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基于机器视觉的手写钢板号图像增强及矫正算法研究与应用被引量：1: 1; 作者徐宽广何东隅 +2 位作者韩冰刘宇佳李家栋《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期350-356,共7页; 钢板号的正确识别检查是实现生产线自动化生产的重要基础条件之一。近年来,许多生产线在备料位置配备了喷印机用于自动标记物料编号。喷印的字迹清晰且耐高温,在没有涂抹的情况下使用钢板号识别设备可以实现接近100%的识别率。然而,由... 展开更多; 关键词光学字符识别钢板号识别手写OCR区域校正 OCR图像预处理自动识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向套牌甄别的流式计算系统被引量：8: 2; 作者乔通赵卓峰丁维龙《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期153-158,共6页; 套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别(ANPR)数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据... 展开更多; 关键词套牌车车牌识别流式计算实时性阈值表 STORM; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法被引量：12: 3; 作者李悦刘晨《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期864-870,共7页; 针对现有套牌车检测方法中所具有的成本高及检测效率低等缺点,提出一种基于历史车牌识别数据(ANPR)集的套牌车并行检测方法 TP-Finder,实现了基于整数划分的数据分块策略,能有效求解大规模数据并行处理时的数据倾斜问题,显著提升套牌车... 展开更多; 关键词套牌车车牌识别数据集数据倾斜数据划分 MAPREDUCE; 在线阅读下载PDF 职称材料

类自动车牌识别轨迹数据的伴随车辆组挖掘被引量：4: 4; 作者王保全蒋同海 +2 位作者周喜马博赵凡《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3064-3068,3094,共6页; 自动车牌识别(ANPR)数据比私人全球定位系统(GPS)数据更易获得,且包含更有用的信息,但是相对成熟的针对GPS轨迹数据挖掘伴随车辆组方法并不适用于自动车牌识别数据,现有的少量自动车牌识别数据伴随车辆组挖掘算法存在重视轨迹相似而忽... 展开更多; 关键词自动车牌识别轨迹数据伴随车辆组基于密度的空间聚类豪斯多夫距离共现; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法被引量：5: 5; 作者王路辉王桂玲《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期193-199,共7页; 针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随... 展开更多; 关键词智能交通系统车牌自动识别流数据伴随车辆组 SPARK Streaming并行框架 DStream模型 Eclat算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的手写钢板号图像增强及矫正算法研究与应用被引量：1: 1; 作者徐宽广何东隅韩冰刘宇佳李家栋; 机构南京钢铁股份有限公司板材事业部宽厚板厂东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期350-356,共7页; 文摘钢板号的正确识别检查是实现生产线自动化生产的重要基础条件之一。近年来,许多生产线在备料位置配备了喷印机用于自动标记物料编号。喷印的字迹清晰且耐高温,在没有涂抹的情况下使用钢板号识别设备可以实现接近100%的识别率。然而,由于喷印设备故障或受限于资金和空间等原因,有时无法安装喷印设备,只能依赖人工手写的方式在钢板表面标记编号。与喷印编号相比,手写编号存在书写随意、连笔、字迹歪斜扭曲等复杂情况,这些因素限制了识别系统的准确性。鉴于识别效果较差,通常需要依赖人工目测来辅助识别,从而影响了物料跟踪自动化的实施效果。为了提升手写钢板号的识别效果,对传统机器学习光学字符识别(OCR)文本区域检测算法进行改进研究,并针对手写钢板号的特征,提出一种图像增强和扭曲矫正处理的算法。应用结果表明,该算法可以改善手写钢板号的图像质量和形状,提高识别的准确性。该研究旨在提升手写钢板号识别效果,以解决自动化生产中的难题。通过图像增强和矫正处理,使识别系统更好地处理手写钢板号,推动物料跟踪的自动化实施。; 关键词光学字符识别钢板号识别手写OCR区域校正 OCR图像预处理自动识别; Keywords Optical Character recognition(OCR) steel plate numbering identification handwriting OCR area correction OCR image preprocessing automatic recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向套牌甄别的流式计算系统被引量：8: 2; 作者乔通赵卓峰丁维龙; 机构北方工业大学数据工程研究院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); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期153-158,共6页; 基金北京市自然科学基金资助项目(4162021) 北京市教育委员会科技计划面上项目(KM2015_10009007) 北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目(2014000020124G011)~~; 文摘套牌车的甄别具有时效性约束。针对现有计算检测方法中所出现的精度低、响应慢等局限,提出了一种基于实时车牌识别(ANPR)数据流的套牌车流式并行检测方法,设计了基于路段阈值表和时间滑动窗口的套牌计算模型,能够实时地甄别出交通数据流中的套牌嫌疑车。在Storm环境下,利用某市真实交通数据集模拟成实时交通流数据进行实验和评估,实验结果表明计算的准确率达到98.7%,并且一条车牌识别数据的处理时间为毫秒级。最后,在该计算模型基础上实现了套牌车稽查防控系统,能实时甄别并展现出当前时刻城市交通网中出现的所有套牌嫌疑车。; 关键词套牌车车牌识别流式计算实时性阈值表 STORM; Keywords copy plate vehicle automatic number plate recognition （anpr） stream computing real-time thresholdtable Storm; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法被引量：12: 3; 作者李悦刘晨; 机构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; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期864-870,共7页; 基金北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201310009003) 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金资助项目(IDHT20130502) 北方工业大学"人才强校计划"青年拔尖人才培育计划项目("增量式的大规模多源感知数据即时关联方法")~~; 文摘针对现有套牌车检测方法中所具有的成本高及检测效率低等缺点,提出一种基于历史车牌识别数据(ANPR)集的套牌车并行检测方法 TP-Finder,实现了基于整数划分的数据分块策略,能有效求解大规模数据并行处理时的数据倾斜问题,显著提升套牌车辆的发现性能。此外,实现了基于TP-Finder方法的套牌车辆查询系统,可准确呈现所有疑似套牌车辆的历史行车轨迹。最后,在某市真实交通数据集上对TP-Finder方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,与缺省的MapReduce分块策略相比较,TP-Finder的分块策略能够带来最大20%的性能提升。; 关键词套牌车车牌识别数据集数据倾斜数据划分 MAPREDUCE; Keywords fake plate vehicle automatic number plate recognition（anpr） dataset data skew data partition MapReduce; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名类自动车牌识别轨迹数据的伴随车辆组挖掘被引量：4: 4; 作者王保全蒋同海周喜马博赵凡; 机构中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3064-3068,3094,共6页; 基金新疆维吾尔自治区重点实验室项目(2016D03019) 新疆维吾尔自治区高技术计划项目(201512103) 中国科学院科技服务网络计划(STS计划)项目(KFJ-EW-STS-129)~~; 文摘自动车牌识别(ANPR)数据比私人全球定位系统(GPS)数据更易获得,且包含更有用的信息,但是相对成熟的针对GPS轨迹数据挖掘伴随车辆组方法并不适用于自动车牌识别数据,现有的少量自动车牌识别数据伴随车辆组挖掘算法存在重视轨迹相似而忽视时间因素的缺陷,因此提出一种基于轨迹特征的聚类方法挖掘伴随车辆组。针对自动车牌识别数据中采样点固定而采样时间不定的特点,通过轨迹中共现的次数判定两个对象构成伴随模式。该共现定义引入豪斯多夫距离,综合考虑轨迹的地点、方向和时间特征,旨在挖掘数据中采样点不同但采样点距离近且轨迹相似的伴随车辆组,以此提高伴随车辆组挖掘效率。实验结果表明,所提方法较现有方法更能有效挖掘伴随车辆组,识别非伴随模式数据,效率提升了近两倍。; 关键词自动车牌识别轨迹数据伴随车辆组基于密度的空间聚类豪斯多夫距离共现; Keywords automatic number plate recognition （anpr） trajectory data traveling companions Density-Based SpatialClustering of Applications with Noise （DBSCAN） Hausdorff distance co-occurrence; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法被引量：5: 5; 作者王路辉王桂玲; 机构北方工业大学计算机学院大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期193-199,共7页; 基金北京市自然科学基金重点项目(4131001) 北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201310009009); 文摘针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组。实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的。; 关键词智能交通系统车牌自动识别流数据伴随车辆组 SPARK Streaming并行框架 DStream模型 Eclat算法; Keywords intelligent transportation system automatic number plate recognition （anpr） stream data accompanyingvehicle group Spark Streaming parallel framework DStream model Eclat algorithm; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器视觉的手写钢板号图像增强及矫正算法研究与应用	徐宽广何东隅韩冰刘宇佳李家栋	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向套牌甄别的流式计算系统	乔通赵卓峰丁维龙	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法	李悦刘晨	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2016	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	类自动车牌识别轨迹数据的伴随车辆组挖掘	王保全蒋同海周喜马博赵凡	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法	王路辉王桂玲	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料