原文传递
车联网的道路拥堵和车辆行为数据挖掘分析
| 论文题名： | 车联网的道路拥堵和车辆行为数据挖掘分析 |
| 关键词： | 车联网;道路拥堵现象;车辆行为;数据挖掘技术 |
| 摘要： | 随着社会的快速发展和人们生活水平的提高，汽车已经是越来越多人首选的交通工具，给人们出行带来了非常大的便捷。但另一方面，汽车数量的快速增长，会给公路交通带来一定的压力，交通拥挤、交通事故等现象对人们的生活造成了不小的影响，同时也阻碍了交通运输的发展。因此，应用信息技术帮助解决上述问题具有重大意义。 车联网作为物联网的分支，是智能交通系统的重要组成部分，车联网是由车辆位置、路线、车速等信息构成的庞大的网络。以计算机图像处理为核心的车牌识别技术，从路口摄像头采集的交通视频中实时提取车牌号码，并将相关交通信息存入统一的数据库中，这种依靠软件实现的车联网系统已经越来越被推崇。 车联网系统所保存的海量的交通数据，其背后隐藏的潜在信息具有非常大的现实意义，利用数据挖掘技术，对海量交通数据进行科学分析，提取数据背后的知识，并将其服务于实际的车联网中，使人、车、路更为和谐。 本文所做的工作如下: (1)研究图像中车牌定位、车牌字符分割、字符识别的方法。实现车联网中提取图像中的车牌区域，对倾斜校正后的车牌进行字符分割，使用基于多分类器的方法进行字符识别等过程。 (2)从车联网中获得交通数据，以交通拥堵指数为依据，以杭州市延安路北到南路段为研究对象，基于C4.5算法实现交通拥堵预测的决策树。 (3)在突变的采样点处对轨迹进行分段，设定轨迹数据的结构化表示形式和轨迹段的相似度定义，使用DBSCAN算法实现车辆轨迹数据的聚类分析。 |
| 作者： | 戴莉莉 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 张三元 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
