Im Rahmen dieser Arbeit werden für die Klassifikation und Wiedererkennung von Fahrzeugen mit Signalen von Induktionsschleifen effiziente Verfahren mit Mustererkennungssystemen angegeben. Unterschiedliche Ansätze zur Fahrzeugklassifikation u.a auch mit neuronalen Netzwerken werden untersucht und bewertet. Durch die Fahrzeugwiedererkennung können streckenbezogene Verkehrsdaten geschätzt werden. Im Vergleich zu einem Referenzverfahren werden zwei unterschiedliche Methoden entwickelt und analysiert. Das erste Verfahren benutzt Kostenfunktionen auf der Basis von Fahrzeugmerkmalen und lokalen Streckenprognosen, das zweite Verfahren berücksichtigt die statistischen Bindungen der Fahrzeuge im Streckenabschnitt durch eine Modellierung mit Hidden-Markov-Modellen. Die Einsatzmöglichkeit der streckenbezogenen Verkehrsdaten in Verkehrsleitsystemen wird abschließend anhand der Verkehrszustandsschätzung mit einem modellgestützten Schätzverfahren beschrieben.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Fahrzeugklassifikation und Schätzung streckenbezogener Verkehrsdaten mit Methoden der Mustererkennung


    Weitere Titelangaben:

    Vehicle classification and estimation of section-related traffic data using pattern recognition methods
    Vehicle Classification and Estimation of Section-Related Traffic Data Using Pattern Recognition Methods



    Erscheinungsdatum :

    1997


    Format / Umfang :

    Online-Ressource (PDF-Datei: VII, 159 S., 1.7 MB)


    Anmerkungen:

    graph. Darst.
    Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    RVK:    ZO 4600
    DDC:    620
    BKL:    55.24 Fahrzeugführung, Fahrtechnik / 54.74 Maschinelles Sehen