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강동묵 (한국전자기술연구원) 이명오 (한국전자기술연구원) 김용현 (한국전자기술연구원) 윤상훈 (한국전자기술연구원) 신대교 (한국전자기술연구원) 장수현 (한국전자기술연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,143 - 2,146 (4page)

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There are short sections where congestion often occurs on the highway, such as the exit route of the highway. If traffic flow can be predicted in the future point for these sections, drivers can drive actively and efficiently in consideration of road conditions. In this paper, we propose study on traffic flow prediction based on time series data of highway and average speed is used as traffic flow. In the case of time series data, it is extracted through speed estimation and object detection algorithms from 10 CCTV video installed on Yeongdong highway(Maseong IC ~ Singal JC, 3.4km) in Korea. For traffic flow prediction, we use Conv2D-LSTM model that consider spatio-temporal features. Also, in order to intuitively and efficiently represent the traffic congestion degree of a highway, traffic congestion parameter is proposed. As a result, the prediction model shows performance with an error of 7.08 based on the MAE(Mean Absolute Error), and the speed at the future point can be predicted.

목차

Abstract
I. 서론
II. 영상 VDS 데이터 및 예측 모델
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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