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: 4-277

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Vehicle Classification using Vehicle Detector Data from ETC - Accuracy Improvement by Subdivision of Learning Data -

著者名: 増島 悠人(日本大学),泉 隆(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),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

要約(日本語): ETC(Electronic Toll Collection System)は?速道路料?所で料?収受を無線通信により?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?両検知器の?度化を?的としており，?両検知器データから?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?区分別の?種判別を?っている。本稿では，学習区分を細分化することによる?種判別の精度向上に関する検討を?う。また、提案?法の有効性を確認するため，?種判別実験を?う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 246 Kバイト