基于时空大数据的异常车辆检测

• 作者: 蒋同海 赵凡 赵清华 马博
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 异常车辆检测 黑车检测 时空数据 特征抽取
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)04-0139-04

摘要

针对传统人工检查黑车的方式不但耗时耗力而且效率低下的问题,提出一种新的自动检测黑车的方法.在Hadoop平台上,对物联网技术采集的全疆车辆加气数据进行分析;抽取车辆加气的时间特征和空间特征;利用随机森林算法研究车辆与驾驶员、加气站间的关系,从而发现具有异常加气模式的黑车车辆.在大规模真实数据集上的实验表明:提出的方法在黑车发现问题上有较高的准确率,可以用于帮助有关部门提高黑车检测的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋同海	中国科学院新疆理化技术研究所	26	236	10.0	14.0
3	赵凡	中国科学院新疆理化技术研究所	16	120	6.0	10.0
5	赵清华	中国科学院新疆理化技术研究所	3	1	1.0	1.0
13	马博	中国科学院新疆理化技术研究所	11	22	3.0	4.0