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J-GLOBAL ID：202102280195826647   整理番号：21A0754958

YOLOv3に基づく都市高速道路交差点の交通渋滞のリアルタイム判別アルゴリズムを実現した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Liu Zheng (重慶理工大学計算机科学与工程学院,重慶,400054) ,  Li Haolan (重慶理工大学計算机科学与工程学院,重慶,400054) ,  Kang Haiyang (重慶理工大学計算机科学与工程学院,重慶,400054)
資料名： Dianzi Zhizuo  (Dianzi Zhizuo)
号： 8  ページ： 40-41,37  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4562A  ISSN： 1006-5059  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市道路交差点の渋滞状況において、従来の路面センサーは正確に渋滞路を判別しにくく、赤緑灯のランプ時間を正確に設定できず、交通渋滞状況が緩和できないという問題を解決し、YOLOv3アルゴリズムに基づく都市高速道路交差点車線の渋滞のリアルタイム判別アルゴリズムを提案した。従来の画像背景差分に基づく交通渋滞検出方法と比較して,YOLOv3に基づく深さ学習車両のターゲット検出モードは,検出の準および高速の利点を持ち,そして,車線領域内の交通特性パラメータと組み合わせて,新しい車線渋滞のリアルタイム識別アルゴリズムを,実現した。実験結果は,提案した車線渋滞のリアルタイム判別アルゴリズムが,車線渋滞を正確に識別でき,識別率が高く,高速であり,従来の画像背景差分法のみを用いて,車両目標の渋滞判別方法を抽出するのに優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  学習 ,  照明 ,  *交差点 ,  路面 ,  *都市高速道路 ,  *都市 ,  検出法 ,  *交通混雑 ,  センサ
準シソーラス用語： 背景差分法 ,  認識率 ,  実時間 ,  ターゲット検出 ,  特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 交通管制・規制  (TB01032S) ,  道路工学一般  (RC08010M) ,  交通調査  (TB01031B) ,  道路計画・調査,道路の構造  (RC08020X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  道路交差点 ,  交通 ,  リアルタイム ,  判別 ,  アルゴリズム