期刊論文
| 學年 | 110 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 出版（發表）日期 | 2021-12-01 |
| 作品名稱 | 卷積神經網路於擁擠指標之研究 |
| 作品名稱（其他語言） | Analysis of Congestion Index using Convolution Neural Network Approach |
| 著者 | 劉士仙; 陳瑋翔; 徐偉哲 |
| 單位 | |
| 出版者 | |
| 著錄名稱、卷期、頁數 | 都市交通 36(2)， P.71 - 88 |
| 摘要 | 目前國內外交控中心常用不同顏色用來描述路況資訊，主要在於簡單、畫面易懂；國內外的交通控制中心的路況擁擠程度，目前主要仍以道路速限為準，主觀地將速率高低分為幾種級距，以反應用路人對道路擁擠感知的等級，常會發生與用路人主觀之行車擁擠感知經驗不一致的現象。過去學術研究爰用進階之分類方法，雖有改善，仍有諸多改善空間。由於用路人係以視覺感知來判讀交通擁擠狀態，有鑑於此，本研究嘗試以圖像辨識之卷積神經網路技術，預測擁擠指標類別，並以路段固定偵測器之即時交通參數為基礎，本研究以高速公路為例，比較過去使用轉換之判讀方法，分析結果顯示，準確度大幅提升，高達82.9%。 |
| 關鍵字 | CNN;擁擠指標;卷積神經網路 |
| 語言 | zh_TW |
| ISSN | 1562-1189 |
| 期刊性質 | 國內 |
| 收錄於 | |
| 產學合作 | 國內 |
| 通訊作者 | shihsien@mail.tku.edu.tw |
| 審稿制度 | 是 |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | |
| 出版型式 | ,電子版,紙本 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/122581 ) |