【摘 要】
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伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群。本文提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆即时发现方法。与已有工作相比，本文主要贡献在于：能够即时发
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伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群。本文提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆即时发现方法。与已有工作相比，本文主要贡献在于：能够即时发现疑似伴随车辆并将其按伴随概率排序。本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。本文方法可以应用于对时间敏感的交通应用场景，例如发现并监控运钞车等特殊车辆的跟踪车辆等。实验证明本文的方法能够有效处理大规模的流式车牌识别数据，并且近实时的输出发现结果。
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