ETC車両検知器データを利用した車種判別－RealAdaBoostによる学習時間削減－

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS21006

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2021/03/12

タイトル(英語): Vehicle Classification using Data from Vehicle Detector of ETC -Learning time reduction by RealAdaBoost-

著者名: 有吉 達見(日本大学),泉 隆(日本大学),滕 琳(日本大学),山内 伸一郎(首都高ETCメンテナンス),及川 宗敏(首都高速道路)

著者名(英語): Tatsumi Ariyoshi(Nihon University),Takashi Izumi(Nihon University),Lin Teng(Nihon University),Shinichiro Yamauchi(Metropolitan Expressway ETC Maintenance),Munetoshi Oikawa(Metropolitan Expressway)

キーワード: ＥＴＣ|車両検知器|車種判別|ETC|Vehicle Detector|Vehicle Classification

要約(日本語): ETCレーン内にある車両検知器のデータ利活用手段として車種判別を行い、車両検知器の高度化を目的としている。特徴量抽出と機械学習により車種判別を行う。先行研究での問題点である学習時間を対処するため、学習アルゴリズムをAdaBoostからRealAdaBoostに変更し車種判別実験を実施した。実験結果に基づき学習時間削減と車種判別精度について考察を行った。

要約(英語): We focused on vehicle detector data in ETC lane. We are studying the vehicle classification using vehicle detector data with aiming at advance of vehicle detector in ETC. We have proposed the method for vehicle classification by combining features extracted from vehicle detector data, using Boosting algorithm, Adaboost. In this report, in order to deal with the learning time, which is a problem in the previous study, we changed the learning algorithm from AdaBoost to RealAdaBoost and conducted vehicle classification experiment. Based on the experimental results, we considered the reduction of learning time and the accuracy of vehicle classification.

本誌: 2021年3月15日ＩＴＳ研究会

本誌掲載ページ: 31-34 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,018 Kバイト