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题名基于车牌识别大数据的伴随车辆组发现方法
被引量:11
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作者
曹波
韩燕波
王桂玲
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机构
山东科技大学信息科学与工程学院
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期3203-3207,共5页
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基金
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130502)
北京市自然科学基金重点项目(4131001)
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文摘
基于对车牌识别大数据的处理与分析,可以完成伴随车辆组的发现,在涉案车辆追踪等方面具有广泛的应用。然而当前单一机器模式下伴随车辆组发现算法存在时间和空间上处理性能低下等问题。针对此问题,提出了一种伴随车辆组发现方法——FP-DTC方法。该方法将传统的FP-Growth算法利用分布式处理框架Spark进行了并行化,并作了相应的改进和优化来更加高效地发现伴随车辆组。实验结果的分析表明,提出的方法能够很好地解决车牌识别大数据上的伴随车辆组发现问题,性能相比采用同样方法的Hadoop实现提升了近4倍。
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关键词
智能交通系统
车牌识别
伴随车辆组
FP-GROWTH算法
Spark并行框架
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Keywords
Intelligence Transportation System (ITS)
license plate recognition
travelling companions
FP-Growth algorithm
Spark parallel framework
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名类自动车牌识别轨迹数据的伴随车辆组挖掘
被引量:2
- 2
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作者
王保全
蒋同海
周喜
马博
赵凡
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机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第11期3064-3068,3094,共6页
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基金
新疆维吾尔自治区重点实验室项目(2016D03019)
新疆维吾尔自治区高技术计划项目(201512103)
中国科学院科技服务网络计划(STS计划)项目(KFJ-EW-STS-129)~~
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文摘
自动车牌识别(ANPR)数据比私人全球定位系统(GPS)数据更易获得,且包含更有用的信息,但是相对成熟的针对GPS轨迹数据挖掘伴随车辆组方法并不适用于自动车牌识别数据,现有的少量自动车牌识别数据伴随车辆组挖掘算法存在重视轨迹相似而忽视时间因素的缺陷,因此提出一种基于轨迹特征的聚类方法挖掘伴随车辆组。针对自动车牌识别数据中采样点固定而采样时间不定的特点,通过轨迹中共现的次数判定两个对象构成伴随模式。该共现定义引入豪斯多夫距离,综合考虑轨迹的地点、方向和时间特征,旨在挖掘数据中采样点不同但采样点距离近且轨迹相似的伴随车辆组,以此提高伴随车辆组挖掘效率。实验结果表明,所提方法较现有方法更能有效挖掘伴随车辆组,识别非伴随模式数据,效率提升了近两倍。
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关键词
自动车牌识别轨迹数据
伴随车辆组
基于密度的空间聚类
豪斯多夫距离
共现
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Keywords
Automatic Number Plate Recognition (ANPR) trajectory data
traveling companions
Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise (DBSCAN)
Hausdorff distance
co-occurrence
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法
被引量:3
- 3
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作者
王路辉
王桂玲
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机构
北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期193-199,共7页
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基金
北京市自然科学基金重点项目(4131001)
北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201310009009)
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文摘
针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组。实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的。
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关键词
智能交通系统
车牌自动识别流数据
伴随车辆组
SPARK
Streaming并行框架
DStream模型
Eclat算法
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Keywords
intelligent transportation system
Automatic Number Plate Recognition (ANPR) stream data
accompanyingvehicle group
Spark Streaming parallel framework
DStream model
Eclat algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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