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在大数据时代, 交通信息成为网络数据量最大的数据来源之一, 智能交通成为必然需求. 车牌识别是智能交通的基础, 可广泛应用于车库管理、交通监控等工程中, 然而识别的准确率还有待加强, 已有算法对于字母、数字的识别准确率都非常高, 而对于中国特有的汉字识别却效果不佳. 提出用受限玻尔兹曼机组成的深信度网络算法来识别车牌字符, 大大提升了汉字识别的准确率, 使准确率达到99.44%. 相似文献
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针对网格环境下的访问控制技术需要解决与陌生实体建立动态信任关系等问题,提出了一种基于信任度的动态访问控制(TBDAC)模型.TBDAC模型综合了信任管理和RBAC模型的优势,首先通过自动信任协商为用户分配普通角色,从而有机结合了认证和访问控制.TBDAC模型将普通角色派生系列临时角色,为临时角色分配带有信任阈值的权限集,通过实时计算出的用户信任值激活临时角色,实现了细粒度和动态授权.TBDAC模型已投入测试,运行正常. 相似文献
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