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저자정보
박현수 (한양대학교) 김대정 (한양대학교) 강창묵 (한양대학교) 기석철 (충북대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2017.5
수록면
1,350 - 1,353 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Multi-Class SVM을 이용한 다양한 주행상황에서의 CIPV 감지
박현수 ,  김대정 ,  강창묵 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017.05 학술대회자료
Multi-Class SVM을 이용한 다양한 주행상황에서의 CIPV 감지
박현수 ,  김대정 ,  강창묵 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2017.05 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a multiple classification method that can detect the closest-in-path-vehicle (CIPV) and determine the various driving situations by using multi-class support vector machine (SVM) algorithm as a method of predicting the driving path of the object vehicle based on the vehicle behavior of the object vehicle. It will be helpful to improve the performance of adaptive cruise control (ACC). The performance of proposed method was validated via experimental results.
#Advanced Driver Assistance Systems (고급운전자지원시스템) #Adaptive Cruise Control (차간 거리 제어) #Radar(레이더) #Multi-Class Support Vector Machine(다중 클래스 서포트 벡터 머신) #Machine Learning(기계 학습)

목차

Abstract
1. 서론
2. SVM 을 이용한 다중분류
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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