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基于车牌识别数据的车辆OD矩阵获取及其分析研究任务书
一、研究背景与意义
随着城市化进程的加速，城市交通运输问题成为制约城市可持续发展的瓶颈之一，车辆拥堵、交通事故、环境污染等问题不断加剧。针对这些问题，运用大数据技术进行交通管理和规划，成为解决城市交通问题的新途径。车辆OD矩阵是交通规划、交通管理、交通政策等多方面工作的重要依据，因此，利用车牌识别技术获取车辆OD矩阵是提升城市交通信息化水平、完善城市交通管理、改善城市交通状况的重要手段。
二、研究内容
本次研究主要针对车牌识别数据的处理以及车辆OD矩阵的获取和分析，具体研究内容如下：
1.车牌识别数据的预处理
车牌识别数据需要进行预处理，主要包括车牌识别率的提高、数据质量的检查与修正、车辆类型的判断等。
2.车牌识别数据获取车辆OD矩阵
利用车牌识别数据获取车辆出行的起点和终点信息，生成车辆OD矩阵。
3.车辆OD矩阵的分析
分析车辆OD矩阵的特征，包括出现频率最高的起点和终点，最多的出行方式，车辆通过的路段，车辆停留时间等，以及不同时间段的车辆出行规律等。
4.车牌识别数据的隐私保护方案
车牌识别数据的隐私保护应是研究的重点之一，需要制定合理的方案，保护车主的隐私不受侵犯。
三、研究方法和技术路线
本研究任务所采用的方法和技术路线如下：
1.车牌识别数据预处理采用OpenCV、数据分析及处理软件等；
2.车辆OD矩阵获取采用Python编程及GIS分析软件等；
3.车辆OD矩阵分析采用数据可视化、统计分析等方法；
4.车牌识别数据隐私保护方案的制定采用数据加密、数据脱敏等技术。
四、可行性分析
车牌识别技术已经被广泛应用于城市交通管理和规划中，本研究的技术路线和方法都是已经成熟的技术和方法，具有一定的可行性。同时，本研究通过车辆OD矩阵的获取和分析，可以为城市交通规划和管理提供更为实际和准确的数据支持，有一定的社会和经济效益。
五、研究要求
1.按照研究内容和方法，完成研究报告，并使用图表和表格等可视化手段呈现和分析数据；
2.对车牌识别数据的隐私保护方案进行设计和论证；
3.对研究结果进行总结和分析，提出进一步研究和实际应用建议；
4.在研究过程中，注意保护车主的隐私不受侵犯。
六、预期成果
1.完成车牌识别数据获取车辆OD矩阵及其分析的研究报告；
2.车牌识别数据隐私保护方案设计及论证；
3.具有一定的应用推广价值。
七、研究时间安排
本次研究计划为期3个月，具体时间安排如下：
第一阶段：车牌识别数据预处理（1个月）
第二阶段：车辆OD矩阵获取及分析（1个月）
第三阶段：隐私保护方案设计及论证及结果总结（1个月）
八、参考文献
[1]李婷.基于汽车牌照识别数据的城市车辆出行特征分析[J].交通与能源,2018(1):38-39.
[2]梁杰.基于交通运输大数据的车辆OD矩阵预测方法研究[J].交通运输科技,2019,23(2):14-18.
[3]任妍.交通运输大数据下的个人隐私保护研究[D].河北大学,2018.
[4]刘庆,董建新,车星.基于车辆牌照识别数据的城市交通分析[J].交通工程技术与方法,2017,2(3):17-20.