基于网格化监控的套牌车检测系统

针对目前套牌车泛滥的现状,提出了一种基于网格化监控的套牌车检测系统。该系统使用车牌识别技术,采集经过监测点车辆的信息,如车牌、出现时间。按照一辆车不可能"同时"出现在两个地点的原理,自动完成套牌检测。在车牌识别技术可靠的基础上,该系统的套牌检测率不低于99%。

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。

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。

基于多任务Faster R-CNN车辆假牌套牌的检测方法

针对现有车辆假牌套牌各种检测方法存在计算复杂度高、检测精度低、鲁棒性欠缺等问题,提出一种基于多任务的高速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)车辆假牌套牌的检测方法。首先利用时空约束得到疑似套牌车辆,接着用Faster R-CNN定位分割出车辆前脸部分图像,然后对疑似套牌车辆的车脸公脸部分(车辆的基本特征)的特征进行比对;在此基础上再对高仿套牌车辆的车脸私脸部分(车检标)的细微特征进行检测比对。这种分层次的、从车辆宏观特征到微观特征的视觉检测方法,具有检测速度快、鲁棒性高、泛化能力强、实施部署方便、检测精度高等优点。实验研究表明,在Vehicle ID数据集和杭州卡口数据集中分别取得了99.39%、99.22%的检测精度。

基于Kafka和Storm的车辆套牌实时分析存储系统

城市机动车数量、出行量的增加,使得车辆套牌现象屡禁不止.交管部门为了解决套牌监测的难题,采用传统的识别方式(如基于人工识别、基于牌照识别、基于射频识别等).然而面对海量的日志记录,这些方式普遍存在效率低、实时性差的问题.为此引入大数据技术,提出一个基于Kafka和Storm的车辆套牌实时分析存储系统.Kafka可以作为中间件进行缓存,提高数据采集和数据分析的同步性,还能避免数据丢失;Storm框架可以实现日志信息的实时计算,然后将套牌车辆信息存入指定文档中.整个系统具有实时、分布式存储、稳定、可扩展等特性.

数字水印在车牌照检测中的应用

机动车已成为市民出行的主要交通工具之一,假牌套牌运算为机动车的有效管理保驾护航。然而交通运算中假牌套牌运算数据量大,即使仅考虑一个城市的次干道级别的所有道路1.5小内的车辆套牌假牌运算都会因数据量过大难以满足工程需要,假牌套牌处于无管制状态。笔者提出用图像水印实现交通运算中套牌假牌的运算,这将大大提高交通运算的效率。利用图像经打印照相后其能量分布不会改变的特性,在DCT域嵌入水印信息,实现实物车牌的版权保护。给出了具体实现步骤,通过仿真实验证明该方法的可行性。

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。

基于字符包络和笔画宽度的伪车牌判断方法

车牌定位结果中往往存在一些误检,为了减少车牌识别后续模块的计算负担,并提升最终识别结果准确率,提出一种基于字符包络分析和笔画宽度统计的伪车牌排除方法。该方法将车牌定位结果图像二值化和反色判断后,对二值图中字符前景的上下轮廓提取包络,统计上下包络线的间距,设定阈值排除一部分伪车牌;再对二值图像各行前景点进行笔画宽度统计,计算得到多个指标,进一步排除更多伪车牌。实验结果表明,该方法能排除复杂场景中的绝大多数伪车牌。

基于高频违章数据下的多点协同识别汽车套牌

将高频交通违章数据作为各监控点监控车辆的依据,与高频违章牌号一致的车辆记录下来,生成各监控点的高频数据。将各个监控点的高频数据交叉对比,提取牌号相同的数据,形成套牌疑是数据库。将疑是数据中同一牌号的车辆,并通过不同监控点的时间与距离来计算车速。根据计算车速是否合理,即可以判断套牌车辆。

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。

电饭煲锁盖片注射模设计

介绍了1副1模1腔结构的假三板模设计,模具结构在通用型两板模的基础上进行了改进,以适应塑件的自动化生产。模具经实际生产验证,机构设计合理,结构简单,对类似模具设计具有参考意义。

车辆假牌套牌多约束智能检测方法

假牌套牌是车辆严重违法行为,给社会安全与经济秩序带来极大危害.论文总结了假牌套牌车辆检测的约束条件,在此基础上提出了一种智能检测方法,为此类车辆违法行为检测提供技术支持.即:同时满足以下3个约束条件即为合法车辆:(1)信息一致性;(2)案底清白性;(3)逻辑一致性.在此基础上,利用交通卡口数据及基础地理信息库,逐一对约束条件进行检测,进而实现多约束的智能检测方法.论文开发了原型系统,验证了该方法的有效性.

与IP板相关的CR图像伪影分析及对策

计算机射线照相(CR)获得的影像往往会带有各种伪影,直接影响诊断质量,伪影可能来源于整个CR系统的各个部分,如:成像板(IP)、扫描、读出、处理、擦除、激光照相机等等,而成像板作为CR系统中用于捕俘射线影像信息的传感器,其影响是最关键的,本文集中分析与IP板相关的图像伪影及应对措施。

一种车脸识别算法的研究与应用

基于车牌识别技术的停车场收费系统存在无牌车无法自动扣费以及套牌车逃费等问题。针对这一问题,需要基于车牌之外的其它特征来对车辆进行自动准确地识别。车脸能够有效表达车辆的特征信息,因此文中提出了一种基于卷积神经网络的车脸识别算法,该算法可以根据车脸图像自动准确地识别车辆,有效解决车辆身份识别中过度依赖于车牌的问题。实验结果表明,该算法的车脸识别准确率可以达到94.23%,明显优于传统的车脸识别算法,证明了该算法的可行性。最后,将车脸识别技术融合进智能停车场收费系统,可以有效地解决无牌车无法自动扣费和套牌车逃费的问题。

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要。研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法。对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆。然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量。选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率。对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%。相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑。

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.

用X射线荧光分析技术甄别金制品和镀、包金赝品

从理论上阐述了把Ｘ射线荧光分析和低能伽玛射线散射结合起来甄别金制品和镀、包金赝品的可行性，并在实验中进行了验证。这一方法适用于镀。

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。