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基于车牌自动识别数据的车辆行为跟踪检测分析

作　者: 黄科军
导　师: 朱宁波; 贺昆鹏
学　校: 湖南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘车牌自动检测与识别 Benford定律加密车辆行为跟踪检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 6次
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内容摘要

车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分。车牌识别技术是一项涉及到多个领域的技术,其中包括数据挖掘、计算机视觉、模式识别、人工智能、自动化、数字图像处理等。车牌识别技术在交通监视和控制中占有非常重要的地位,车牌识别技术已经成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,并且在实际生产生活中,车牌自动识别系统已经大量投入使用,但是,每天通过道路交通网的摄像机所获取的车牌自动识别数据(ANPR),其数据量是非常巨大的,怎样能够高效、准确的从海量的数据中提取出我们感兴趣的数据信息,即行为异常、可疑的车辆车牌号等相关信息,并对车辆进行跟踪,进行进一步的检测分析,帮助警方侦查相关可疑的犯罪活动,是当前车辆行为跟踪检测分析中的一个重点研究领域,同时也是一个难点研究领域。基于从多个公路网的多个摄像机所获取的ANPR数据,本文针对如何从海量的ANPR数据中快速、准确的提取出行为异常、可疑的车辆车牌号等相关信息,并充分利用车辆数据的可利用性和敏感性,对该问题进行了系统的研究,并提出了一种基于Benford定律和模糊聚类的车辆行为跟踪检测分析方法。采用数据挖掘技术,首先过滤ANPR数据,删除行为正常的车辆信息,该过程有助于减少每天所获得的大约200,000条ANPR数据的98%；其次,对剩下的数据运用一个排序算法来进行车辆行为跟踪检测。本文提出的方法可以在海量的ANPR数据中分析和发现异常的车辆行为。运用数据聚类技术从ANPR数据中提取相关信息,用于检测和识别异常的车辆行为跟踪检测。本文最后介绍了一个利用警方提供的ANPR数据、以车牌识别技术为基础的集成系统,用于从海量的车辆识别信息中挖掘出呈现异常的可疑车辆行为跟踪,可用于协助警方侦查。在英国Surrey警方提供的ANPR数据上所做的实验,强有力的证明了所提出的算法的可行性和精确性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章绪论  12-19
  1.1 研究背景以及意义  12-14
  1.2 课题的国内外研究现状  14-16
  1.3 车辆行为跟踪检测技术研究进展  16-17
  1.4 车辆行为跟踪检测研究的内容及优点  17-18
  1.5 车辆行为跟踪检测分析技术存在的难点  18
  1.6 论文组织结构  18-19
第2章车牌识别系统与基本方法介绍  19-27
  2.1 车牌识别系统  19-23
    2.1.1 系统简介  19-20
    2.1.2 工作原理  20-22
    2.1.3 系统设计目标  22-23
  2.2 车牌识别算法  23-26
    2.2.1 车牌识别流程  23-24
    2.2.2 图像采集  24
    2.2.3 图像预处理  24
    2.2.4 字符分割与定位  24-25
    2.2.5 特征提取  25
    2.2.6 字符识别  25-26
  2.7 小结  26-27
第3章一种基于Benford定律和模糊聚类的跟踪算法  27-44
  3.1 算法的框架  27-28
  3.2 车辆数据过滤  28-37
    3.2.1 Benford定律  28-30
      3.2.1.1 Benford法则的分析流程  29
      3.2.1.2 Benford定律的适用性分析  29-30
    3.2.2 结合Benford定律的车辆数据过滤  30-37
      3.2.2.1 摄像机确切位置的静态分析  34
      3.2.2.2 时间和地点异常的行程车辆行为跟踪检测分析  34-36
      3.2.2.3 基于摄像机的动态分析  36-37
  3.3 车辆数据模糊聚类  37-43
    3.3.1 分类聚类概述  37-38
    3.3.2 基于层次的聚类算法  38-40
    3.3.3 基于模糊层次聚类的跟踪检测算法  40-43
  3.4 小结  43-44
第4章基于ANPR数据的可疑车辆检测系统  44-50
  4.1 系统的开发平台  44-45
    4.1.1 硬件配置  44
    4.1.2 软件配置  44-45
  4.2 系统功能模块  45
  4.3 用户界面  45-49
  4.4 小结  49-50
第5章总结与展望  50-51
  5.1 本文工作总结  50
  5.2 对未来工作的展望  50-51
参考文献  51-55
致谢  55

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