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引言

随着科技的发展，通过使用传感器、位置捕获和跟踪设备等技术产生了大量的位置相关方面的数据，智能交通系统(Intelligence Transportation Systems， ITS)领域的应用程序开始利用这些交通数据，来记录车辆移动和交通轨迹的动态生成情况[1]。车牌自动识别(Automatic Number Plate Recognition， ANPR)数据是对交通摄像头捕捉到的道路交通数据进行处理生成的数据。ANPR 数据每时每刻都在不停地产生，形成了庞大的数据规模。

现代社会道路监控技术发展的同时，违法犯罪行为与车辆、交通系统的联系也越来越密切。伴随车辆是一个交通术语，是指在一定时间内与追踪车辆以一定概率存在伴随关系的车辆。如果事先知道涉案车辆的车牌号，可以直接通过查询ANPR数据找出其伴随车辆，然而实际情况中往往并不知道涉案车辆的车牌号，在这种情况下就需要通过伴随车辆组发现方法从海量的ANPR数据中寻找出经常一起出现的伴随车辆，提供给公安机关进行排查。

在涉案车辆追踪服务应用中，可以对海量ANPR数据进行分析处理，为公安部门办案中的犯罪嫌疑车辆排查分析提供参考。本文的主要贡献是：1)提出了一种基于并行FPGrowth算法的伴随车辆组发现方法――FPDTC方法。该方法对关联分析中的FPGrowth算法作了并行化的改进和优化，解决了车牌识别大数据处理中涉及到的频繁子集挖掘问题;2)利用云计算环境下的分布式并行处理框架Spark，实现了该算法。经过实验验证该方法能够很好地处理海量ANPR数据，解决了单机模式下的内存不足等问题，在伴随车辆组分析发现上的性能得到了提升。

一、问题的提出

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