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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,191 - 1,194 (4page)
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This study provides a model of classifying road surface types using machine learning algorithms. The measurement data from accelerometers, gyroscopes, and speed sensors, which was collected in 2019 in Anita Garibaldi, Brazil, is utilized for training the proposed road surface type classification model. Several datasets are newly derived by considering various combinations of the measurement data from accelerometers, gyroscopes, and speed sensors. Machine learning algorithms, which are Multinomial Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, and Random Forest algorithms, are used for classifying three different road surface types, such as asphalt, cobblestone, and dirt. It is observed that the RF-based road surface type classification model achieves the best value of the Micro F1-score over all experiments. Furthermore, the consideration of the dataset consisting of data measured from all three sensors enhances the performance of the RF-based classification model.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 원본 데이터세트 및 새로운 데이터세트 조합 생성
Ⅲ. 기계학습 알고리즘 및 성능 평가 지표
Ⅳ. 노면 유형 분류 모델 성능 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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