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J-GLOBAL ID：201702228004079380   整理番号：17A0504081

単一異方性磁気抵抗センサを用いた各種特徴集合下の車両分類

Vehicle Classification under Different Feature Sets with a Single Anisotropic Magnetoresistive Sensor

著者 (3件)： XU Chang (Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  WANG Yingguan (Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  ZHAN Yunlong (Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 2  ページ： 440-447(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文は車両分類用の単一可搬型路側異方性磁気抵抗センサの開発に焦点を当てた。このセンサは,路側に設置し,隣接レーンのトラフィックを測定し,検出した磁気信号から抽出された4つの異なる特徴集合に基づき単一磁気センサによる車両分類用の特徴抽出と比較手法を提案した。更に,車両分類はサポートベクトルマシン,k近隣法,逆伝搬ニューラルネットワークを含む3つの一般的な分類アルゴリズムで実現した。逆伝搬ニューラルネットワーク手法は他の手法と比べ,分類精度が優れることを実験結果で実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ITS【交通】 ,  *分類 ,  異方性 ,  *磁気抵抗素子 ,  *特徴抽出 ,  集合 ,  サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク ,  *計算機アルゴリズム ,  精度
準シソーラス用語： k近隣法 ,  データ集合 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  *車両分類 ,  *分類アルゴリズム ,  分類精度

著者キーワード (3件)： anisotropic magnetoresistive sensor ,  vehicle classification ,  intelligent transport system

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (24件)：

• [1] M.F. Duarte and Y.H. Hu, “Vehicle classification in distributed sensor networks,” J. Parallel Distr. Com., vol.64, no.7, pp.826-838, 2004.
• [2] W. Ma, D. Xing, A. McKee, R. Bajwa, C. Flores, B. Fuller, and P. Varaiya, “A wireless accelerometer-based automatic vehicle classification prototype system,” IEEE Trans. Intell. Transport. Syst., vol.15, no.1, pp.104-111, 2014.
• [3] J. Chinrungrueng and S. Kaewkamnerd, “Wireless magnetic sensor network for collecting vehicle data,” Proc. IEEE Sensors, pp.1792-1795, 2009.
• [4] S. Sivaraman and M.M. Trivedi, “Looking at vehicles on the road: A survey of vision-based vehicle detection, tracking, and behavior analysis,” IEEE Trans. Intell. Transport. Syst., vol.14, no.4, pp.1773-1795, 2013.
• [5] J. Medina, M. Chitturi, and R. Benekohal, “Effects of fog, snow, and rain on video detection systems at intersections,” Transportation Letters, vol.2, no.1, pp.1-12, 2013.

タイトルに関連する用語 (3件)： 異方性磁気抵抗 ,  集合 ,  車両分類