컬렉션에 담기

LikeSNU 서울대학교 도서관
서울대학교 빅데이터 지식정보플랫폼

LikeSNU 소개

전체 메뉴

AI 검색

최근 확인한 콘텐츠

63건 더보기

반출리포트 생성
  • 분류
  • 리포트명
  • 그룹
  • 링크
  • 리포트 썸네일
논문 목록
논문 목록 (0건) Excel 내보내기

데이터가 존재하지 않습니다.

도로교통 이머징 리스크 탐지를 위한 AutoML과 CNN 기반 소프트 보팅 앙상블 분류 모델

저자
전병욱, 강지수, 정경용
학술지명
융합정보논문지
출판/발행연도
2021
주제
요약

본 연구는 겨울철 도로 결빙 사고의 위험성을 인지하고, AutoML과 CNN 기반 앙상블 모델을 통해 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 제시한다. 이미지 및 기상 데이터를 활용하여 각 모델을 학습시키고, 앙상블 모델을 설계하여 분류 성능을 향상시켜 운전자에게 정확하고 빠른 경고를 제공하는 것을 목표로 한다.

출처 바로가기 찜하기

인용 논문(0)

해당 논문이 인용한 논문 목록

논문 지표

연관 콘텐츠

LikeSNU에서 의미기반으로 분석하여 연관된 자료를 추천해드립니다.

이전
다음

A novel ensemble learning method for crash prediction using road geometric alignments and traffic data

Wu P.,Meng X.,Song L. · 2020

Journal of Transportation Safety and Security

Travel route safety estimation based on conflict simulation

Huang H.,Wei Y.,Han C.,Lee J.,Mao S.,Gao F. · 2022

Accident Analysis and Prevention

Improving Traffic Accident Severity Prediction Using Convoluted Features and Decision-Level Fusion of Models

Abuzinadah, Nihal; Aljrees, Turki; Chen, Xiaoyuan; Umer, Muhammad; Ibrahim Aboulola, Omar; Tahir, Saba; Abdulmajid Eshmawi, Ala’; Alnowaiser, Khaled; Ashraf, Imran · 2024

Transportation Research Record

이전
다음
TOP