Im Rahmen dieser Arbeit werden für die Klassifikation und Wiedererkennung von Fahrzeugen mit Signalen von lnduktionsschleifen 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.


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    Titel :

    Fahrzeugklassifikation und Schätzung streckenbezogener Verkehrsdaten mit Methoden der Mustererkennung


    Beteiligte:
    Wohlers, J. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    1996


    Format / Umfang :

    168 Seiten, 73 Bilder, 5 Tabellen, 87 Quellen




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




    Fahrzeugklassifikation und Schätzung streckenbezogener Verkehrsdaten mit Methoden der Mustererkennung

    Wohlers, Jens / Technische Universität Hamburg-Harburg, Arbeitsbereich Nachrichtentechnik | TIBKAT | 1997

    Freier Zugriff

    Fahrzeugklassifikation und Schätzung streckenbezogener Verkehrsdaten mit Methoden der Mustererkennung

    Technische Universität Hamburg-Harburg, Arbeitsbereich Nachrichtentechnik | SLUB | 1997


    Fahrzeugklassifikation und Schätzung streckenbezogener Verkehrsdaten mit Methoden der Mustererkennung

    Wohlers, Jens / Technische Universität Hamburg-Harburg, Arbeitsbereich Nachrichtentechnik | TIBKAT | 1997



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