基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法

针对现有套牌车检测方法中所具有的成本高及检测效率低等缺点,提出一种基于历史车牌识别数据(ANPR)集的套牌车并行检测方法 TP-Finder,实现了基于整数划分的数据分块策略,能有效求解大规模数据并行处理时的数据倾斜问题,显著提升套牌车辆的发现性能。此外,实现了基于TP-Finder方法的套牌车辆查询系统,可准确呈现所有疑似套牌车辆的历史行车轨迹。最后,在某市真实交通数据集上对TP-Finder方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,与缺省的MapReduce分块策略相比较,TP-Finder的分块策略能够带来最大20%的性能提升。

交通流大数据中的套牌车并行检测算法

传统的套牌车识别算法通过串行工作方式在网格化城市交通监控系统所产生的大规模数据中进行两两比对实现套牌车检测,因此在处理海量数据时存在性能瓶颈问题。提出了一种新的基于Hadoop的MapReduce算法模型,该算法具有并行特征,通过引入多台硬件计算资源协同处理大规模数据下的套牌车检测问题,显著提高了计算性能。同时,采用基于动态旅行时间实时的时空窗口计算技术,能进一步提高算法的检测速度和识别精度。

物联网ZigBee技术在套牌车监管中的应用研究

随着物联网技术的应用发展,对套牌车进行有效的识别和治理已经成为可能。本文在对Zigbee技术进行深入研究的基础上,提出了一种利用Zigbee技术对套牌车进行有效监管的方案。整个系统组成部分有植入到机动车中的无源电子标签,ZigBee无线控制基站及后台应用程序。本文详细地描述了系统实现的关键软、硬件技术。该系统经过改造后还能应用在停车场收费等领域,具有较强的实用推广价值。本方案也对ZigBee技术在物流管理、交通管理、环境监控、医疗监控等领域的应用具备一定的参考借鉴价值。

基于海量数据统计的定向套牌车检测算法

套用车牌是一种侵犯车主利益的交通违法行为,识别套牌车将有助于公安机关进行交通和车辆管理。鉴于现有套牌车算法无法适应海量卡口行车数据统计,提出了一种基于海量数据统计的定向套牌车检测算法。试验结果表明,该算法有效降低了套牌车计算量,提高了套牌车检出率。

“套牌车”的法律分析及防范打击

"套牌车"的增多,不仅给道路交通安全带来了威胁,也损害了国家和群众的利益。文章从法律的角度出发,通过分析"套牌车"大量涌现的原因及其危害,旨在找出防范和打击的相应措施。

基于大数据技术快速分析套牌车方法

针对城市海量的卡口数据，从中能快速有效地检测出套牌嫌疑车，该文提出一种基于大数据技术快速分析套牌车方法，通过引入管理节点和多台数据节点资源协同并行处理海量数据下的套牌车检测问题，进一步提高检测速度和准确率。

改进的Floyd算法在套牌车辨别中的应用

针对套牌车辨别中用传统Floyd算法计算最短路径距离存在效率低和速度慢等问题,文中提出了一种改进的Floyd算法,减少了矩阵迭代过程中任意两点之间的最短路径计算量,提高了算法效率。在MATLAB中用同一矩阵对改进前后的Floyd算法进行仿真和比较,结果表明,改进后的算法在效率上高于传统算法。运用某市交通数据集辨别套牌车时,改进的Floyd算法效率比传统Floyd算法的效率提升了近30%,说明了改进的Floyd算法的高效性和实用性。

套牌车识别技术综述

随着我国社会经济的不断发展,人民生活水平不断提高,机动车保有量也持续增长,关于汽车的违法犯罪日益增多,套牌车就是其中之一,如何方便快捷地检测出套牌车是交管部门面临的一大难题。该文简述了几种常见的套牌车识别技术,论述了它们的工作原理和设计方法,对每种识别技术的优缺点及其使用范围作了相应的介绍,最后分析了套牌车识别技术中存在的问题及其发展趋势。

基于RAM-MS320C6x的高速套牌车检测识别系统设计

针对高速路上套牌车的检测准确性不高的问题,设计并实现了一种基于RAM-MS320C6x的视觉高速路上套牌车检测识别系统。系统采用以高性能、高集成度、低功耗系列的FPGA为核心的图像采集模块对高速套牌车图像进行采集及预处理操作,将经FPGA预处理后的高速套牌车图像数据传输至双口RAM中,数字信号处理器TMS320C6x接收到从双口RAM传递的信息后对高速套牌车图像数据进行数据库比对等处理并进行智能识别,实现高速套牌车的快速准确检测和识别。软件设计过程中,对基于RAM-MS320C6x的高速套牌车检测识别系统进行了详细分析,并给出了高速套牌车检测识别的程序代码实现,仿真实验结果表明所设计系统具有很强的准确性和实用性。

交互式套牌车可视识别与分析

交通卡口数据能够有效地用于识别套牌车行为,已有的方法通常基于规则查询套牌车记录,但较少提供规则的含义及其对查询结果的影响、套牌车行为模式的分析.为此提出一个基于交通卡口数据的交互式套牌车可视识别和分析系统.基于规则识别套牌车,设计可视查询与条件筛选,利用地图和时间线展示不同车型的时空分布,并分析套牌车主要出现的卡口和时间;通过设计Cir Flow图符和分布图展示单卡口和卡口对的统计信息,分析套牌车识别算法中的参数调整对识别结果的影响.最后,通过案例验证了系统的可用性.

基于卡口监测数据流的套牌车检测

套牌车行为不仅扰乱公共交通秩序,还危害了真实车主的利益,给社会带来了极大危害,整治套牌车刻不容缓.广泛使用的卡口时间对比法使用统一的速度阈值检测套牌车辆,一旦阈值设置不当,容易造成套牌误判和漏检,导致检测结果准确率低.针对这样的问题,本文提出了一种两阶段的套牌车检测框架.离线部分根据历史卡口摄像头监测数据分时段对各路段建立速度分布,确定不同时段各路段的正常速度阈值;在线部分基于滑动窗口模型,根据正常速度阈值,对各路段实时通行车辆进行持续监测,将高频度出现速度异常的车辆判定为套牌车.最后使用真实卡口监测数据集对所提方法进行有效性验证,实验结果表明该方法能够有效避免噪声数据干扰,从而显著提升了套牌车检测的准确率.

交通卡口大数据中的套牌车实时检测算法

传统的套牌车识别算法通过串行工作方式在网络化城市交通监控系统所产生的大规模数据中进行两两比对实现套牌车检测,因此在处理海量数据时存在性能瓶颈问题。文章提出了一种新的基于Storm框架的算法模型,该算法具有实时特征,通过引入多台硬件计算资源协同处理大规模数据下的套牌车检测问题,显著提高了计算性能。同时,采用基于滑动窗口计算技术,能进一步提高算法的检测速度和识别精度。

基于图像处理技术的套牌车识别系统的研究与设计

随着经济的增长,人们的生活水平得到了大幅度地改善与提高。在出行方面,机动车辆的数量也越来越多,交通拥堵现象加剧,因此各地相继出台了摇号等相应的限制措施。在此情况下,不法分子为了自己的一些个人利益铤而走险,不走正当途径,私自伪造汽车牌照,使得套牌车的现象普遍出现,严重扰乱了公共安全,并对真车主造成了非常巨大的影响。目前,套牌车辆的查处只能依靠交管部门人工识别以及群众的举报,事倍功半。另一方面,随着科技的不断发展,图像识别技术的不断完善,车牌识别技术已经普遍地应用到交管部门的电子眼系统之中,对违法犯罪车辆的查获起到了至关重要的作用。同时,机动车VIN码识别的相关技术也在稳步发展,因此,可以结合这三大基于图像识别技术的领域,应用于套牌车识别系统之中,对车辆进行识别与分析,让套牌车无处遁形。

交通运输执法中套牌车的治理策略

随着社会经济的发展,我国车辆数量呈现快速增长的局面,与此同时,车辆套牌行为也愈演愈烈。套牌车的泛滥损害了合法车主的基本利益,严重扰乱了道路交通秩序,因此需要采取积极有效的措施对套牌车交通安全综合治理工作进行完善,全面清除套牌车辆,为交通安全工作营造良好氛围。

套牌车识别技术发展概述

伪造号牌、套用号牌等行为,不仅增加了交通安全的潜在隐患,更严重扰乱了社会的经济秩序与治安秩序。近年来,随着图像识别技术的不断发展,交管部门对于套牌车的识别逐步由人工识别向技术识别转变。主要阐述人工识别、基于图像识别技术的识别、柔性标签识别与RFID识别技术等现存有效的识别套牌车方法,着重分析其使用原理及优缺点,最后展望了套牌车识别技术的发展前景。

经济新常态下交通运输执法中套牌车的治理策略

经济新常态下随着社会经济的发展,我国车辆的数量呈现快速增长的局面。在新的环境下车辆管理产生的问题日趋突出,其中套牌车交通安全综合治理是一项重要工作,套牌车对社会、交通危害较大,因此需要采取积极有效的措施对其进行处罚,同时建立完善的综合治理制度,全面消除套牌车辆,建立完善的交通安全综合治理机制,为交通安全和社会经济效益提升营造良好的交通环境。

基于车辆异常行为的套牌车并行检测方法

面对套牌车问题,当前检测技术误判率居高不下,稽查部门需要消耗大量人力资源审核检测结果。为了降低套牌车检测的误判率和虚警率,提出了一种基于车辆异常行为的套牌车并行检测方法。确立数种与套牌车相关联的车辆异常行为因素,针对海量通行数据,利用分布式架构建立相应异常行为的挖掘算法模型,并对某市高速公路的真实海量交通流数据进行挖掘;利用BP神经网络算法建立模型并对数种异常行为挖掘结果进行训练,从而综合考虑多种异常行为因素得出套牌车检测结果。研究结果表明,该并行检测算法有效地降低套牌车误判率至18%,可大幅度提高稽查人员的工作效率。

套牌车发生事故保险理赔的法理分析

机动车登记制度是公安部门对机动车辆进行管理的行政手段,为逃避行政部门监管未依法办理车辆登记手续的车辆为套牌车。保险理赔诉讼中,投保人对车辆套牌不知情的,保险人依据保险法有关规定提出免赔的抗辩不能成立,故在交强险范围内仍需理赔;而依据商业险保险条款,保险人在商业险范围内有权拒赔。

基于融合策略的套牌车主动识别算法

为扩大套牌车的识别范围并提高识别精度与效率,提出了一种基于融合策略的套牌车主动识别算法。首先,基于同一辆车不可能在极短时间内出现在相同或不同地点的原理,利用车辆的拍摄时间差进行第1步识别;然后利用改进的多重标号算法计算出交通网络中任意两个监测点之间的前N条最短路径,进而得到车辆的加权平均速度,再根据实时交通信息计算车辆为套牌车的可信度,从而实现对套牌车的第2步识别。在实地采集的智能交通数据上进行的实验结果表明,所提算法能有效地实现对套牌车的主动识别。

“套牌车”的防范打击研究

近年来,国内"套牌车"日益增多,引发了各种社会危害,不仅给道路交通安全带来了威胁,损害了国家和群众的利益,还滋生出系列社会问题和法律问题。"套牌车"大量涌现主要是因为法律法规不完善和打击难度较大。防范打击措施是:完善立法,加大打击力度;严格执法,加强管控;提高车主的自我保护意识。