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【24h】

ETC車両検知器データを利用した車種判別一学習区分細分化による精度向上一

机译:使用ETC车辆探测器数据通过车辆类型确定的模型定义提高准确性

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摘要

本稿では,学習区分の細分化を行い,車種判別精度の向上 を図った。学習区分細分化の有効性確認のため,車種判別実 験を行った。従来手法と細分化手法により生成した識別器を組み合わせることで,全体の汎化性能が98.76%と従来手 法の汎化性能より高い識別率を得られたことから,学習区 分の細分化は車種判別に有効であることが確認できた。 今後は,最適な細分化区分の算出手法について検討を行ラ。
机译:在本文中,我们分布了学习分类,以提高车辆类型的确定精度。进行模型安装实验以确认学习段碎片的有效性。通过组合传统方法和细分方法产生的鉴别器,由于总泛化性能为98.76%,并且比传统方法的泛化性能更大,所以学习的细分是确认它是有效的模型歧视。未来,我们将研究最佳碎片部的计算方法。

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