Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/5688
Title: HỆ THỐNG GIÁM SÁT GIAO THÔNG VÀ NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE THỜI GIAN THỰC DỰA TRÊN NỀN TẢNG XỬ LÝ DỮ LIỆU LỚN
Authors: Phan, Thượng Cang
Tăng, Vĩnh Tài
Keywords: TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH
Issue Date: 2018
Publisher: Trường Đại học Cần Thơ
Abstract: Bài toán hệ thống giám sát giao thông và nhận dạng biển số xe thời gian thực dựa trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn là một bài toàn điển hình cho các lớp bài toán vừa nêu ở trên. Để giải quyết được yêu cầu thực tế đã đặt ra và xây dựng hệ thống này, kỹ thuật lập trình song song đã được nghĩ tới thay thế cho các kỹ thuật lập trình theo hướng tuần tự trên một máy, với mục đich nhằm tăng tốc độ xử lý trên một tập dữ liệu lớn và dữ liệu này hoàn toàn trong thời gian thực. Có rất nhiều mô hình lập trình để hỗ trợ cho kỹ thuật lập trình song song. Trong đó, mô hình lập trình được chọn nghiên cứu ở đây là mô hình lập trình Apache Spark. Sử dụng Spark kết hợp cùng với OpenCV,OpenAlpr,Apache Kafka và MongoDB để giải quyết bài toán nêu trên. Bên cạnh đó để thực hiện việc giao tiếp giữa client với server trong đề tài sử dụng Vert.x để làm điều này. Với mô hình lập trình Spark, Có rất nhiều bài toán cần xử lý trên tập dữ liệu streaming lớn làm nó trở nên đơn giản và giảm thiều thời gian xử lý. Kết quả thực nghiệm cho thấy khi xây dựng hệ thống giám sát giao thông và nhận dạng biển số xe thời gian thực dựa trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn đã tăng tốc xử lý dữ liệu đáng kể, giảm thiểu thời gian xử lý. Góp phần rất lớn vào việc xây dựng công cụ tìm kiếm hiệu quả. Điều này càng làm tăng khả năng tin cậy đối với mô hình lâp trình Spark trong việc giải quyết các bài toán đặc trưng trên tập dữ liệu lớn và tập dữ liệu lớn thời gian thực.
Description: 63 tr
URI: http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/5688
Appears in Collections:Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
3.28 MBAdobe PDF
Your IP: 18.188.137.209


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.