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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대현 (전남대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제4권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
107 - 117 (11page)

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Recently, traffic Incidents have a significant negative impact on traffic flow safety. To realize a more accurate and faster incident detection mechanism, various types of AVID(Automatic Vehicle Incident Detection) algorithms have been proposed and ANNs (Artificial Neural Networks) are currently known to have the potential to achieve significantly good performance in terms of detection and false alarm rates, as well as operational improvements. Moreover, recently DNNs (Deep Neural Networks) have received huge attention due to their excellent performance on a wide range of recognition and classification tasks. In this study, DNNs (Deep Neural Networks) have been used to explore the performance of learning algorithm for automatic incident detection on freeways. The incident detection performance of the DNNs was compared with a general Back-Propagation (BP) model and the best network topology has been proposed for each model.

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