【摘 要】
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提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆（伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群）即时发现方法,可实现即时发现疑似伴随车辆并将其按伴随概率排序.该方
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学云计算研究中心
【基金项目】
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北京市自然科学基金重点项目（4131001）, 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划（IDHT20130502）, 北方工业大学“人才强校计划”青年拔尖人才培育计划资助
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提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆（伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群）即时发现方法,可实现即时发现疑似伴随车辆并将其按伴随概率排序.该方法充分利用了云基础设施的并行计算能力,基于整数划分思想建立并行发现的负载均衡模型,优化了伴随车辆的发现性能,可用于对时间敏感的交通应用场景,如发现并监控运钞车等特殊车辆的跟踪车辆等.实验证明,该方法能够有效处理大规模的流式车牌识别数据,并实时地输出发现结果.
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