【摘 要】
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针对伴随车辆检测这一新兴的智能交通应用,在一种特殊的流式时空大数据——车牌识别流式大数据（ANPR）下,重新定义了Platoon伴随模式,提出PlatoonFinder算法,即时地在车牌识别数
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北方工业大学,北方工业大学云计算研究中心
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针对伴随车辆检测这一新兴的智能交通应用,在一种特殊的流式时空大数据——车牌识别流式大数据（ANPR）下,重新定义了Platoon伴随模式,提出PlatoonFinder算法,即时地在车牌识别数据流上挖掘Platoon伴随模式.主要贡献包括：第一,将Platoon伴随模式发现问题映射为数据流上的带有时空约束的频繁序列挖掘问题,与传统频繁序列挖掘算法仅考虑序列元素之间位置关系不同,该算法能够在频繁序列挖掘的过程中有效处理序列元素之间复杂的时空约束关系;第二,该算法融入了伪投影等性能优化技术,针对数据流的特点进
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