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大數(shù)據(jù)過濾無效與風險號碼

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智能識別行人闖紅燈功能的完善。可以把無線通信技術(shù)所具有的數(shù)據(jù)傳播優(yōu)勢和智能交通系統(tǒng)相結(jié)合，然后應(yīng)用于行人闖紅燈的管理過程中，這樣不僅能夠使城市交通運行更加秩序化，還能降低車輛和行人出現(xiàn)交通意外的可能性。通過無線技術(shù)進行信號傳遞，對于能夠監(jiān)管行人闖紅燈的智能交通系統(tǒng)，可以直接進行人臉識別的視頻監(jiān)控來檢測出行人出現(xiàn)闖紅燈的行為，然后通過運用無線通信技術(shù)把相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)脚c之相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中，實時提取行為人的特征，當識別出該行為人存在闖紅燈情況時，利用無線信號把相應(yīng)的違規(guī)闖紅燈人員身份信息、頭像以及違規(guī)信息實時在電子屏幕上進行公示，以達到警示其他行人的目的，這樣可以有效減少行人闖紅燈現(xiàn)象。為了把智能交通系統(tǒng)運用于治理行人闖紅燈現(xiàn)象，要在智能交通系統(tǒng)安裝上外置攝像頭，該攝像頭拍攝的相關(guān)信息可以通過無線信號把相關(guān)數(shù)據(jù)信息上傳到警方數(shù)據(jù)庫。由于智能交通系統(tǒng)具有計算機視覺功能，可以比較行為人的面部特殊信息進行行為人形態(tài)以及行為的識別，在警務(wù)人員進行查證時，其通過無線信號提供的圖像可以提供相關(guān)證據(jù)。

3.3車牌字符提取、定位和自動識別功能的完善。首先，使用彩色攝像機進行車輛圖像拍攝，可以得到彩色圖像，然后把RGB彩色圖像直接轉(zhuǎn)換成灰度圖；其次，以水平邊緣檢測模板應(yīng)用為主進行灰度圖像的實際運算，主要采用梯度運算方式，這樣能夠有效避免相關(guān)背景影響到運算過程，在此基礎(chǔ)上，運用閥值處理灰度圖以確定二值化圖像；最后，要進行車牌位置的確定，同時采用像素點統(tǒng)計方法進行車牌區(qū)域分割。拍完照之后要進行拍照字符的分割工作，為了得到點陣圖投影圖，需要對車輛牌號進行以垂直投影分析為主的投影量分析；其次，完成字符分割工作后，要有效消除數(shù)字、字母以及漢字等圖像，然后進行歸一化處理，以避免由于拍攝問題所導致的字符發(fā)生變化的情況，從而全面提高字符模式識別能力。在獲取識別信息之后，要采用行之有效的網(wǎng)絡(luò)識別方法的相關(guān)預(yù)處理、主要特征提取過程、分類方法，如表1所示，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對測試樣本集與訓練樣本集進行有效的實驗。從表1可以發(fā)現(xiàn)，和SVM相比較，BP識別算法的訓練時間相對比較長，還會存在訓練不收斂的情況。SVM字符識別消耗的時間相對來說比較長，但是其識別率高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。