[发明专利]一种基于号牌识别和GPS数据的排队长度实时估计方法有效
| 申请号： | 201910514435.0 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110322704B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 夏井新;刘佳超;安成川;王寅朴;叶含珺;严颖 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G08G1/065 | 分类号： | G08G1/065;G08G1/123 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于号牌识别和GPS数据的排队长度实时估计方法，包括如下步骤：S1：通过车辆在路段中的停车位置和与停车位置相关的特征参数，建立二级随机森林回归模型；S2：对二级随机森林回归模型进行训练和测试，确定最终的随机森林回归模型；S3：将实际排队车辆中所有车辆的号牌信息，作为最终随机森林回归模型的输入，通过最终随机森林回归模型的输出，确定出实际路段中车辆排队的长度。本发明利用GPS轨迹数据提供的车辆停车位置和上下游号牌匹配数据提供对应停车位置相关的特征参数，建立随机森林回归模型，将从号牌数据中提取出的特征作为随机森林回归模型的输入，从而可以预测待测车辆的停车位置，得到具体的实时排队长度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 号牌 识别 gps 数据 排队 长度 实时 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于号牌识别和GPS数据的排队长度实时估计方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：S1：通过车辆在车辆排队路段中的停车位置和与停车位置相关的特征参数，建立初级随机森林回归模型，获取二级随机森林回归模型；S2：对所述二级随机森林回归模型进行训练和测试，通过训练和测试的结果，确定最终的随机森林回归模型；S3：将实际排队车辆中所有车辆的相关特征，作为所述最终随机森林回归模型的输入，通过所述最终随机森林回归模型的输出，确定出实际路段中车辆排队的长度。
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