基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法與裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供一種在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，利用車(chē)輛行車(chē)記錄的大數(shù)據(jù)，取同一車(chē)牌的多天數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析;基于正常同一個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛在每個(gè)工作日的幾乎相同的時(shí)間段有著相同或相似的行車(chē)軌跡，或相似的起訖點(diǎn)，當(dāng)出現(xiàn)差別大的軌跡或者起訖點(diǎn)時(shí)認(rèn)為該車(chē)牌可能出問(wèn)題的原則來(lái)進(jìn)行識(shí)別;本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)采用濾波技術(shù)和基于密度的分類(lèi)方法，得出某車(chē)牌的套牌風(fēng)險(xiǎn)。因此，只要獲取全省、市或者全國(guó)的電子警察、高清卡口等有效的記錄數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)全省、市、甚至全國(guó)套牌車(chē)的統(tǒng)一查緝;不依賴(lài)于機(jī)動(dòng)車(chē)登記數(shù)據(jù)庫(kù)的更新，而且對(duì)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)沒(méi)有要求;本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)還涉及一種基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別裝置。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法與裝置
本專(zhuān)利技術(shù)涉及智能交通應(yīng)用
，具體而言涉及一種基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法與裝置。
技術(shù)介紹
套牌，是指非法套用其他車(chē)輛的車(chē)牌的行為。套牌車(chē)輛的各種交通違法行為、甚至是利用套牌車(chē)輛進(jìn)行的犯罪行為，嚴(yán)重?cái)_亂了正常的交通管理和社會(huì)管理秩序，具有極大的危險(xiǎn)性。如何有效識(shí)別套牌車(chē)輛，是當(dāng)前急需解決的問(wèn)題。現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)提出一些方案來(lái)解決套牌車(chē)輛的識(shí)別問(wèn)題。第200910058943.9號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于車(chē)輛牌照識(shí)別和網(wǎng)格化監(jiān)控的套牌車(chē)檢測(cè)方法,是在車(chē)輛牌照識(shí)別及網(wǎng)格化監(jiān)控的基礎(chǔ)上,將車(chē)輛牌照與各個(gè)監(jiān)控點(diǎn)的信息關(guān)聯(lián)起來(lái),通過(guò)“時(shí)間差”判定,檢測(cè)出涉嫌套牌車(chē)輛的方法，通過(guò)計(jì)算相同車(chē)牌在任意2個(gè)監(jiān)控點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間差是否小于預(yù)先設(shè)定的經(jīng)過(guò)這兩個(gè)監(jiān)控點(diǎn)所需的最短時(shí)間，如小于該最短時(shí)間，則判定該車(chē)牌有套牌嫌疑。但該方案對(duì)于經(jīng)過(guò)這兩個(gè)監(jiān)控點(diǎn)所需的最短時(shí)間并未給出充分的方案公開(kāi)，并且對(duì)于不同車(chē)輛性能、車(chē)速、路況的情況并沒(méi)有做出適應(yīng)性的對(duì)策，難以在實(shí)踐中應(yīng)用。第201210187968.0號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N查處機(jī)動(dòng)車(chē)套牌假牌違法行為的方法，由交警內(nèi)部車(chē)輛管理系統(tǒng)平臺(tái)預(yù)留車(chē)輛安全檢測(cè)密碼；執(zhí)法交警手持遠(yuǎn)程控制終端與車(chē)輛管理系統(tǒng)平臺(tái)通信；手持遠(yuǎn)程控制終端輸入被檢查車(chē)輛區(qū)域代碼和車(chē)牌號(hào)碼；與注冊(cè)信息對(duì)比；輸入被查車(chē)輛安全檢測(cè)密碼；輸入密碼與預(yù)留密碼自動(dòng)對(duì)比，判斷是否套牌假牌。該方法需要額外設(shè)置預(yù)留車(chē)輛安全檢測(cè)密碼并基于車(chē)輛的注冊(cè)登記信息進(jìn)行判斷，如果車(chē)輛的登記不及時(shí)或者登記信息的更新不及時(shí)，將產(chǎn)生較大的識(shí)別誤差，對(duì)于車(chē)輛注冊(cè)登記數(shù)據(jù)庫(kù)的依賴(lài)性較大。第201210438702.9號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N套牌車(chē)識(shí)別方法，從預(yù)定的交通記錄系統(tǒng)獲取同牌車(chē)輛被拍攝的位置、該車(chē)輛進(jìn)入和離開(kāi)該位置的時(shí)刻以及在該位置的停留時(shí)間段，其中，該交通記錄系統(tǒng)包括設(shè)置在路口、路邊車(chē)位和停車(chē)場(chǎng)的攝像頭以及與這些攝像頭相連的交通記錄中心；將所述位置兩兩配對(duì)，對(duì)于每對(duì)位置，根據(jù)與其對(duì)應(yīng)的停留時(shí)間段是否有交集判斷是否存在套牌車(chē)，如果有交集，則存在套牌車(chē)，如果無(wú)交集，則計(jì)算車(chē)輛從對(duì)應(yīng)在先停留時(shí)間段的位置到對(duì)應(yīng)在后停留時(shí)間段的位置的最短時(shí)間，并根據(jù)該最短時(shí)間以及在先停留時(shí)間段與在后停留時(shí)間段之間的時(shí)間間隔判斷是否存在套牌車(chē)，如果所述最短時(shí)間大于所述時(shí)間間隔，則存在套牌車(chē)，否則，無(wú)套牌車(chē)跡象。第201310730531.1號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)一種套牌車(chē)車(chē)輛的區(qū)域自動(dòng)捕獲方法，在封閉的區(qū)域邊界設(shè)置監(jiān)控點(diǎn)，并獲取經(jīng)過(guò)該監(jiān)控點(diǎn)的車(chē)輛的過(guò)車(chē)信息，根據(jù)該過(guò)車(chē)信息判斷車(chē)輛駛出或駛?cè)朐搮^(qū)域，進(jìn)而判定該車(chē)輛是否為套牌車(chē)輛，其基本原理就是，若一輛根本沒(méi)有駛?cè)肽车缆穮^(qū)域的車(chē)輛，卻駛出了該道路區(qū)域，則該車(chē)輛則為套牌嫌疑車(chē)輛，分專(zhuān)利技術(shù)采用上述的采用封閉區(qū)域邊界的過(guò)車(chē)信息判定法，不需要對(duì)車(chē)輛在該區(qū)域內(nèi)部道路上行駛路徑進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可簡(jiǎn)化套牌嫌疑車(chē)輛的監(jiān)控流程。第201310170646.X號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)一種基于圖像特征比對(duì)的車(chē)輛套牌識(shí)別系統(tǒng)，包括車(chē)輛圖像采集模塊、套牌預(yù)處理模塊和套牌增強(qiáng)識(shí)別模塊，其特征在于所述車(chē)輛圖像采集模塊用于采集車(chē)輛圖像，并傳輸給套牌預(yù)處理模塊；所述套牌預(yù)處理模塊設(shè)置有車(chē)型特征庫(kù)、車(chē)輛基礎(chǔ)庫(kù)，用于根據(jù)號(hào)牌區(qū)域和車(chē)頭區(qū)域判斷待識(shí)別的車(chē)輛車(chē)型，并與根據(jù)車(chē)輛號(hào)牌從車(chē)型特征庫(kù)中檢索獲得的車(chē)型進(jìn)行比對(duì)；當(dāng)根據(jù)號(hào)牌區(qū)域和車(chē)頭區(qū)域判斷的車(chē)輛車(chē)型與根據(jù)車(chē)輛號(hào)牌從車(chē)型特征庫(kù)中檢索獲得的車(chē)型不一致時(shí)，所述套牌預(yù)處理模塊將待識(shí)別的車(chē)輛納入套牌嫌疑庫(kù)，并傳輸給套牌增強(qiáng)識(shí)別模塊進(jìn)行處理；所述套牌增強(qiáng)識(shí)別模塊根據(jù)車(chē)輛號(hào)牌補(bǔ)辦情況、待識(shí)別的車(chē)輛圖像的車(chē)牌模糊系數(shù)的大小、車(chē)牌號(hào)碼錯(cuò)誤聚類(lèi)因子的大小判斷納入套牌嫌疑庫(kù)的待識(shí)別車(chē)輛是否為套牌車(chē)。第201310483664.3號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于智能交通的套牌車(chē)輛識(shí)別方法，首先雙基基站獲取所有過(guò)車(chē)的RFID、視頻兩種數(shù)據(jù)；以車(chē)牌號(hào)和車(chē)牌顏色作為條件，獲取每天目標(biāo)車(chē)輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)；取得該車(chē)輛通過(guò)每個(gè)基站的視頻抓拍數(shù)據(jù)并按基站進(jìn)行分組；依據(jù)視頻識(shí)別到的車(chē)牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車(chē)輛；若高頻車(chē)輛中包含被檢測(cè)車(chē)輛，則非套牌車(chē)，若無(wú)被檢測(cè)車(chē)輛，則將高頻車(chē)輛列為疑似套牌車(chē)輛；對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車(chē)輛達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則確定為套牌車(chē)。第201310034242.8號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于智慧城市的套牌車(chē)車(chē)輛的捕獲方法，該方法包括下列步驟：將城市道路區(qū)域依據(jù)網(wǎng)格切分原則進(jìn)行網(wǎng)格化，網(wǎng)格切分原則包括：網(wǎng)格連續(xù)；跨網(wǎng)格道路的邊界不與網(wǎng)格邊線重合；每一個(gè)網(wǎng)格中至少能獲取電子卡口數(shù)據(jù)或GPS數(shù)據(jù)中的一種數(shù)據(jù)；按時(shí)間序列將從電子卡口或GPS獲得的車(chē)輛數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含時(shí)間序列網(wǎng)格軌跡；對(duì)同一車(chē)牌號(hào)車(chē)輛的網(wǎng)格軌跡進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)同一車(chē)牌號(hào)車(chē)輛按時(shí)間序列的網(wǎng)格軌跡是否連續(xù)，若出現(xiàn)不連續(xù)的網(wǎng)格軌跡，則將該網(wǎng)格軌跡對(duì)應(yīng)的車(chē)牌號(hào)作為疑似套牌車(chē)車(chē)牌號(hào)碼；對(duì)疑似套牌車(chē)的電子卡口數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，判定是否為套牌車(chē)。第201410094882.2號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N套牌分析的方法，該方法包括：獲取監(jiān)控系統(tǒng)中的待分析車(chē)牌的各拍攝卡口和拍攝時(shí)間信息；將各卡口按照該車(chē)牌拍攝時(shí)間順序的方式進(jìn)行排列；判斷所述順序排列后的任一卡口的相鄰卡口是否和預(yù)先保存的卡口連通信息一致，如果一致，則所述車(chē)牌未套牌，否則，轉(zhuǎn)下一步，其中，所述卡口連通信息記錄各卡口的鄰接關(guān)系；根據(jù)預(yù)先保存的卡口連通信息確定任一不一致的卡口到其相鄰卡口的所有可達(dá)路徑，判斷所述可達(dá)路徑中是否存在一條路徑，該條路徑經(jīng)過(guò)的卡口數(shù)量小于等于預(yù)設(shè)值N，如果是，則所述車(chē)牌未套牌，否則，所述車(chē)牌存在套牌。以上所描述了多種套牌車(chē)輛的識(shí)別和分析方案中，將監(jiān)控路口的影像數(shù)據(jù)傳輸至處理中心，進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別和行為的簡(jiǎn)單分析，在將這些分析結(jié)果與車(chē)輛登記數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，判斷出可疑的套牌車(chē)輛。同時(shí)，基于相同時(shí)間或者短時(shí)間內(nèi)同一出牌出現(xiàn)在不同地方或者相隔很遠(yuǎn)短時(shí)間內(nèi)即到達(dá)的特征，判斷出車(chē)輛為可疑的套牌車(chē)。這些識(shí)別方案忽略了套牌車(chē)輛的本身行為的特性的聚類(lèi)分析以及基于此特性對(duì)于識(shí)別的真正有效應(yīng)用，僅僅進(jìn)行了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)提取和比對(duì)，即使如第201310483664.3號(hào)中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)岢龅幕谥悄芙煌ǖ奶着栖?chē)輛識(shí)別方法利用了套牌車(chē)輛的行為特征，但其采用的城市道路區(qū)域依據(jù)網(wǎng)格切分原則進(jìn)行網(wǎng)格化的處理過(guò)度復(fù)雜，難以真正實(shí)施。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專(zhuān)利技術(shù)目的在于提供一種基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法與識(shí)別裝置，充分利用車(chē)輛行駛的行為特征，采用基于密度的分類(lèi)方法，識(shí)別出可能的車(chē)輛套牌。本專(zhuān)利技術(shù)的上述目的通過(guò)獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征實(shí)現(xiàn)，從屬權(quán)利要求以另選或有利的方式發(fā)展獨(dú)立權(quán)利要求的技術(shù)特征。為達(dá)成上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)提出一種在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，包括：接收在設(shè)定日期周期T范圍內(nèi)的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，該些過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)包含某一個(gè)或多個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)，這些行車(chē)點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)-地理坐標(biāo)的屬性；對(duì)過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)按照車(chē)牌進(jìn)行分類(lèi)；對(duì)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)分類(lèi)后的數(shù)據(jù)按照時(shí)間進(jìn)行排序；對(duì)排序結(jié)果按照時(shí)間進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)相鄰兩個(gè)地理坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)不超過(guò)設(shè)定間隔t的作為同一類(lèi)；對(duì)時(shí)間分類(lèi)后的數(shù)據(jù)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，包括：接收在設(shè)定日期周期T范圍內(nèi)的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，該些過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)包含某一個(gè)或多個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)，這些行車(chē)點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)?地理坐標(biāo)的屬性；對(duì)過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)按照車(chē)牌進(jìn)行分類(lèi)；對(duì)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)分類(lèi)后的數(shù)據(jù)按照時(shí)間進(jìn)行排序；對(duì)排序結(jié)果按照時(shí)間進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)相鄰兩個(gè)地理坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)不超過(guò)設(shè)定間隔t的作為同一類(lèi)；對(duì)時(shí)間分類(lèi)后的數(shù)據(jù)使用密度可達(dá)聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)，得到同一車(chē)牌車(chē)輛的軌跡聚類(lèi)結(jié)果；對(duì)前述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中的某一個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)分別做歸一化處理，并進(jìn)行賦值運(yùn)算，得到該車(chē)牌的車(chē)輛在某時(shí)刻出現(xiàn)的賦值；對(duì)賦值運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行濾波處理，獲取噪音點(diǎn)；響應(yīng)于前述噪音點(diǎn)對(duì)應(yīng)行車(chē)點(diǎn)的時(shí)間點(diǎn)?地理坐標(biāo)與所述軌跡聚類(lèi)結(jié)果的比對(duì)結(jié)果，得出某車(chē)牌的套牌風(fēng)險(xiǎn)。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，包括：接收在設(shè)定日期周期T范圍內(nèi)的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，該些過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)包含某一個(gè)或多個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)，這些行車(chē)點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)-地理坐標(biāo)的屬性；對(duì)過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)按照車(chē)牌進(jìn)行分類(lèi)；對(duì)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)分類(lèi)后的數(shù)據(jù)按照時(shí)間進(jìn)行排序；對(duì)排序結(jié)果按照時(shí)間進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)相鄰兩個(gè)地理坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)不超過(guò)設(shè)定間隔t的作為同一類(lèi)；對(duì)時(shí)間分類(lèi)后的數(shù)據(jù)使用密度可達(dá)聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)，得到同一車(chē)牌車(chē)輛的軌跡聚類(lèi)結(jié)果；對(duì)前述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中的某一個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)分別做歸一化處理，并進(jìn)行賦值運(yùn)算，得到該車(chē)牌的車(chē)輛在某時(shí)刻出現(xiàn)的賦值；對(duì)賦值運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行濾波處理，獲取噪音點(diǎn)；響應(yīng)于前述噪音點(diǎn)對(duì)應(yīng)行車(chē)點(diǎn)的時(shí)間點(diǎn)-地理坐標(biāo)與所述軌跡聚類(lèi)結(jié)果的比對(duì)結(jié)果，得出某車(chē)牌的套牌風(fēng)險(xiǎn)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述方法更加包含：響應(yīng)于噪音點(diǎn)所對(duì)應(yīng)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)屬于聚類(lèi)結(jié)果中的一個(gè)類(lèi)，則判別該車(chē)牌無(wú)套牌風(fēng)險(xiǎn)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述方法更加包含：響應(yīng)于噪音點(diǎn)所對(duì)應(yīng)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)屬于聚類(lèi)結(jié)果中的兩個(gè)類(lèi)，且該兩個(gè)類(lèi)的時(shí)間點(diǎn)相差超過(guò)設(shè)定間隔t，則判別該車(chē)牌無(wú)套牌風(fēng)險(xiǎn)；響應(yīng)于噪音點(diǎn)所對(duì)應(yīng)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)屬于聚類(lèi)結(jié)果中的兩個(gè)類(lèi)，且該兩個(gè)類(lèi)的時(shí)間點(diǎn)相差在設(shè)定間隔t以下，則判別該車(chē)牌存在套牌風(fēng)險(xiǎn)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述方法更加包含：響應(yīng)于噪音點(diǎn)所對(duì)應(yīng)某一車(chē)牌的車(chē)輛行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)屬于聚類(lèi)結(jié)果中的至少三個(gè)類(lèi)，則判別該車(chē)牌存在套牌風(fēng)險(xiǎn)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，對(duì)前述過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中的某一個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)分別做歸一化處理，包括：對(duì)某一個(gè)車(chē)牌的車(chē)輛的所有行車(chē)點(diǎn)的地理坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)分別按照時(shí)間先后順序排序，得到一表達(dá)矩陣：其中，每一組(tn,xn,yn)表示某時(shí)刻tn時(shí)該車(chē)牌車(chē)輛對(duì)應(yīng)行車(chē)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)屬性，xn,yn分別表示在某時(shí)刻tn該車(chē)輛所在行車(chē)點(diǎn)的經(jīng)度和緯度；再對(duì)前述表達(dá)矩陣做歸一化處理，得到另一矩陣：其中：6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述賦值運(yùn)算采用下述公式實(shí)現(xiàn)：其中，7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述方法更加包含：將前述濾波處理后所得的新數(shù)據(jù)作為結(jié)果輸出到Z中，大于Z的平均值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)判別為噪音點(diǎn)，獲得這些噪音點(diǎn)對(duì)應(yīng)的車(chē)牌在某時(shí)刻的行車(chē)點(diǎn)關(guān)聯(lián)屬性。8.根據(jù)權(quán)利要求1-7中任意一項(xiàng)所述的在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別方法，其特征在于，前述對(duì)時(shí)間分類(lèi)后的數(shù)據(jù)使用密度可達(dá)聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)，包括以下過(guò)程：首先，整體聚類(lèi)：8-1a)對(duì)于前述按照時(shí)間進(jìn)行分類(lèi)后的結(jié)果，記為：D1,D2,…,Dm；8-1b)將每個(gè)類(lèi)Di,i＝1,2,...,m，進(jìn)行軌跡聚類(lèi)，采用密度聚類(lèi)，得到分類(lèi)結(jié)果：Di1,Di2,…,Dik,i＝1,2,…,m；然后，對(duì)于每個(gè)Di,i＝1,2,…,m進(jìn)行密度聚類(lèi)：8-2a)：對(duì)集合Di中的每個(gè)元素，取橫坐標(biāo)，縱坐標(biāo)兩個(gè)屬性，獲得每?jī)蓚€(gè)元素之間的歐式距離s：8-2b)：找到Di中第一個(gè)未被分類(lèi)的點(diǎn)，記為dij，初始j＝1；8-2c)：找到Di中到點(diǎn)dij的距離不大于距離閾值ε的點(diǎn)，即直接密度可達(dá)點(diǎn)，這些點(diǎn)與dij一起歸為一類(lèi)，記為Dij；8-2d)：找到Dij中其余點(diǎn)的直接密度可達(dá)點(diǎn)，若這些點(diǎn)屬于Dij則不做處理；否則，將這些點(diǎn)加入Dij中；8-2e)：j＝j(luò)+1；轉(zhuǎn)8-2b，直到Dij中的點(diǎn)不再變化。9.一種基于車(chē)輛行為分析的車(chē)輛套牌識(shí)別裝置，其特征在于，包括：用...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張曉飛，劉曉華，湯夕根，馬榮葉，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：中興軟創(chuàng)科技股份有限公司，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：江蘇;32