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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 丁肇隆 | |
dc.contributor.author | Fan Ding | en |
dc.contributor.author | 丁凡 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T02:47:06Z | - |
dc.date.copyright | 2017-09-04 | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.date.submitted | 2017-08-20 | |
dc.identifier.citation | [1] MacQueen, J. B. Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations. Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. University of California Press: 281–297. 1967.
[2] Boser, B. E.; Guyon, I. M.; Vapnik, V. N. A training algorithm for optimal margin classifiers. Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory – COLT '92. 1992: 144. [3] P. J. Werbos. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. PhD thesis, Harvard University, 1974. [4] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner: Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition, Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324, November 1998. [5] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. 'Imagenet classification with deep convolutional neural networks.' Advances in neural information processing systems. 2012. [6] Szegedy, Christian, et al. 'Going deeper with convolutions.' Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. [7] He, Kaiming, et al. 'Deep residual learning for image recognition.' Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. [8] 'Press Release: The 1909 Nobel Prize in Physics'. Nobelprize.org. Nobel Media AB 2014. Web. [9] IEEE 802.11 Working Group. IEEE 802.11-1997: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. 1997-11-18. ISBN 1-55937-935-9. [10] Cox, Christopher. An introduction to LTE: LTE, LTE-advanced, SAE and 4G mobile communications. John Wiley & Sons, 2012. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/20388 | - |
dc.description.abstract | 隨著數位錄影設備的普及,越來越多的道路安裝有道路監控影像,這些影像不僅能用於道路路況的監控,還可以為通行計費、違規取證等提供依據。本文主要目標是建立一個自持式的道路監控系統,藉由機器學習提供的車輛辨識能力與低功耗的無線電系統,這個系統可以在沒有電力與網路支持的環境中獨立監控,並且能與現有道路監控系統整合運作。
我們基於ImageNet的車輛圖像,訓練了一個全卷積神經網路用於識別道路中的車輛、行人等目標物件,提取了影像中的物件類別與路徑信息,大幅減少了傳統視頻監控的數據傳輸量。這使得監控可以使用170mHz無線電作為通訊系統,並且基於Google Map的開放應用介面,我們的系統整合了臺灣高速公路局、公路總局、以及臺北市交通管制工程處的即時道路監控影像,能夠比傳統路況監控供更多實用的資訊。 實驗結果顯示,原始的影像經過卷積神經網絡提取類別信息後,信息大小縮小了95%以上,即便利用170mHz無線電也可以在1km距離上做到即時監控信息的回傳。同時利用Google Map API可以在單一地圖上整合各個來源的道路監控資訊,方便查看某個區域各個路口的交通狀況。 | zh_TW |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T02:47:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-106-R04525094-1.pdf: 3304860 bytes, checksum: ff6a00137f1658dae05503578ee757bf (MD5) Previous issue date: 2017 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 i
中文摘要 ii ABSTRACT iii CONTENTS iv LIST OF FIGURES vi LIST OF TABLES vii Chapter 1 緒論 1 1.1 研究動機與目的 1 1.2 相關研究 3 1.3 論文貢獻 5 1.4 論文架構 6 Chapter 2 方法論 7 2.1 卷積神經網路 7 2.1.1 神經元 7 2.1.2 卷積層 9 2.2 Google Map API 10 Chapter 3 實驗系統設計 11 3.1 硬體系統設計 11 3.2 軟體系統設計 13 3.2.1 軟體架構與流程 13 3.2.2 晝夜判斷 14 3.2.3 對焦位置確認 15 3.2.4 目標提取 16 3.2.5 類神經網路 17 3.2.6 無線電傳輸 18 3.3 既有系統整合 19 3.4 驗證實驗設計 21 Chapter 4 實驗結果與討論 22 4.1 驗證實驗 22 4.2 拍攝驗證實驗 25 Chapter 5 結論與未來展望 29 REFERENCE 30 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 基於機器學習之自持式道路監控系統設計 | zh_TW |
dc.title | Design of Self - Sustaining Road Monitoring System Based on Machine Learning | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 105-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 張瑞益,張恆華,陳俊銘 | |
dc.subject.keyword | 道路監控,卷積神經網絡,無線電通訊, | zh_TW |
dc.subject.keyword | road monitoring,convolution neural network,radio communication, | en |
dc.relation.page | 31 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201704107 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2017-08-21 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 工程科學及海洋工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 工程科學及海洋工程學系 |
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