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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 372 - 382 (11page)
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최근 차량 수가 증가함에 따라 교통 문제가 더욱 심각해지고 있다. 정확한 교통 흐름 분석은 도로 계획에 중요하며 지능형 교통 시스템에 필수적인 요소이다. 그러나 기존의 교통량 분석 기술은 일반적으로 실시간 처리가 아니며 수 분 이상의 배치성 작업을 기반으로 처리하고 있다. 또한, 차량 그림자, 건물, 공장 길가 등과 같은 외부 조건에 의해 쉽게 영향을 받는다. 본 논문에서는 이미지 등록, 노이즈 제거, 배경 등 변화 탐지를 기반으로 한 새로운 교통량 분석 기법을 제시한다. 본 논문의 변화탐지 기반 교통량 분석 기술은 실시간으로 처리가 가능하고 외부 환경 변화에 강인한 특성이 있다.
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참고문헌 (13)
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BAS, Erhan / 2007 / Automatic vehicle counting from video for traffic flow analysis / Intelligent Vehicles Symposium, 2007 IEEE :392~397
L. V. Yisheng / 2015 / Traffic flow prediction with big data: A deep learning approach / IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems 16(2):865~873
Calvert, Simeon / 2018 / Road Vehicle Automation 4 / Springer :235~245
Peng, Yanan / 2018 / Traffic flow detection and statistics via improved optical flow and connected region analysis / Signal, Image and Video Processing 12(1):99~105
Caceres, Noelia / 2012 / Traffic flow estimation models using cellular phone data / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 13(3):1430~1441
L. V. Yisheng / 2015 / Traffic flow prediction with big data: A deep learning approach / IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems 16(2):865~873
Calvert, Simeon / 2018 / Road Vehicle Automation 4 / Springer :235~245
Peng, Yanan / 2018 / Traffic flow detection and statistics via improved optical flow and connected region analysis / Signal, Image and Video Processing 12(1):99~105
Caceres, Noelia / 2012 / Traffic flow estimation models using cellular phone data / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 13(3):1430~1441
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