Název:
Vehicle Classification Using Inductive Loops Sensors
Autoři:
Halachkin, Aliaksei Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt:
This project is dedicated to the problem of vehicle classification using inductive loop sensors. Developed classifier is based on nearest neighbors and logistic regression models and achieves 94 % accuracy on classification scheme with 9 vehicle classes.
Klíčová slova:
inductive loops; logistic regression; nearest neighbors; vehicle classification Zdrojový dokument: Proceedings of the 23st Conference STUDENT EEICT 2017, ISBN 978-80-214-5496-5
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/187114