基于车辆异常行为的套牌车并行检测方法

• 作者: 康晨傲 曾献辉
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 套牌车检测 车辆异常行为 大数据 并行 Spark 高速公路
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 11-15,22
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.03.004

摘要

面对套牌车问题,当前检测技术误判率居高不下,稽查部门需要消耗大量人力资源审核检测结果.为了降低套牌车检测的误判率和虚警率,提出了一种基于车辆异常行为的套牌车并行检测方法.确立数种与套牌车相关联的车辆异常行为因素,针对海量通行数据,利用分布式架构建立相应异常行为的挖掘算法模型,并对某市高速公路的真实海量交通流数据进行挖掘;利用BP神经网络算法建立模型并对数种异常行为挖掘结果进行训练,从而综合考虑多种异常行为因素得出套牌车检测结果.研究结果表明,该并行检测算法有效地降低套牌车误判率至18％,可大幅度提高稽查人员的工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾献辉	东华大学信息科学与技术学院	22	61	5.0	6.0
5	康晨傲	东华大学信息科学与技术学院	1	1	1.0	1.0