基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法

• 作者: 王桂玲 王路辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通系统 车牌自动识别流数据 伴随车辆组 SparkStreaming并行框架 DStream模型 Eclat算法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 193-199
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.033

摘要

针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法.该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组.实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂玲	北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室	13	56	3.0	7.0
2	王路辉	北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0