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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제5호
발행연도
2006.5
수록면
489 - 498 (10page)

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본 논문은 루프검지기를 이용한 차종분류 방법의 성능 향상을 위해 신경망 패턴인식 기술을 이용한 차종분류 알고리즘을 제안하였다. 기존의 루프검지기 차종분류 방법은 차량의 길이 정보만을 이용해서 차종을 분류하는 것이다. 그러나 루프검지기의 특성상 차종에 따른 길이 정보가 정확하지 않으므로 길이가 비슷한 차종에 대해서는 차종분류 오류가 자주 발생하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 루프검지기 시스템에 신경망 패턴 인식 기술을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 차량이 검지영역을 통과할 때 발생하는 루프검지기 공진주파수 값 변화율과 점유시간 정보를 신경망의 입력자료로 활용하여 차량을 5가지 종류로 분류하는 방식이다. 개발된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 현장실험을 통해 자료를 수집하고 신경망 학습 및 실험을 실시한 결과 차종분류 정확도가 91.3%였으며, 이는 기존의 연구결과와 비교할 때 매우 높은 것이다.
#차종분류 #루프검지기 #신경망 #Vehicle classification #Loop Detectors #Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 차종분류 알고리즘 개발
4. 신경망 구성을 위한 ILD 주파수 특성 분석
5. 차종분류 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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[학술지(정기간행물)] - / 1990. / Traffic Detector Handbook, 2nd ed. google schola [학술지(정기간행물)] - B. Coifman / 1999. / Using Dual Loop Speed Traps To Identify Detector Errors 1683 : 47 ~ 58 google schola [학술지(정기간행물)] - J. Gajda / 2001 / A Vehicle Classification Based on Inductive Loop Detectors 1 : 460 ~ 464 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Gupte / 2002 / Detection and Classification of Vehicles 3 (1) : 37 ~ 47 google schola [학술지(정기간행물)] - W. Wu / 2001 / A Method of Vehicle Classification Using Models and Neural Networks 4 : 3022 ~ 3026 google schola

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