[发明专利]一种基于flink架构的实时车速监测方法

说明书

一种基于flink架构的车速监测方法，通过雷达测速仪采集数据，使用Flink平台进行数据清洗，经过flink平台，分析车速大于限速阀值且车间距小于200米的数据，获取车辆行驶信息；利用flink平台进行消息消费，将行驶安全范围内的超速车辆信息反馈给车载系统，汽车的车载系统将超速的车辆情况通报给司机；同时进行数据存储，以便读取历史数据，为交警提供调查超速事故依据、仿真模拟超速事故之用途。

技术领域

本发明涉及速度监测领域，特别涉及一种基于flink架构的车速监测方法。

背景技术

在现有的交通道路发展过程中，每年时常发生交通事故伤亡事件，数量不减反增，带来的不只是给家庭带来伤害、也间接影响社会发展。通过监控还原我们可以分析出很多原因导致。客观原因例如雨雾雪天气等等，主观原因中一条让人印象深刻就是超速引起，道路上部分司机并不是按照正常车速行驶，这就给同行其他司机造成一种安全隐患。

安全行驶的前提按照交通法规定不能超速，事实上并不是每个司机遵守交通法规。目前我国各个道路上检测超速大部分都是通过监控拍摄，电子摄像采集等反馈提取，静态监控采集车辆速度只能便于事后处理追究车祸事故责任。静态采集超速车辆并不能阻止车祸发生，只能常态化监控到车辆是否超速，也不能实时去反馈给正常行驶的司机周边超速行驶车辆信息，更不便于让司机提高安全戒备留意动态超速车辆是否在安全距离行驶。因为每辆车高速动态变化都是一直存在危险系数的，此时如果不及时提醒正常行驶司机周边异常超速车辆的变化，就极有可能引发车辆事故。

发明内容

为了弥补现有技术的不足，提供一种基于flink架构的实时车速监测方法。本发明结构清晰、计算快捷，可以有效避免车辆事故发生减少不必要的损害，帮助驾驶员进行安全行驶。

为实现上述发明目的，一种基于flink架构的实时车速监测方法，包括以下步骤：

步骤一：数据采集，根据雷达测速仪反馈的数据使用分布式收集海量数据flume组件实时采集高速路上每辆车行驶速度值、当前路段限速阈值、超速持续时间、超速里程、车间距、数据采集的时间、车牌号。

步骤二：数据清洗：

步骤2.1，使用Flink平台的map算子拆分功能，将步骤一中搜集到的数据，每条记录一行一行转换出来；

步骤2.2，使用Flink平台的flatmap算子拆分功能，将步骤2.1中每条记录由一行转换成多行；

步骤2.3，使用Flink平台的keyby算子分区功能，将步骤2.2中每条记录按照速度值字段进行数据分区，将相同的速度值放到同一个分区；

步骤2.4，使用Flink平台的filter算子过滤功能，将步骤2.3中的分区数据过滤掉正常行驶车辆速度值没超过限速阈值的数据，保留超过道路限速阈值且车间距小于200米的车辆数据；

步骤三：数据分析，基于前两步操作以后搜集到的数据经过flink平台，分析车速大于限速阀值且车间距小于200米的数据，获取每辆车当前行驶速度值 、当前路段限速阈值、超速持续时间、超速里程、车间距、数据采集的时间、车牌号，把这些数据信息反馈出去以供下游消息队列消费；

步骤四：数据消费，第三步产生我们期望的数据视其为消息；flink平台使用具备消费消息功能的kafka组件，按照精确消费原则进行数据消费，并将行驶安全范围内的超速车辆信息反馈给车载系统，汽车的车载系统将超速的车辆情况通报给司机；

步骤五：数据存储，步骤四中kafka组件消费完数据之后需要把数据写入到分布式文件系统HDFS中存储，用于维护人员读取历史数据，为交警提供调查超速事故依据、仿真模拟超速事故之用途。