面向套牌甄别的流式计算系统

发布时间：2018-03-11 01:39

  本文选题：套牌车　切入点：车牌识别　出处：《计算机应用》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别(ANPR)数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据流中的套牌嫌疑车。在Storm环境下,利用某市真实交通数据集模拟成实时交通流数据进行实验和评估,实验结果表明计算的准确率达到98.7%,并且一条车牌识别数据的处理时间为毫秒级。最后,在该计算模型基础上实现了套牌车稽查防控系统,能实时甄别并展现出当前时刻城市交通网中出现的所有套牌嫌疑车。
[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.
【作者单位】： 北方工业大学数据工程研究院;大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学);
【基金】：北京市自然科学基金资助项目(4162021) 北京市教育委员会科技计划面上项目(KM2015_10009007) 北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目(2014000020124G011)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1596044