce程序，具体包括：在第一阶段，进行数据预处理操作；通过Map任务去除数据中无用信息，仅保留地点、车牌号和时间三个字段；将车牌号作为Key，地点=时间作为Value输出，其中，“=”为连接符；在Reduce任务中，统计每辆车的轨迹长度，并根据地点生成区域号和环号，其中在一个区域内拥有最大环号的环域为边界环域，其余环域为普通环域，将区域号与其对应的最大环号写入区环域记录表中，并将区域号=环号=地点作为Key，时间=车牌号=轨迹长度作为Value，输出轨迹长度大于阈值的车辆；在第二阶段，进行删除偶然伴随和去冗余操作；将第一阶段的输出作为第二阶段的输入，执行Map任务时，将输入数据直接输出给Reduce任务处理；在Reduce任务中，利用滑动时间窗口，将窗口内首车与其他车判定为点伴随关系，即为点伴随车对，并生成以车牌号i=轨迹长度i：车牌号j=轨迹长度j为Key，首车时间为Value的键值对；其中，i和j表示编号，i和j的范围为1至区域内通过的车数量；进行点伴随车对判定：对于普通环域的点伴随车对，将车对分为有效伴随车对与偶然伴随车对，其中有效伴随车对写入有效伴随缓存结构，偶然车对写入偶然伴随记录表；若环域处理过程中内存不足，将缓存结构中的有效伴随车对持久化到磁盘，并清空偶然伴随记录表；对于边界环域的点伴随车对，都判定为有效伴随车对，直接输出到磁盘；区域处理结束后，输出缓存结构中的有效伴随车对；在第三阶段，计算车辆轨迹相似度；将第二阶段的输出作为第三阶段的输入，执行Map任务时，将输入数据直接输出给Reduce任务处理；在Reduce任务中，统计每个有效伴随车对的伴随次数，并利用伴随次数、轨迹长度i和轨迹长度j，计算轨迹相似度；最后输出轨迹相似度符合阈值的车对。

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百度查询： 华侨大学 一种访存性能优化的车辆相似轨迹查询方法