基于粗糙集-模糊识别技术的交通流状态识别算法研究

构建了基于粗糙集约简的交通流状态模糊识别算法,利用粗糙集属性约简技术在多个交通流参数中获得反映交通流变化的表征变量及其重要度值,在此基础上采用模糊识别方法构建交通流状态识别算法,算法针对三种交通流状态的识别,包括正常状态、常发性拥堵状态、偶发性拥堵状态.利用实际城市快速路的数据,以识别率和误报率为衡量指标,将文中的算法与其他算法进行了对比研究,结果表明在同样的误报率水平下可以得到更高的识别率.     

车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

车辆牌照自动识别中的一种新算法

机动车是现代交通运输中的一种重要工具,而车牌是车辆的身份证,是车辆的唯一标识,对车辆具有非常重要的意义.车牌识别技术是现代交通运输中的关键技术之一.在车牌识别系统中,根据车牌字符的分布特征,提出了投影与车牌尺寸先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法对图像中字符断裂和字符粘连的现象进行了有效的针对性处理,提高了字符分割的正确性,对牌照的正确识别起到至关重要的作用     

基于车牌识别数据的城市路网运行状态识别方法实践

采用城市车牌识别数据进行路网运行状态观测和分析,设计了基于车牌识别数据的交通卡口聚类算法、车辆轨迹还原算法及速度分类树算法,建立了路网运行状态识别模型,结合乌鲁木齐的城市交通路网形态和车辆构成特征,通过与出租车GPS统计数据的对比和融合分析,研究了乌鲁木齐市的交通出行特征、路网运行速度与流量变化规律,以及路网运行与常发拥堵路段的关系,提出了一种利用车牌识别数据进行城市路网运行状态识别的方法。     

基于车牌识别的城市年票自动管理系统

年票制是提高公路通行效率的行之有效的办法,但由于年票征管部门监管不力,导致车辆恶意逃费所致的通行费流失严重,针对我国城市年票监管实际情况,提出一种基于车牌识别的城市年票自动管理系统.首先介绍了该系统的架构以及年票收费站管理和委托站次票监管两个子系统的工作原理,接着重点论述实现该系统的三项关键技术：车牌识别技术、数据同步技术、IC卡防伪技术.该系统已在广东省中山市投入使用,运行稳定可靠,受到客户的好评.     

基于手机运动传感器数据的交通流拥挤识别

准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利用支持向量机学习算法,以加速度与角加速度统计参数作为输入变量识别断面交通流状态.实验结果识别精度最高达到92%,表明加速度和角加速度指标可作为交通流状态的表征参数.该研究采用Lasso模型和最小角回归算法对输入参数进行变量选择,在降低计算成本的同时保证了良好的识别效果.      

基于车牌识别数据的车流密度计算方法研究

提出了基于快速路车牌识别数据计算快速路典型路段车流密度的基本原理,并设计了车流密度计算流程。在此基础上,选取上海市快速路一处典型路段进行了车流密度的计算,并与该路段基于线圈的点速度及基于车牌识别比对计算出的行程速度进行了对比。对比结果显示,基于车牌识别数据计算的车流密度能够较好地表达道路交通状态。     

基于均值聚类的车牌定位技术研究

采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.     

小波技术在车牌识别中的应用

详细论述了车牌识别技术的原理和常用方法,叙述了车牌识别过程的特点和难点,并针对上述情况,提出了利用小波技术可以解决车牌图像预处理、图像分割和字符识别等过程的理论依据。同时,以字符识别为例给出了以小波变换为核心的算法。     

基于车牌识别技术的IC卡及通行费防流失对策研究

将车牌识别技术与IC卡管理思想相联系,在不增加硬件投资的前提下,利用现有成熟的车牌识别技术及数据库同步技术,构建一种有效防止IC卡及通行费流失的方案,解决困扰公路收费和管理部门多年的高速公路通行费、IC卡流失严重的问题.