【摘 要】
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目前已有很多面向智能交通管理的车辆异常行为检测方法,但是在公共安全领域的异常行为检测研究不足.为此提出了一种基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测机制,通过车牌识
【机 构】
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物联网信息安全技术北京市重点实验室（中国科学院信息工程研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA050804);国家科技支撑计划基金项目(2012BAH20B03);中国科学院战略性先导科技专项(XDA06040100)
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目前已有很多面向智能交通管理的车辆异常行为检测方法,但是在公共安全领域的异常行为检测研究不足.为此提出了一种基于车牌识别系统车辆轨迹的行为异常检测机制,通过车牌识别系统获取抓拍记录,分析各个车辆在系统卡口的历史通行记录,提取车辆轨迹的时间空间特征,通过空间特征发现异常路线并计算路线的围绕质心累积转动角度值检测徘徊行为,用聚类算法获得时间特征的聚类中心并计算离群点检测特殊时间活跃行为.利用实际部署的车牌识别系统收集的数据测试了所提出的异常检测方法,实验结果表明该检测方法能够很好地检测面向公共安全领域的车辆异常行为,在卡口设备识别率不理想的情况下有效地提高了异常检测率.
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