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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 951 - 954 (4page)
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The accurate city-wide traffic congestion prediction can plays a vital role in management of the Transportation Network, it can assists both traffic administrators to take measures for maintaining smooth traffic flow and commuters to plan the optimal route in advance. Few algorithm has been proposed for congestion prediction based on Image data, but cannot perform well for large road network. This paper proposed an efficient congestion prediction algorithm based on convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM) and de -convolutional neural network (deCNN). The effectiveness of the proposed model is evaluated on Traffic Image data capture from Seoul Transportation Operation and Information Service (TOPIS), an online web service.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System Architecture
Ⅲ. Performance Evaluation
Ⅳ. Conclusion
Refrences
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