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​车牌自动识别系统的空间特征提取

文章来源:宏远门业  发布时间:2019-03-06 10:50   浏览次数:

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车牌自动识别系统将车辆轨迹划分为多个行程后,我们可以从行程的路线中提取空间特征。第i个行程Si的路径用一个元组表示为Pi=(g1,…,gj,…,gk),其中gj是行程第j个记录的卡口编号。元组中卡口的数量k就是路径Pi的长度。

所有行程路径的并集就是该车辆的路线集合SR,表示如下:

车牌自动识别系统

路线集合SR中每一个元素都是该车辆曾经行驶过的一条路径,可能只行驶过一次,也可能行驶过多次。一些有固定行驶线路的车辆,例如城市公共汽车和班车,可能会有很多个行程,但是路线集合SR中只有少量的路径。

定义1。路线长度系数(route length factor,RLF)。路线集合Sp中最大路径长度值表示为Lmax=max(| Pi|),Pi∈SR。最大路径长度的归一化值称为路线长度系数(RLF),定义如式(2)所示,其中TLenth是阈值。车辆行驶线路越长,RLF值越接近1。

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定义2。路线稀有系数(route rarity factor,RRF)。对于出现的每种路径P,将数据集中行驶过该路径的所有车辆的集合称为VP,路径P的稀有度RP就是集合VP中元素的数量,表示为RP=|Vp|。路径的稀有度代表曾经有多少辆车行驶过该路径。计算车辆路线集合SR中所有路径的稀有度后,我们可以获得其中的最小值Rmin,表示为Rmin=min(|RP|),P∈SR。每个路径的路线稀有因素RRF计算方法如式(3)所示。其中TRarity是稀有度上限阈值,凡是超过该阈值的路线稀有度,归一化之后取值为0。行驶过该线路的车辆越少,RRF值越接近1。

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上述内容便是车牌识别系统厂家为大家介绍的车牌自动识别系统的空间特征提取,大家可以简单了解一下。


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