论文摘要
针对传统人工检查黑车的方式不但耗时耗力而且效率低下的问题,提出一种新的自动检测黑车的方法。在Hadoop平台上,对物联网技术采集的全疆车辆加气数据进行分析;抽取车辆加气的时间特征和空间特征;利用随机森林算法研究车辆与驾驶员、加气站间的关系,从而发现具有异常加气模式的黑车车辆。在大规模真实数据集上的实验表明:提出的方法在黑车发现问题上有较高的准确率,可以用于帮助有关部门提高黑车检测的效率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵清华,蒋同海,赵凡,马博
关键词: 异常车辆检测,黑车检测,时空数据,特征抽取
来源: 传感器与微系统 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,电信技术,计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学,新疆民族语音语言信息处理实验室
基金: 中国科学院西部之光人才培养计划项目(2016-QNXZ-A-3),新疆维吾尔自治区“十三五”重大专项项目(2016A03007-2),新疆维吾尔自治区高技术计划项目(201512103)
分类号: TP391.44;TN929.5;U495
DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)04-0139-04
页码: 139-142
总页数: 4
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