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基于时空大数据的异常车辆检测
被引量:
2
1
作者
赵清华
蒋同海
+1 位作者
赵凡
马博
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第4期139-142,共4页
针对传统人工检查黑车的方式不但耗时耗力而且效率低下的问题,提出一种新的自动检测黑车的方法。在Hadoop平台上,对物联网技术采集的全疆车辆加气数据进行分析;抽取车辆加气的时间特征和空间特征;利用随机森林算法研究车辆与驾驶员、加...
针对传统人工检查黑车的方式不但耗时耗力而且效率低下的问题,提出一种新的自动检测黑车的方法。在Hadoop平台上,对物联网技术采集的全疆车辆加气数据进行分析;抽取车辆加气的时间特征和空间特征;利用随机森林算法研究车辆与驾驶员、加气站间的关系,从而发现具有异常加气模式的黑车车辆。在大规模真实数据集上的实验表明:提出的方法在黑车发现问题上有较高的准确率,可以用于帮助有关部门提高黑车检测的效率。
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关键词
异常车辆
检测
黑车检测
时空数据
特征抽取
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职称材料
题名
基于时空大数据的异常车辆检测
被引量:
2
1
作者
赵清华
蒋同海
赵凡
马博
机构
中国科学院新疆理化技术研究所
中国科学院大学
新疆民族语音语言信息处理实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第4期139-142,共4页
基金
中国科学院西部之光人才培养计划项目(2016-QNXZ-A-3)
新疆维吾尔自治区"十三五"重大专项项目(2016A03007-2)
新疆维吾尔自治区高技术计划项目(201512103)
文摘
针对传统人工检查黑车的方式不但耗时耗力而且效率低下的问题,提出一种新的自动检测黑车的方法。在Hadoop平台上,对物联网技术采集的全疆车辆加气数据进行分析;抽取车辆加气的时间特征和空间特征;利用随机森林算法研究车辆与驾驶员、加气站间的关系,从而发现具有异常加气模式的黑车车辆。在大规模真实数据集上的实验表明:提出的方法在黑车发现问题上有较高的准确率,可以用于帮助有关部门提高黑车检测的效率。
关键词
异常车辆
检测
黑车检测
时空数据
特征抽取
Keywords
abnormal vehicle detection
unlicensed taxis detection
spatio-temporal data
feature extraction
分类号
TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空大数据的异常车辆检测
赵清华
蒋同海
赵凡
马博
《传感器与微系统》
CSCD
2019
2
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