ETC車両検知器データを利用した車種判別―学習区分細分化による精度向上―

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-211

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Vehicle Classification by Vehicle Detector Data in ETC -A Study on Accuracy Improvement by Subdivision of Learning Classification-

著者名: 増島 悠人(日本大学),泉 隆(日本大学),高橋 友彰(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): Yuto Masujima(Nihon University),Takashi Izumi(Nihon University),Tomoaki Takahashi(Nihon University),Shinichiro Yamauchi(Metropolitan Expressway ETC Maintenance),Munetoshi Oikawa(Metropolitan Expressway)

キーワード: ETC,ITS,車種判別

要約(日本語): ETC(Electronic Toll Collection System)は高速道路料金所で料金収受を無線通信により行うシステムである。本研究は，ETCレーンシステムにおけるETC車両検知器の高度化を目的としており，車両検知器データから車種と関連のある特徴量を抽出し，AdaBoostにより特徴量を組み合わせたETC料金区分別の車種判別を行っている。本稿では，学習区分を細分化することによる車種判別の精度向上に関する検討を行う。また、提案手法の有効性を確認するため，車種判別実験を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 333 Kバイト