본 발명은 시공간 특성을 활용한 랜덤 포레스트 기반 도로 노면 상태 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 노면 상태 및 노면 상태가 수집된 지점의 좌표 정보를 포함하는 노면 상태 데이터를 수집하는 단계, 미리 정해진 지역의 강수 정보 및 온도 정보를 포함하는 기상 데이터를 수집하는 단계, 노면 상태 데이터에 포함된 좌표 정보를 미리 정해진 색인 값으로 변환하는 단계, 좌표 정보가 미리 정해진 색인 값으로 변환된 노면 상태 데이터와 기상 데이터를 이용하여 구축되는 학습 데이터를 이용하여 노면 상태 예측 모델을 학습하는 단계, 그리고 노면 상태 예측 모델을 이용하여 노면 상태 예측 지점의 노면 상태를 예측하는 단계를 포함한다. 미리 정해진 지역을 일정 크기로 나눈 격자에 대응하는 색인 값으로 좌표 정보를 변환할 수 있다. 색인 값은 모톤 코드(Morton Code)를 사용할 수 있다.


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    Title :

    Random Forest based Prediction Method and System of Road Surface Condition Using Spatio-Temporal Features


    Additional title:

    시공간 특성을 활용한 랜덤 포레스트 기반 도로 노면 상태 예측 방법 및 시스템


    Publication date :

    2021-10-07


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G01W METEOROLOGY , Meteorologie



    Random Forest based Prediction Method and System of Road Surface Condition Using Spatio-Temporal Features

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