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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(A)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 230 - 233 (4page)
이용수
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나날이 늘어가는 교통혼잡을 운전자가 미리 알 수 있도록 차량 안에서 찍은 전방사진을 분석하여 도로의 혼잡도를 분석할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목적이다. 대부분의 연구들이 전방의 사진에서 차량의 특징을 분리하여 혼잡도를 판단하도록 하는데 비하여 이 논문에서는 전체적인 도로상의 질감을 이용하여 혼잡도를 판단하도록 한다. 전방의 사진들은 최근 영상 분석에 많이 쓰이는 Bag-of-Words 방식을 이용하여 분석한다. Bag-of-Words의 방식은 이미지들의 특징을 추출하여 학습모델로 나타내고, 모델을 이용하여 테스트 데이터(이미지)들의 입력을 받아 결과를 총 3가지의 클래스(매우 혼잡, 혼잡, 원활)로 분류하여 사용자에게 간단한 도로 혼잡 정보를 전달할 수 있도록 해준다.
목차
요약
1. 서론
2. 혼잡도의 정의 및 전처리 과정
3. Bag-of-Words를 이용한 데이터 분석
4. 실험 결과 및 평가
5. 문제점 검토 및 연구방향 제시
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