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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권장우
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주·야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주·야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
초록 ⅰAbstract ⅱ그림 목차 ⅲ제 1 장 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 교통정보 수집 시스템의 종류 21.3 논문의 구성 3제 2장 단일센서 계층 52.1 레이더 52.1.1 FMCW 레이더의 신호처리 72.1.2 다중 물체 추적 82.2 적외선거리계 202.2.1 잡음 제거 필터 212.2.2 객체 검출 필터 222.3 단안카메라 252.3.1 Haar-like 특징 추출 262.3.2 적분 영상을 이용한 연산시간 단축 272.3.3 Adaboost 알고리듬을 이용한 특징 선택 28제 3 장 다중센서 융합 계층 323.1 호모그래피 333.2 다중센서 융합 353.2.1 다중센서 융합 추적 363.2.2 다중센서 융합 분류 37제 4 장 구현 및 평가 404.1 구현 404.2 평가 42제 5 장 결론 46참고문헌 47
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