本文選題：套牌車　切入點：車牌識別　出處：《計算機應用》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：套牌車的甄別具有時效性約束。針對現(xiàn)有計算檢測方法中所出現(xiàn)的精度低、響應慢等局限,提出了一種基于實時車牌識別(ANPR)數(shù)據(jù)流的套牌車流式并行檢測方法,設計了基于路段閾值表和時間滑動窗口的套牌計算模型,能夠?qū)崟r地甄別出交通數(shù)據(jù)流中的套牌嫌疑車。在Storm環(huán)境下,利用某市真實交通數(shù)據(jù)集模擬成實時交通流數(shù)據(jù)進行實驗和評估,實驗結果表明計算的準確率達到98.7%,并且一條車牌識別數(shù)據(jù)的處理時間為毫秒級。最后,在該計算模型基礎上實現(xiàn)了套牌車稽查防控系統(tǒng),能實時甄別并展現(xiàn)出當前時刻城市交通網(wǎng)中出現(xiàn)的所有套牌嫌疑車。
[Abstract]:In view of the limitation of low precision and slow response in the existing calculation and detection methods, a parallel detection method based on real-time vehicle license plate recognition and ANPR-based data flow detection is proposed in this paper. Based on the threshold table of road section and the time sliding window, a set of card calculation model is designed, which can identify the suspected vehicle in the traffic data flow in real time. In Storm environment, The real traffic data set of a certain city is used to simulate real-time traffic flow data for experiment and evaluation. The experimental results show that the accuracy of the calculation is 98.7and the processing time of a license plate recognition data is millisecond. Finally, Based on the calculation model, the system of checking and controlling the brand car is realized, which can identify and display all the suspected vehicles in the urban traffic network at the present time in real time.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學數(shù)據(jù)工程研究院;大規(guī)模流數(shù)據(jù)集成與分析技術北京市重點實驗室(北方工業(yè)大學);
【基金】：北京市自然科學基金資助項目(4162021) 北京市教育委員會科技計劃面上項目(KM2015_10009007) 北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助青年骨干個人項目(2014000020124G011)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1596044