摘要：面對套牌車問題,當(dāng)前檢測技術(shù)誤判率居高不下,稽查部門需要消耗大量人力資源審核檢測結(jié)果。為了降低套牌車檢測的誤判率和虛警率,提出了一種基于車輛異常行為的套牌車并行檢測方法。確立數(shù)種與套牌車相關(guān)聯(lián)的車輛異常行為因素,針對海量通行數(shù)據(jù),利用分布式架構(gòu)建立相應(yīng)異常行為的挖掘算法模型,并對某市高速公路的真實海量交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘;利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立模型并對數(shù)種異常行為挖掘結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練,從而綜合考慮多種異常行為因素得出套牌車檢測結(jié)果。研究結(jié)果表明,該并行檢測算法有效地降低套牌車誤判率至18%,可大幅度提高稽查人員的工作效率。