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该系统提供基于Flink的分布式驾驶预测和数据分析功能。

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简介：
利用Flink和随机森林模型，系统能够实时地监测驾驶员用户的警惕状态，同时进行深入的数据统计与分析。这些分析结果随后会被存储到HBase数据库中，并通过Websocket技术将最新的分析成果实时地推送给用户。后端开发采用了Flink、Flume、Kafka、HBase和MySQL等技术，并结合Spring Boot框架构建前后端通信机制。前端方面，则使用了Vue.js、Echart图表库以及ElementUI组件库。此外，机器学习方面，我们依赖于sklearn以及PMML技术来实现模型的应用。

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  • 基于Flink的分心驾驶预测及数据分析系统.zip
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    本项目构建了一个基于Apache Flink的数据流处理平台，用于实时分析和预测驾驶员的分心行为，通过采集车辆传感器数据与驾驶员操作信息进行深度学习模型训练，旨在提高行车安全。 通过Flink与随机森林模型实时识别驾驶员用户的警惕状态，并进行进一步的数据统计和分析。将这些分析结果存储在HBase数据库中，并利用WebSocket技术向用户提供实时的更新信息。后端采用的技术栈包括：Flink、Flume、Kafka、HBase、MySQL，以及Spring Boot框架；前后端通信协议为WebSocket（使用STOMP）与HTTP（前端通过axios实现）。前端开发则基于Vue.js框架构建，同时结合ECharts和ElementUI进行数据可视化。机器学习部分采用sklearn及PMML相关技术。
     
  • 基于Flink的分布式数据处理系统.zip
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    本资料深入探讨并实现了一个基于Apache Flink的高效能分布式数据处理系统，旨在解决大规模实时数据分析中的挑战。通过源代码与详细文档相结合的方式，为开发者提供了一个全面理解及实践Flink框架的机会，适用于研究和工业应用。 基于Flink的分布式数据分析系统是一种高效处理大规模数据流的应用框架。它能够支持实时计算、批处理等多种应用场景，并且具有高可用性和可扩展性等特点。通过利用Flink的强大功能，该系统可以实现复杂的数据分析任务，在大数据领域有着广泛的应用前景。
     
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  • 自动驾驶系统的功能测试（第1至9部分）.pdf
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    本研究通过设计并发放针对驾驶员行为的问卷调查，收集大量驾驶者的行为数据，旨在深入分析和分类不同的驾驶风格。 本研究旨在探讨驾驶员行为模式及其分类特征，并以此为基础为更高级的驾驶辅助系统提供支持。在北京对225名非职业司机进行了标准驾驶员行为问卷（DBQ）调查，以获取他们的自我报告数据。通过统计分析验证了该问卷的有效性，并采用验证性因素分析来探索潜在的因素结构。 从问卷中提取出四个关键特征：速度优势、空间占用、竞争权和竞争空间优势，用以量化驾驶者的特性。基于模糊C均值算法，利用这四项指标进行驾驶员分类研究并确定合理的类别数量。通过统计方法评估不同类别的分布情况，并将其与受访者过去五年内是否发生过交通事故的报告结果相比较。 结果显示，这些分类能够准确反映实际驾驶状况。此外，还分析了人口统计数据和驾驶行为类型之间的关联性：女性比男性更倾向于谨慎驾驶；而年龄较大且经验较少的新手司机则表现出更加保守、适度的行为模式。
     
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