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논문 상세정보


One of the important functions of an Intelligent Transportation System (ITS) is to classify vehicle types using a vision system. We propose a method using machine-learning algorithms for this classification problem with 3-D object model fitting. It is also necessary to detect road lanes from a fixed traffic surveillance camera in preparation for model fitting. We apply a background mask and line analysis algorithm based on statistical measures to Hough Transform (HT) in order to remove noise and false positive road lanes. The results show that this method is quite efficient in terms of quality.

참고문헌 (16)

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  15. Aha, D.W., 'A Study of Instance-Base Algorithms for Supervised Learning Task: Mathematical, Empirical, and Psychological Evaluations', Ph.D. Dissertation, University of California, Irvine, 1990 
  16. Quinlan, J. R., 'C4.5: Programs for Machine Learning'. Morgan Kaufmann 1993 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Lee, Giroung ; Chwa, Dongkyoung 2014. "Object Classification Algorithm with Multi Laser Scanners by Using Fuzzy Method" 韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, 13(5): 35~49 


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