基于AS路径识别的包标记算法(1)概要

基于AS路径识别的包标记算法(1)

本文提出了一种新的基于自治系统（AS）路径识别的包标记算法。它通过边界网关协议（BGP）路由器在其转发的数据包中标记当前AS的编号，受害者不仅可根据数据包中的标记信息重构出攻击包所经过的AS路径，追踪到攻击源所在的AS，还可以根据标记信息将拥有那些攻击路径的数据包过滤掉，从而能有效地缓解攻击流量对受害者的影响。该算法解决了传统标记算法中计算量大、误报率高等缺点，同时无须攻击路径中每个路由器都参与标记，极大地减少了路由器的开销。

关键词：自治系统包标记网络安全

0 引言

当今网络攻击中DDoS攻击是最为普遍、最为有效的攻击手段，它具有易实施、难防范和追踪的特点，一直是Internet安全的一个严重威胁。针对这些特点，近年来该领域的研究人员提出了多种追踪攻击源方法，主方法有：数据包标记、日志记录、连接测试、覆盖网络等。

其中数据包标记中的普通路径识别方法（Path Identification，简称PI）由于标记空间有限，它使用路由器IP地址的2位信息摘来构建每个包的路径信息，导致相同的路径信息代表不同的路径（即误报率很高）；而建立在普通路径识别方法基础之上的链路识别方法虽然采用Link-ID来代替IP地址，但由于每个Link-ID的编号大小和数据包经过的

Link-ID数目未知，Link-ID域有时进行哈希处理，同样会导致相同的路径信息代表不同的路径。

针对上述两种路径识别包标记方法的不足，本文提出了一种新的基于AS路径识别的包标记算法。

1 基于AS路径识别的包标记算法

1.1 算法基本思想当数据包到达自治系统的BGP路由器时，它先检查该包是否是来自其它的BGP路由器或其它的AS，如果不是的话，路由器标记它的信息作为该包的初始路由器信息，如果是的话，路由器检查该包的目的地址，如果目的地址在当前自治系统中，路由器标记它的信息作为该包的结束路由器信息；如果目的地址在其它的AS中，BGP路由器用它所在的自治系统的ASN来标记数据包，也就是说，BGP路由器只对离开本AS去往其它AS的路由器的数据包才使用它所在的自治系统的ASN进行标记。

1.2 算法编码该算法的编码方案需34位用于标记。为了充分利用IP包头中可用的空间，本方案除使用IP包头16位ID域之外，还通过重载偏移域和服务类型字段来获得更多的标记空间。初始路由器标识和结束路由器标识共16位刚好放在数据包头ID域中。其中，AS标识域又可细分成5个部分，每个部分存放16位AS编号的3位散列值，它的前4个部分放在偏移域中，最后一部分放在服务类型字段的3至5位，跳数域存放在服务类型字段的后3位，与AS标识域的最后一部分紧邻。

由于受害者所在自治系统的BGP路由器不参与AS标识域的标

记，因此该算法至多有5个BGP路由器参与AS标识域的标记。跳数域的值随着每次BGP路由器标记AS标识而逐步加1，它作为AS标识域的索引来确定3位标记在AS标识域中的位置。

1.3 算法实现举例说明：AS1中的攻击者想对AS4中的受害者发起DoS攻击。当数据包到达AS1中的BGP路由器A时，路由器A检测出该数据包是来自当前自治系统，但没被初始化，于是路由器A在数据包包头初始路由器标识域中写上它的IP地址8位哈希值，作为初始路由信息，同时将跳数域的值置0。然后根据数据包的目的地址找到下一跳路由信息（路由器B），发现不在当前自治系统中，于是递增跳数域的值（递增后的值为1），并将路由器A所在自治系统的编号的3位哈希值填写在与跳数域的值相对应的ASID域中，最后再将数据包转发给AS2中的BGP路由器B，至此路由器A对数据包的操作完毕。

路由器B发现数据包是来自其它的自治系统，并且下一跳路由信息也在当前自治系统AS2中，它不做任何标记就把数据包转发给路由器C2。

路由器C2发现数据包是来自其它的BGP路由器，然后根据数据包的目的地址找到下一跳路由信息（路由器D），发现不在当前自治系统AS2中，于是递增跳数域的值（递增后的值为2），并将路由器C2所在自治系统的编号的3位哈希值填写在与跳数域的值相对应的ASID域中，最后再将数据包转发给AS4中的BGP路由器D，至此路由器C2对数据包的操作完毕。

路由器D发现数据包是来自其它的自治系统，并且目的地址在当前自治系统AS4中，于是路由器D在数据包包头结束路由器标识域中写上它的IP地址8位哈希值，作为结束路由信息。至此该数据包标记过程完毕。

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摘本文提出了一种新的基于自治系统（AS）路径识别的包标记算法。它通过边界网关协议（BGP）路由器在其转发的数据包中标记当前AS的编号，受害者不仅可根据数据包中的标记信息重构出攻击包所经过的AS路径，追 ...

本篇论文由网友投稿，3COME文档只给大家提供一个交流平台，请大家参考，如有版权问题请联系我们尽快处理。受害者根据标记信息对数据包进行过滤。过滤时，我们采用门限过滤的思想，即允许受害者以提高假阳性比例为代价来减少假阴性比例。门限过滤的真正目的是在能够接受大量合法用户数据包的前提下，允许接受少量的攻击包。这个门限是由受害者选择的一个值ti（0≤i<231），假设ai为带有标记i的攻击包的数目，ui为带有标记i的用户数据包数目。如果攻击包的数目与总的数据包数目的比例满足，受害者就丢弃拥有i标记的所有数据包。例如，门限值t3等于0.25，这表明只标记为3的攻击流量不超过所有标记为3的流量的25%，就允许受害者接受所有标记为3的数据包。

2 理论分析

2.1 假阳性理论上，在路径长度为P的A个攻击者发起攻击的假阳性数目为：

其中h为AS编号哈希的位数，N为路径长度为P的可疑攻击源自治系统数目。当h=4时，路径长度为4的150个攻击者发起攻击，产生的

假阳性数目为0.00228622*N，这数目相当小，几乎可以忽略不计。

2.2 重构AS路径所需数据包数目在路径重构过程中，受害者使用AS拓扑图和被标记的攻击数据包来重构攻击路径。由于该算法采用的是确定包标记算法，每个数据包中都存储了完整的路径信息，无需进行信息重组，因而只需几个数据包就可以重构出该数据包经过的AS路径。

2.3 路由器开销在传统的IP追踪策略中，需攻击路径中的所有路由器参与标记，而该算法只部署在BGP路由器上，只需数据包经过路径中的BGP路由器参与标记，这就避免了攻击路径中所有路由器参与。据统计，互联网中数据包从源端到目的端所经过的路由器平均数目大约为17个，而数据包经过的自治系统平均数目大约为

3. 假设数据包在每个自治系统中经过两个BGP 路由器，路由器的负担就可以减少大约60%。

3 结论

由于文中所提出的算法通过重载IP包头偏移域和服务类型来获得更多的标记空间，解决了普通路径识别方法标记空间不足的问题，同时它使用ASID来代替基于链路识别的包标记算法中的Link-ID，不仅能够更有效地抵御DDoS攻击，而且结合Internet中的AS拓扑图还可以追踪到攻击源所在的自治系统。

参考文献：

Magoni D,Pansiot J.“Analysis of the autonomous system network topology”,ACM Computer Communication Review,v.31 n.3,July 2001. Fayed M,Krapivsky P,Byers J,eta1. “On the size distribution of autonomous systems”,Technical Report.Boston University,Jan' 2003.

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完整word版,中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：

智能小车的路径识别问题

智能小车的路径识别问题 摘要：智能小车路径识别技术是系统进行控制的前提，介绍了路径识别技术的几种分类及相应的优缺点，通过分析得出面阵CCD摄像更适合作为采集信息的工具。 关键词：智能小车；路径识别；面阵CCD摄像器件 Abstract: Smart car’s path recognition technology is the premise of the control system, this paper introduces the path of several classification and recognition technology, through the analysis of the advantages and disadvantages of the corresponding to array CCD camera is more suitable for gathering information as the tool. Key words:smart car; Path recognition; Surface array CCD camera device 0 引言：为培养大学生的自主创新设计的能力，各大高校都设置了智能车比赛，智能小车 行驶在给定的白色路面，由中间的黑色轨迹线引导，实现自主循迹功能。实现该 功能的小车主要由电源模块、循迹模块、单片机模块、舵机模块、后轮电机驱动 模块组成。路径模块一般由ATD模块，外围芯片和电路，与路面信息获取模块 组成，要能够快速准确得进行路径识别检测及相关循迹算法研究，本文就这两个 方面进行相应的分析和介绍。 1 光电传感器 1.1 反射式红外发射接收器 半导体受到光照时会产生电子-空穴对，是导电性能增强，光线愈强，阻值愈低。这种光照后电阻率变化的现象称为光电导效应[1]，用于路径检测的反射式红外光电传感器基于此原理设计。该传感器一般由一个红外线发射二极管和一个光电二极管组成，可以发射并检测到反射目的光线。不同颜色的物体对光的反射率不同，当发射出的红外光对准黑色物体时，反射的红外线很少，光电二极管不能导通，反之，当对准白色物体时，光电二极管导通[2]。系统的单片机接收到光电二极管的信息根据相应的算法分析出小车此时的位置及位置偏离度，进而控制小车的方向和速度。 光电式传感器是通过对光的测量通过光电元件转化为电信号，并输出有效的输出量，由于外界光电因素的原因导致空间分辨率低是每个红外传感器存在的缺点，因此必须对原始传感器信息进行预处理，取相对值是一种有效解决外界干扰的方法，即将传感器未发射红外线时的A/D转换值进行提取，再与红外线时的转换值取相对值。文献[2]同时也提出了如何根据每个传感器的相对值与传感器位置推断出车模相对于黑色引导线的横向偏移位置。而文献[3]中所描述的方法与文献[2]有异曲同工之妙，文献[4][5]也对光电传感器的路径算法有详细科学的介绍。 1.2光敏电阻阵列传感器 假设光敏电阻阵列布置如图1所示，在智能小车的正前方布置n个光敏电阻( n=1,2,…, 11 ) ,在其质心位置依次紧密排列m个光敏电阻（m=1,2…7），首先测出路径黑色区域和白色区域的光敏电阻值，以通过d点的中心线的交点为原点建立坐标系,两排光敏之间的距离为K,光敏n和n+1且n>6或者(n和n-1且n<6)所测的值分别为黑色区域值和白色区域值，光敏6中心为智能小车的中心线通过点，而光敏d也为其通过点，连接这两点即为智能小车的中心线，则通过小车中心线并与黑色区域光敏值对应的光敏n与光敏m的连线即为所求路径信息。理论上讲，只要有两点就可以确定唯一的直线。

模式识别期末试题

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征提取与选择 和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。 （1）（2） (3) (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目））。 10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。 （1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的 正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 12、感知器算法1。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。

路径识别代码

路径识别代码 识别是用来设定速度的。。。简单的识别还是容易，贴个代码。。。 其中gap值为极左极右差值，附 for(i=49;i>=(M_Row_End+3);i--) // recored_end_row { if(Black_Flag[i].Mid_flag&&Black_Flag[i-3].Mid_flag) { n = Runway_Midpoint[i-3] - Runway_Midpoint[i]; if(n>=2) S_right++; else if(n<=-2) S_left++; elseS_straight++; } } void Road_S_Dis(void) { prespeed_value = speed_value; if(curValidline<11) { if(gap<=24) //包括了直道和小S弯 { straight_flag++; straight_flag%=3000; } else if(gap<=65) //入弯口 { if(S_right>3&&S_left>3) Big_S = 1; elsebend_flag=1; } else {zhongsu++;zhongsu%=3000;}//较远前瞻的弯，给定中速 zhongsu3_flag = 0; danwan_flag = 0; } else if(M_Row_End<=22) { if(gap>=75||S_right>= (50-M_Row_End)-6||S_left>=50-M_Row_End - 6) {danwan_flag++;danwan_flag%=3000;} //单向弯道，给定中速2 else if(gap>=45) { if(S_right>3&&S_left>3) jiman_flag=1;//较近前瞻的S弯，给定慢速 else {zhongsu2_flag++;zhongsu2_flag%=3000;} //较近前瞻的缓慢程度弯道，给定中速

模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛

模式识别研究进展 刘成林，谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。

2014模式识别练习题

2013模式识别练习题 一. 填空题 1、模式识别系统的基本构成单元包括：模式采集、特征的选择和提取和模式分类。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特征矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、 网。 3、影响层次聚类算法结果的主要因素有计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离阈值、预定的类别数目。 4、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正负表示样本点位于判别界面法向量指向的正负半空间中， 绝对值正比于样本点与判别界面的距离。 5、感知器算法1 ，H-K算法 2 。 （1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判别错误较另一种判别错误更为重要的情 况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 7、 。一般在可 8、散度J ij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布差别越大； 当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时，J ij= 0。 二、选择题 1、影响聚类算法结果的主要因素有（B、C、D ）。 A.已知类别的样本质量； B.分类准则； C.特征选取； D.模式相似性测度 2、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（C、D）。 A.平移不变性； B.旋转不变性；C尺度不变性；D.考虑了模式的分布 3、影响基本K-均值算法的主要因素有(ABD）。 A.样本输入顺序； B.模式相似性测度； C.聚类准则； D.初始类中心的选取 4、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的（B D）。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 类概率密度与先验概率的乘积 5、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（BD）。 A. 最小损失准则； B. 最小最大损失准则； C. 最小误判概率准则； D. N-P判决 6、散度J D是根据（C ）构造的可分性判据。 A. 先验概率； B. 后验概率； C. 类概率密度； D. 信息熵； E. 几何距离 7、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（ABCDE）估计该似然函数。 A. 矩估计； B. 最大似然估计； C. Bayes估计； D. Bayes学习； E. Parzen窗法 8、KN近邻元法较之Parzen窗法的优点是（B）。 A. 所需样本数较少； B. 稳定性较好； C. 分辨率较高； D. 连续性较好 9、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（A C ）。 A.变换产生的新分量正交或不相关； B.以部分新的分量表示原矢量均方误差最小； C.使变换后的矢量能量 更集中 10、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（BC）。 A. 已知类别样本质量； B. 分类准则； C. 特征选取； D. 量纲 11、欧式距离具有（A B ）；马式距离具有（A B C D ）。 A. 平移不变性； B. 旋转不变性； C. 尺度缩放不变性； D. 不受量纲影响的特性 12、聚类分析算法属于（A ）；判别域代数界面方程法属于（C ）。 A.无监督分类； B.有监督分类； C.统计模式识别方法； D.句法模式识别方法 13、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（D）进行相似性度量。 A. 距离测度； B. 模糊测度； C. 相似测度； D. 匹配测度 14、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（ACD）。

统计模式识别方法

统计模式识别方法 在嗅觉模拟技术领域中，模式识别问题就是由气敏传感器阵列的测量空间向被测对象的的分类或分级空间转化的问题。由于这种模式空间的变化对识别或鉴别结果有着较大的影响，因此模式识别算法的研究和讨论始终较为活跃，各种模式识别方法层出不穷，有力推动了嗅觉模拟技术的应用进程。下面介绍几种常用的统计模式识别方法。 1统计模式识别概述 统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理，用于除去混入的干扰信息并减少某些变形和失真。随后是进行特征抽取，即从数字化后或预处理后的输入模式中抽取一组特征。所谓特征是选定的一种度量，它对于一般的变形和失真保持不变或几乎不变，并且只含尽可能少的冗余信息。特征抽取过程将输入模式从对象空间映射到特征空间。这时，模式可用特征空间中的一个点或一个特征矢量表示。这种映射不仅压缩了信息量，而且易于分类。在决策理论方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导，只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。特征抽取后可进行分类，即从特征空间再映射到决策空间。为此而引入鉴别函数，由特征矢量计算出相应于各类别的鉴别函数值，通过鉴别函数值的比较实行分类。 统计模式识别的技术理论较完善，方法也很多，通常较为有效，现已形成了一个完整的体系。尽管方法很多，但从根本上讲，都是利用各类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行识别。其中基本的技术为聚类分析法、判别类域代数界面法、统计决策法、最邻近法等。在聚类分析中，利用待分类模式之间的“相似性”进行分类，较相似的作为一类，较不相似的作为另外一类。在分类过程中不断地计算所划分的各类的中心，一个待分类模式与各类中心的距离作为对其分类的依据。这实际上在某些设定下隐含地利用了概率分布概念，因常见的概率密度函数中，距期望值较近的点概密值较大。该类方法的另一种技术是根据待分类模式和已指判出类别的模式的距离来确定其判别，这实际上也是在一定程度上利用了有关的概念。判别类域界面法中，用已知类别的训练样本产生判别函数，这相当于学习或训练。根据待分类模式

高速公路路径识别标识站车牌识别准确率验证方法——以武汉中交沌

高速公路路径识别标识站车牌识别准确率验证方法——以武汉中交沌口长江大桥为例 发表时间：2018-10-16T17:04:17.137Z 来源：《防护工程》2018年第11期作者：王兴国1 王庆晖2 [导读] 笔者借助湖北省高速公路收费站综合管理系统、冗余标识点等方法，解决了该项目验证车牌识别设备的捕捉率、识别正确率的难题，为其他不设收费站的高速公路运营模式提供参考，为无人收费模式的可行性提供了新的探索。王兴国1 王庆晖2 武汉中交沌口长江大桥投资有限公司武汉 430119 摘要：随着我国高速公路路网规划的不断完善，形成了复杂的环网结构，为了解决收费、清分争议问题，保障高速公路使用者和投资主体的利益，各省高速公路采用了最短路径法、最小费额法、统计概率法、车牌识别法和RFID标识站法等方法。本文以采用车牌识别法来实现精确路径识别的武汉中交沌口长江大桥为研究对象，该项目因不设立收费站，加大了验证车牌识别设备捕捉率、识别正确率的难度。笔者借助湖北省高速公路收费站综合管理系统、冗余标识点等方法，解决了该项目验证车牌识别设备的捕捉率、识别正确率的难题，为其他不设收费站的高速公路运营模式提供参考，为无人收费模式的可行性提供了新的探索。关键词：车牌识别法；高速公路；牌照识别设备；捕捉率、识别正确率；验证截至2016年底，我国高速公路通车里程已超过13万公路，有10个省高速公路通车里程达到5000公里以上，高速公路业主单位也达到了1500余家。随着各省高速公路建设规模和密度的扩大，形成的复杂环网和二义性路径数量也在逐年增加。在联网收费的路网中，从起点出发，到达目的地，可以有多条不同的路径（多义性路径）供选择。没有路径信息，无法按实际行驶路径来收费，造成高速公路所有者利益分配不公，成为联网收费的核心问题（多义性路径检测问题）。高速公路联网收费环境下的多义性路径检测本质是解决两个问题：一是对车主而言，按照哪一个路径路线的标准收取通行费；二是对多义性路线环上各高速公路投资主体而言，如何拆分收取的通行费。 针对多义性路径的问题，目前主要有两类识别方式，一类是精确路径识别，主要有无源电子标签识别法（RFID）、车牌照识别法、停车标识站法，另一类是概率识别法，主要有布瑞尔交通分配法、路网平衡法、最短路径法、最大概率法、协商法等。 在我国，各省高速公路多采用在多义性路网的关键点位布设路段标识点采集路径标识信息，结合收费站牌识系统的入口信息、出口信息，在车辆驶出高速公路时完成多义性路径的精确检测/识别，识别结果关联车辆收费记录；收费中心管理系统对多义性路径精确识别的车辆通行费进行精确清分，对小概率的无法识别的多义性路径车辆多采用概率法或最短路径法清分。 一、各类识别法优缺点分析 概率识别法，无法精确识别车辆行驶路径，其缺点是对于高速公路使用者及各投资主体来说，无法精确了解收费及清分是否公平合理。对于路网不复杂、投资主体单一的高速公路适用；其优点是费用低、相对公平合理，也经常用于未能精确路径识别车辆收费、清分。 对于精确清分主要介绍下有无源电子标签识别法（RFID）、车牌照识别法、停车标识站法三种。 1.停车标识站法 停车标识站是在主线建立收费站的方式，根据国务院办公厅2002年31号文件《关于治理向机动车辆乱收费和整顿道路站点有关问题的通知》要求，高速公路以及其他具备封闭条件的连续通行的收费公路，除两端出入口外，一律不得在主线上设置收费站。该方法目前已被淘汰。 2. 无源电子标签识别 利用RFID非接触式自动识别技术，在多义性路径关键节点架设标识站，在司机领取的复合通行卡上带有发射装置，在通过标识站时自动与接收装置通信，从而确定行驶路径，实现精确识别。优点是识别率高，不需要停车。缺点是复合卡成本高，联网通信投入大，且在识别时有被干扰的风险。 3.车牌照识别法 牌照识别系统利用视频车辆特征识别技术特点，即对动态场景中车辆的定位、识别和跟踪，其关键是车辆特征的捕获和识别。由于车辆号牌是车辆特征中具有唯一性的元素，通过对车辆号牌的识别和跟踪，可以有效地检测、识别、跟踪车辆。在高速公路网内存在多义性路径两点之间的主线路径断面上安装门架式车牌识别设备，通过车牌识别器采集、识别车辆的牌照号码，汇集至收费中心，通过清分模型比对进行通行费拆分账（图1）。 牌照识别系统可实现实时高清视频检测，当有车辆进入检测区域时，进行抓拍并对图片实时处理。在抓拍的图片中，车辆特征、车牌号码可清晰辨识。该系统具有识别速度快、可靠性高、工作环境的适应性强等特点，可以适应复杂的气候及光照条件，车牌识别率高，能适应大交通流量；多应用于高速公路、城市收费道路、交通违法检测、停车场等。 其优点是车牌捕捉率可达99%以上；车牌识别率高可达97%以上，不需要停车，建设成本较无源电子标签识别方式成本低廉。其缺点是受气候及环境影响大，联网通信投入大，无法解决无车牌车辆识别问题，对车牌污损的车辆识别率低。综合来看，车辆牌照识别法可做到精确路径识别，且建设成本相对较低，是目前流行的车辆路径识别方式。

图像模式识别的方法介绍

2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干

较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。

路径识别方案

500W高清路径识别系统 技 术 方 案 北京汉王智通科技有限公司 2011年7月

目录 1系统设计需求3 1.1系统建设目的3 1.2设计原则和标准3 2系统方案5 2.1主要功能6 2.2主要设备技术参数9 3安装方案12 4设备清单13

1系统设计需求 1.1 系统建设目的 随着我国高速公路的不断发展，目前我国已形成了密布的高速公路交通网。为了降低高速公路运营成本，各省高速公路已基本实现了高速公路收费全省联网系统。在省内高速中已取消了主线收费站，实现联网收费，达到了节约运营成本、统一管理的较高水平。车辆进入省内高速公路，在不同业主所有的公路上行驶时已无需一次又一次地进出、交费，而只需在驶入和驶出时进行一次交费。一般由省交通厅或相关部门牵头，结算中心，专门负责高速公路通行费收入的分拆结算，根据车辆所经路段按照一定规则进行分配。 高速公路联网收费一方面减少了通行车辆的交费次数，提高了通行速度，另一方面由于减少了收费站建设和收费人员的聘用、培训，使业主方降低了运营成本，具有可观的经济效益。 然而，对于进行联网收费的高速公路网来说，不可避免的存在有高速公路环网情况，即车辆在网络中从A点驶入到B点驶出，存在多条路径，先行的收费方法是按照最短路径收费，这显然对于业主来说是不合理的。通过路径识别系统可以精确的识别过往车辆的路径，这样可以按照走多少路收多钱的原则收费，减少了业主的损失。该系统建立的目的就是为了更好的解决“路径二义性问题”。 1.2 设计原则和标准 1.2.1设计原则 （1）稳定性和可靠性：系统安装调试后，运行稳定、可靠，在正常使用寿命内，不会出现任何系统和设计缺陷。 （2）经济性：系统配置要具有较高的性能价格比，在满足系统功能要求的前提下，充分了考虑经济性，减轻用户负担，并考虑了系统的运行成本。 （3）先进性：系统设备配置及系统集成具备合理性，并且保证系统具备先进性。

模式识别课程设计

模式识别课程设计 聚类图像分割 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上

依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。

模式识别方法简述

XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日

模式识别方法简述 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的( 数值的、文字的和逻辑关系的) 信息进行处理和分析, 以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程, 是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在

第1章 算法概述

第1章算法概述 ●理解算法的概念。 ●理解什么是程序，程序与算法的区别和内在联系。 ●掌握算法的计算复杂性概念。 ●掌握算法渐近复杂性的数学表述。 ●掌握用C++语言描述算法的方法。 1.1算法与程序 1.1.1 算法(Algorithm) 算法是指解决问题的一种方法或一个过程。 算法是若干指令的有穷序列，满足性质： ①输入(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0 个输入是指算法本身定出了初始条件。 ②输出(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果， 没有输出的算法是毫无意义的。 ③确定性(Definiteness)：组成算法的每条指令是清晰，无歧义的。 ④有限性（Finiteness）：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时 间也是有限的。 ⑤可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。 1.1.2 程序(Program) ●程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。 ●程序可以不满足算法的性质(4)。 ●例如操作系统，是一个在无限循环中执行的程序，因而不是一个算法。 ●操作系统的各种任务可看成是单独的问题，每一个问题由操作系统中的 一个子程序通过特定的算法来实现。该子程序得到输出结果后便终止。 1.1.3 问题求解(Problem Solving) ●例：编写判断存放在单链表L中的字符串是否为回文的函数。 存放字符串的单链表L的长度已知，L的示意图如下：

算法： ①定义一个栈（栈的元素类型为char ），并初始化；（SqStack S; initStack(S);） ②将单链表存储的字符串中的前一半字符进栈； ③将栈中的字符逐个与单链表中后半部分的字符进行比较，如果字符全部相等，则判断字符串是回文，如果有一个字符不相等，则判断不是回文。 bool HuiWen(LinkList L,int n){ int i=1; SqStack s; initStack(s); LinkList p=L->next; while(i<=(n/2)){ push(S,p->data); p=p->next; i++; } if((n%2)==1) p=p->next; while(p!=NULL){ if(pop(S)==p->data) p=p->next; else return false; } return true; } 1.2 算法复杂性分析 算法复杂性 = 算法所需要的计算机资源 算法的时间复杂性T(n)； 算法的空间复杂性S(n)。 其中n 是问题的规模（输入大小）。 1.2.1 算法的时间复杂性 算法的时间复杂性应该集中反映算法的时间效率，并从算法的实际计算机中抽象出来。这个量应该只依赖于要解的问题的规模（N ）、算法的输入（I ）和算法本身（A ）。 算法的时间复杂性可表示为如下的三元函数：T=T(N, I, A) 由于A 隐含于函数名当中，T 可简化为：T=T(N, I) 根据T(N, I)的概念，它应该是算法在一台抽象的计算机上运行所需的时间。 设此抽象计算机所提供的元运算有k 种，分别为O 1, O 2, …, O k ，又设每执行一次这些运算的时间分别为t 1, t 2, …, t k 。 对于给定的算法A ，用到元运算O i 的次数为e i ，显然e i 为N 和I 的函数，因此有： 一般我们只讨论三种情况下的时间复杂性，即最坏情况、最好情况和平均情况 ()()∑ ==k i i i I N e t I N T 1 ,,

路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究

路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究 【中文摘要】随着科学技术的发展,各种各样的机器人陆续出现,机器人越来越受到人们的重视,而中国大学生机器人大赛暨Robocup 公开赛更是吸引了很多爱好者。机器人游中国可看成迷你的旅游,这跟目前假期短,如何能够合理安排,多参观几个景点的问题相吻合,故也大大引起大家的兴趣。本文以游中国机器人为研究对象,研究路径规划和路径识别的方法。基本思想是:首先根据比赛要求,建立大赛的基本界面平台,对图像进行数据存储,为遍历做准备。然后根据经典的遍历方法,通过改进来实现景点的遍历,比较得到一条较理想的旅游 路线。另一方面机器人在前进时要根据看到的路况来控制速度,因此对道路情况进行提取,并通过一系列方法去由环境等引起除噪声及冗余信息,得到较好的道路目标。然后对前方路况的几种情况进行提取分析,利用角点检测的方法来确定分支数,使机器人能够更好的选择 路线。具体实现过程如下:1.地图的存储。首先建立大赛涉及的基本界面平台,分析比较了几种常用的图存储方法的优劣。2.遍历算法。首先介绍了人工智能中常用的几种遍历算法,并对各个算法的复杂性和适用情况进行分析比较。根据该项目中的需要加以改进,得到不同的遍历路线。再... 【英文摘要】With the development of science and technology, a variety of robots showed up, that’s the reason that more and more people pay attention to the robot. However, Robot

模式识别综述

模式识别综述 摘要:介绍了模式识别系统的组成及各组成部分包含的内容。就统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等模式识别的基本方法进行简单介绍，并分析了其优缺点。最后列举了模式识别在各领域的应用，针对其应用前景作了相应分析。 关键字：模式识别系统、统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别 背景 随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展，对事物认识的要求越来越高，根据实际需求，形成了一种模拟人的各种识别能力（主要是视觉和听觉）和认识方法的学科，这个就是模式识别，它是属于一种自动判别和分类的理论。这一理论孕育于20世纪60年代，随着科学技术的发展，特别是20世纪70年代遥感技术的发展和地球资源卫星的发射，人们通过遥感从卫星取得的巨量信息，需要进行空前规模的处理、识别和应用，在此推动下，模式识别技术便得以迅速发展[1]。发展到现在，应用领域已经非常广阔，包括文本分类、语音识别、视频识别、信息检索和数据挖掘等。模式识别技术在生物医学、航空航天、工业生产、交通安全等许多领域发挥着重要的作用[2]。 基本概念 什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息[3]。 人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累，随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑中形成一些概念，而这些概念是反映事物或者现象之间的不同或者相似之处，这些特征或者属性使人们对事物自然而然的进行分类。从而窥豹一斑，对于一些事物或者现象，不需要了解全过程，只需要根据事物或者现象的一些特征就能对事物进行认识。人脑的这种思维能力视为“模式”的概念。 模式识别就是识别出特定事物，然后得出这些事物的特征。识别能力是人类和其他生物的一种基本属性，根据被识别的客体的性质可以将识别活动分为具体的客体与抽象的客体两类。诸如字符、图像、音乐、声音等是具体的客体，他们刺激感官，从而被识别。而思想、信仰、言论等则是抽象的客体，这些属于政治、哲学的范畴。我们研究的主要是一些具体客体的识别，而且仅限于研究用机器完

高速公路车辆路径识别系统汇总

高速公路网 车辆路径识别系统方案建议书

目录 一、概述 (3) 1.1需求分析 (3) 1.2高清车牌识别系统解决方案 (4) 1.3系统扩展功能 (4) 二、系统设计 (6) 3.1系统规划 (6) 3.2多路径车辆识别监测系统 (7) 3.2.1点位设计 (8) 3.2.2系统构成 (8) 3.3车辆超速全程监控系统 (10) 3.3.1点位设计 (11) 3.3.2系统构成 (12)

一、概述 1.1需求分析 目前在高速公路路径识别的主要技术方法有标识法、车牌照识别法、最短路径法、布瑞尔交通分配法、出口确认法、路网平衡法、最大概率法、协商法、抽样调查法等等。国内比较实用的有标识站法和车牌照识别法。 1. 标识站法 标识站识别方法是依据精确识别原理，准确识别车辆的实际行驶路径，标识站法可分为停车式和不停车两种。在本文中重点对停车式标识站进行分析，以下提到的标识站均为“停车式标识站”。 在需要设置标识站的地方设置几条带收费岛的车道，前方设标志说明，收费车道上安装费接触式IC卡读写设备，司机通过此路段时，需将IC卡在读写天线的规定距离内划过，自动栏杆开启、车辆通行，记录该标识站信息。标识站还需要设置摄像机（对冲卡车辆进行抓拍）、雾灯等安全设施。该标识站的设立实际上上相当于主线收费站的建设，由收费亭、带IC卡读写器的计算机、自动栏杆、（摄像机）、雾灯、通行灯以及通行系统组成。路径的识别主要依靠写入通行卡的标识站编码，由出口根据入口、标识站信息自动计算车辆行驶路径。 由于标识站识别方法是依据精确识别原理，准确识别车辆的实际行驶路径，因此，标识站识别方法识别的精度较高。标识站的主要缺点是车辆每次经过标识站时必须停车，导致行车速度降低，降低了高速公路的服务水平，与联网收费的精神直接想违背，对社会形象也是一种极大的损害。 2. 车牌照识别技术 随着图像识别技术的发展，也可应用“车牌照识别”技术进行多路径的识别。即高速公路出、入口设置车牌照抓拍系统，在路网内关键点设置车牌照抓拍系统，摄取通过车辆牌照。