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J-GLOBAL ID：201302274906274725   整理番号：13A1792339

誘導ループシグネチャーを用いたk-波束最隣接による車両分類手法

Wavelet-k Nearest Neighbor Vehicle Classification Approach with Inductive Loop Signatures

著者 (3件)： JENG Shin-Ting (CLR Analytics Inc., CA) ,  CHU Lianyu (CLR Analytics Inc., CA) ,  HERNANDEZ Sarah (Univ. California, CA)
資料名： Transportation Research Record  (Transportation Research Record)
号： 2380  ページ： 72-80  発行年： 2013年 
JST資料番号： B0663A  ISSN： 0361-1981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速道路等に埋設された誘導ループからの信号を解析して,通行車両の分類を行うアルゴリズムを開発した結果について述べる。方法としては,誘導ループから得られる車両のシグネチャーのデータを周波数空間の波束に変換する。波束としては単純で計算効率に優れたHaar 2 Mother 波束を選んだ。次ぎに車両のシグネチャーをk最隣接アルゴリズム(kNN)により連邦道路管理局(FHWA)に準拠して分類する。この結果,車両分類としては92.4%の総合精度を得た。将来的にはシグネチャーのテンプレートのライブラリーを充実させて,分類精度を更に向上させることが必要である。

シソーラス用語： 磁気センサ ,  ディジタル署名 ,  *高速道路 ,  *自動分類 ,  空間周波数 ,  波束 ,  政府 ,  計算機アルゴリズム ,  *自動車
準シソーラス用語： Haar 2 Mother ,  シグネチャーデータ ,  分類アルゴリズム ,  連邦道路管理局

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 誘導 ,  ループ ,  シグネチャー ,  波束 ,  車両分類 ,  手法