Original title: Klasifikace vozidel na základě odezvy indukčních senzorů
Translated title: Vehicle classification using inductive loops sensors
Authors: Halachkin, Aliaksei ; Klečka, Jan (referee) ; Honec, Peter (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Táto práce se věnuje klasifikaci vozidel na základě odezvy indukčních senzorů. Během práci byla vytvořená anotovaná databáze vozidel obsahující vice něž 11000 tisíc záznamů z indukčních senzorů. Byli vyzkoušený různé klasifikační metody a jejich optimalizací. Za finální klasifikační model byla zvolená metoda založená na kombinaci k-nejbližších sousedů a logistické regresi –- lokálně vážená logistická regrese, která dosahuje úspěšnosti 94 \% pro 9 třid vozidel. Klasifikátor byl implementován v C++. This project is dedicated to the problem of vehicle classification using inductive loop sensors. We created the dataset that contains more than 11000 labeled inductive loop signatures collected at different times and from different parts of the world. Multiple classification methods and their optimizations were employed to the vehicle classification. Final model that combines K-nearest neighbors and logistic regression achieves 94\% accuracy on classification scheme with 9 classes. The vehicle classifier was implemented in C++.
Keywords: inductive loops; local search; locally weighted logistic regression; logistic regression; nearest neighbors; vehicle classification; indukční smyčky; klasifikace vozidel; lokálně platný model; lokálně vážená logistická regrese; nebližší sousedy

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/65232

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-557713


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses