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저자정보
김대정 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
700 - 704 (5page)

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In this paper, we propose a feature vector kernelling method for the multi-class support vector machine (MSVM) in the object vehicle motion classification. Since the conventional radar system has the limitation of low resolution of lateral information, it is difficult to be utilized in advanced driver assistant systems. The MSVM is used to resolve this problem in an object vehicle motion classification problem. For the feature vector of the MSVM, we present a feature vector kernelling method using Kalman filter. The proposed algorithm was validated with a data set not included in the training data set. From the experimental results, we observed that the proposed system can identify the cut-in/out situation.
#Advanced Driver Assistance Systems (고급운전자지원시스템) #Radar (레이더) #Multi-Class Support Vector Machine (다중 클래스 서포트 벡터 머신) #Machine Learning (기계 학습) #Kalman filter (칼만 필터)

목차

Abstract
1. 서론
2. Multi-Class Support Vector Machine
3. 상대 차량 움직임 분류를 위한 특징 벡터 선정 및 커널링
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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