支持智能交通的数据分析技术及其应用研发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究工作 | 第10页 |
| 1.3 论文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 自动车牌识别和异常轨迹检测的研究现状 | 第12-20页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 自动车牌识别系统和异常轨迹检测简介 | 第12-13页 |
| 2.2.1 自动车牌识别系统 | 第12-13页 |
| 2.2.2 异常轨迹检测的现实背景 | 第13页 |
| 2.3 自动车牌识别的相关工作 | 第13-16页 |
| 2.3.1 车牌位置定位 | 第13-14页 |
| 2.3.2 字符分割 | 第14-15页 |
| 2.3.3 字符识别 | 第15-16页 |
| 2.4 异常轨迹检测相关工作 | 第16-19页 |
| 2.4.1 路径推荐 | 第17页 |
| 2.4.2 异常检测 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于历史记录的车牌纠错方法 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 研究动机 | 第20-22页 |
| 3.3 基于历史记录的车牌纠错方法 | 第22-28页 |
| 3.3.1 方法概述 | 第22-23页 |
| 3.3.2 方法流程 | 第23-24页 |
| 3.3.3 训练集准备 | 第24-26页 |
| 3.3.4 车牌相似矩阵生成 | 第26-27页 |
| 3.3.5 检测和纠正错误的识别 | 第27-28页 |
| 3.4 实验分析 | 第28-32页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第28-29页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第29-32页 |
| 第4章 在线的出租车异常轨迹识别方法 | 第32-51页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 研究动机 | 第32-33页 |
| 4.3 道路网络及GPS轨迹建模 | 第33-41页 |
| 4.3.1 道路网络建模 | 第34-37页 |
| 4.3.2 轨迹建模 | 第37-41页 |
| 4.4 在线的出租车异常轨迹识别 | 第41-50页 |
| 4.4.1 路径推荐 | 第42-48页 |
| 4.4.2 在线异常轨迹检测 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于OpenStreetMap的原型系统 | 第51-64页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 数据来源与实验环境 | 第51-53页 |
| 5.2.1 地图数据 | 第51-52页 |
| 5.2.2 轨迹数据 | 第52页 |
| 5.2.3 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.3 数据预处理 | 第53-54页 |
| 5.3.1 城市分解 | 第53页 |
| 5.3.2 轨迹处理 | 第53-54页 |
| 5.4 案例研究 | 第54-64页 |
| 第6章 结束语 | 第64-66页 |
| 6.1 本文成果 | 第64-65页 |
| 6.2 未来展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第73-74页 |
| 附录B: 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
