초록 ▼

본 발명은 영상 및 루프 검지기의 분류 값으로 레이더 검지기를 머신 러닝시켜 차량종류의 정확도를 향상시키는 방법에 관한 것으로, 고속도로를 이용하는 레이더 검지기에서 차량 종류를 분류하기 위해 파형의 패턴을 머신러닝을 통해 분석하여 분류하는 방법으로써,먼저, 1) 영상 검지기를 통해 도로에 주행 중인 차량의 영상 신호를 입력 받아 이미지 프로세서를 통해 차량 종류의 정보를 입력 받고, 상기 영상 검지기와 동일한 조건에서 함께 설치된 루프 검지기를 통해 차량 속도의 정보를 입력 받아 차량 종류에 따른 속도의 정보를 훈련 데이터로 사용

본 발명은 영상 및 루프 검지기의 분류 값으로 레이더 검지기를 머신 러닝시켜 차량종류의 정확도를 향상시키는 방법에 관한 것으로, 고속도로를 이용하는 레이더 검지기에서 차량 종류를 분류하기 위해 파형의 패턴을 머신러닝을 통해 분석하여 분류하는 방법으로써,먼저, 1) 영상 검지기를 통해 도로에 주행 중인 차량의 영상 신호를 입력 받아 이미지 프로세서를 통해 차량 종류의 정보를 입력 받고, 상기 영상 검지기와 동일한 조건에서 함께 설치된 루프 검지기를 통해 차량 속도의 정보를 입력 받아 차량 종류에 따른 속도의 정보를 훈련 데이터로 사용하고, 상기 영상 검지기와 동일한 조건에서 함께 설치된 레이더 검지기를 통해 차량 종류에 따른 파형의 패턴을 입력하여, 상기 영상 검지기와 루프 검지기로부터 입력 받은 차량 종류 및 차량속도의 정보를 훈련데이터와 상기 레이더 검지기를 통해 입력 받은 차량 종류에 따른 파형의 패턴을 머신러닝 시켜 분류 기준 데이터를 생성하도록 하여,차후, 레이더 검지기에 나타나는 파형의 패턴만으로도 분류 기준 데이터를 통하여 차량의 종류의 정보를 출력하도록 하는 것을 특징으로 하는 영상 및 루프 검지기의 분류 값으로 레이더 검지기를 머신러닝 시켜 차량 종류의 정확도를 향상시키는 방법에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

영상 검지기(10)를 통해 도로에 주행 중인 차량의 영상 신호를 입력 받아 이미지 프로세서를 통해 차량 종류의 정보를 입력하는 것과,상기 영상 검지기(10)와 동일한 조건에서 함께 설치된 루프 검지기(20)를 통해 차량 속도의 정보를 입력 받아 차량 종류에 따른 속도의 정보를 훈련 데이터(TD)로 저장하여 사용하는 차량 종류 정보수집단계(1)와, 상기 영상 검지기(10)와 동일한 조건에서 함께 설치된 레이더 검지기(30)를 통해 차량 종류에 따른 파형(P)의 패턴을 입력하여 저장하는 파형 패턴의 저장단계(2)와;차량 종류 정보수집단

영상 검지기(10)를 통해 도로에 주행 중인 차량의 영상 신호를 입력 받아 이미지 프로세서를 통해 차량 종류의 정보를 입력하는 것과,상기 영상 검지기(10)와 동일한 조건에서 함께 설치된 루프 검지기(20)를 통해 차량 속도의 정보를 입력 받아 차량 종류에 따른 속도의 정보를 훈련 데이터(TD)로 저장하여 사용하는 차량 종류 정보수집단계(1)와, 상기 영상 검지기(10)와 동일한 조건에서 함께 설치된 레이더 검지기(30)를 통해 차량 종류에 따른 파형(P)의 패턴을 입력하여 저장하는 파형 패턴의 저장단계(2)와;차량 종류 정보수집단계(1)에서 상기 영상 검지기(10)와 루프 검지기(20)로부터 입력 받은 차량 종류 및 차량속도의 정보를 훈련데이터(TD)로 일정한 분류 값에 따른 형태와 상기 파형 패턴의 저장단계(2)에서 레이더 검지기(30)를 통해 입력 받은 차량 종류에 따른 파형의 패턴(P)을 비교 적용하도록 머신러닝(MR) 시켜 분류 기준 데이터(BD)를 생성하도록 하는 기준데이터 생성단계(3)와;상기 기준데이터 생성단계(3) 후, 영상 검지기(10)와 루프 검지기(20)가 없이, 레이더 검지기(30)를 통해 차량의 종류에 따른 파형(P)의 패턴을 분류 기준 데이터를(BD) 입력하여 분류 기준 데이터(BD)의 입력된 파형의 패턴(P)을 비교하여 차량 종류 및 차량속도의 정보를 출력하도록 하는 차량정보 출력단계(4)로 이루지는 것을 특징으로 하는 영상 및 루프 검지기의 분류 값으로 레이더 검지기를 머신러닝 시켜 차량 종류의 정확도를 향상시키는 방법