發(fā)布時間：2017-10-21 07:29

  本文關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)的道路擁堵和車輛行為數(shù)據(jù)挖掘分析

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【摘要】：隨著社會的快速發(fā)展和人們生活水平的提高,汽車已經(jīng)是越來越多人首選的交通工具,給人們出行帶來了非常大的便捷。但另一方面,汽車數(shù)量的快速增長,會給公路交通帶來一定的壓力,交通擁擠、交通事故等現(xiàn)象對人們的生活造成了不小的影響,同時也阻礙了交通運輸?shù)陌l(fā)展。因此,應用信息技術(shù)幫助解決上述問題具有重大意義。車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)的分支,是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,車聯(lián)網(wǎng)是由車輛位置、路線、車速等信息構(gòu)成的龐大的網(wǎng)絡(luò)。以計算機圖像處理為核心的車牌識別技術(shù),從路口攝像頭采集的交通視頻中實時提取車牌號碼,并將相關(guān)交通信息存入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中,這種依靠軟件實現(xiàn)的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)已經(jīng)越來越被推崇。車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)所保存的海量的交通數(shù)據(jù),其背后隱藏的潛在信息具有非常大的現(xiàn)實意義,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對海量交通數(shù)據(jù)進行科學分析,提取數(shù)據(jù)背后的知識,并將其服務于實際的車聯(lián)網(wǎng)中,使人、車、路更為和諧。本文所做的工作如下：(1)研究圖像中車牌定位、車牌字符分割、字符識別的方法。實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)中提取圖像中的車牌區(qū)域,對傾斜校正后的車牌進行字符分割,使用基于多分類器的方法進行字符識別等過程。(2)從車聯(lián)網(wǎng)中獲得交通數(shù)據(jù),以交通擁堵指數(shù)為依據(jù),以杭州市延安路北到南路段為研究對象,基于C4.5算法實現(xiàn)交通擁堵預測的決策樹。(3)在突變的采樣點處對軌跡進行分段,設(shè)定軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化表示形式和軌跡段的相似度定義,使用DBSCAN算法實現(xiàn)車輛軌跡數(shù)據(jù)的聚類分析。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)挖掘 C4.5 DBSCAN
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.44;TN929.5;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 車聯(lián)網(wǎng)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘在車聯(lián)網(wǎng)中的研究現(xiàn)狀14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-16
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第2章 車聯(lián)網(wǎng)中基于視頻的車牌識別技術(shù)17-29
• 2.1 基于視頻識別的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)17-18
• 2.2 車聯(lián)網(wǎng)中基于視頻的車輛定位方法框架介紹18-22
• 2.2.1 車輛檢測方法介紹19
• 2.2.2 車牌定位方法介紹19-20
• 2.2.3 車牌字符分割方法介紹20-21
• 2.2.4 車牌字符識別方法介紹21-22
• 2.3 車聯(lián)網(wǎng)中基于視頻的車牌識別實驗結(jié)果22-28
• 2.3.1 車牌定位實驗結(jié)果23-25
• 2.3.2 車牌字符分割實驗結(jié)果25-26
• 2.3.3 車牌字符識別實驗結(jié)果26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 車聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)29-34
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程29-31
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘在車聯(lián)網(wǎng)中的應用31-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于C4.5算法的公路擁堵預測34-46
• 4.1 交通擁堵指數(shù)簡介34-35
• 4.2 杭州市交通擁堵情況簡介35-37
• 4.3 車聯(lián)網(wǎng)中交通擁堵指數(shù)的計算37-38
• 4.4 C4.5算法實現(xiàn)公路擁堵預測38-45
• 4.4.1 C4.5算法概要41-43
• 4.4.2 C4.5算法實驗結(jié)果43-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于DBSCAN算法對車輛軌跡數(shù)據(jù)的聚類分析46-58
• 5.1 聚類分析簡介46-48
• 5.2 DBSCAN算法介紹48-50
• 5.3 軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化表示和軌跡相似度定義50-55
• 5.3.1 軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化表示50-52
• 5.3.2 軌跡相似度定義52-55
• 5.4 DBSCAN算法實現(xiàn)車輛軌跡數(shù)據(jù)的聚類分析55-57
• 5.4.1 車輛軌跡數(shù)據(jù)準備55-56
• 5.4.2 DBSCAN算法實驗結(jié)果56-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 工作總結(jié)58-59
• 6.2 工作展望59-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果64-65
• 致謝65

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本文編號：1072041