高速公路多路径识别关键技术研究

摘要

近两年湖南省高速公路实现了跨越式发展，高速公路在建和通车总里程达到6450km，路网规模进入全国前列，同时高速路网结构日趋复杂，不可避免的存在高速公路环网情况，从而出现车辆从A点到B点存在两条或两条以上可选择路径通行的现象，即路径二义性。对于“路径二义性”带来的收费不准确问题，未来我省将采用“车牌自动识别”作为湖南高速公路的车辆路径识别技术，这是现阶段相对合理的技术方案，具有投资成本相对较低、建设周期最短、对现有收费秩序冲击最小等优势。车牌自动识别的成功取决于两个关键性技术:一是提高收费站和省识别中心之间现有数据传输吞吐量;二是当识别采集到的车牌图片无法识别时，如何根据车辆行驶路径和前后已经识别的车辆信息中推荐可能的车牌号。本文主要做了以下几个工作:
　　(1)以多路径传输技术为基础，研究了现有的多路径并行传输技术以及MPTCP(Multipath TCP)相关协议的标准，通过分析MPTCP实现高速公路多路径传输中数据调度算法的缺点，提出一种综合考虑子路径时延、成功收包数等子路径差异性的传输预测数据调度方案(TPSA，Transmission Prediction SchedulingAlgorithm)，并给出了算法思路的描述。
　　(2)分析并对比了最优路径选择相关算法原理的优缺点，借鉴部分蚁群算法正反馈原理建立车辆路径选择模型，提出一种基于正反馈原理的车辆车牌推测算法。当出现车牌污损、夜间反光、雾天等原因识别点采集的车牌照片不全导致系统无法识别情况，根据车辆可能经过的路径、检测出的车速以及前后可识别车辆的信息，根据已识别车辆的信息在误差范围内推荐三张车牌图片给收费站工作人员判别，做到按车辆实际行驶路径收费。
　　(3)现有的NS-3仿真实验平台中尚未加入MPTCP协议模块，本文在NS-3的基础上加入由Google维护更新的MPTCP协议模块，根据TPSA方案修改协议相对应的模块，并与传统的MPTCP数据调度方案进行对比。实验结果表明，传输预测数据调度算法在湖南省高速路状况下能提高数据吞吐量和带宽利用率，更具有动态适应性。最后通过模拟实验验证了基于正反馈原理的车辆车牌推测算法的正确性。

目录

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摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状

1．2．2 国外研究现状

1．3 本文研究概述

1．4 本文组织结构

第2章 多路径传输技术及最优路径选择算法介绍

2．1 MPTCP多路径并行传输技术介绍

2．1．1 MPTCP的功能模块

2．1．2 多路径并行传输中的数据调度

2．1．3 MPTCP的数据调度算法

2．1．4 MPTCP存在的问题

2．2 最优路径选择相关算法原理介绍

2．2．1 Dijkstra算法原理及优缺点

2．2．2 遗传算法原理及优缺点

2．2．3 蚁群算法原理及优缺点

2．2．4 最优路径选择算法选取

2．3 本章小结

第3章 多路径并行传输数据调度算法设计

3．1 基于MPTCP的传输预测数据调度算法

3．1．1 基本描述

3．1．2 思路和原理

3．1．3 TPSA设计描述

3．2 算法理论分析及性能评估指标

3．2．1 算法理论分析

3．2．2 算法性能评估指标

3．3 NS-3实验仿真平台

3．3．1 NS-3介绍

3．3．2 NS-3中的MPTCP模块

3．4 高速路的多路径并行传输仿真实现

3．4．1 NS-3中实现TPSA调度算法

3．4．2 仿真场景设定

3．4．3 性能评估指标

3．4．4 仿真和实验结果分析

3．5 本章小结

第4章 基于正反馈原理的车辆车牌推测算法设计

4．1 车牌识别技术实现描述

4．2 问题描述和解决思路

4．2．1 问题描述

4．2．2 思路和原理

4．3 车辆行驶路径模型

4．3．1 车辆路径选择影响因素

4．4 车辆行驶路径选择模型

4．5 基于正反馈原理的车辆车牌推测算法设计

4．6 高速路收费站收费系统界面

4．7 基于正反馈原理的车辆车牌推测算法实验验证

4．7．1 主要函数说明

4．7．2 实验结果与分析

4．8 本章小结

结论

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢