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Detailergebnis zu DOK-Nr. 58276

Anwendung eines wahrscheinlichkeits-theoretischen Neuronalen Netzes zur Fahrzeugklassifizierung (Orig. engl.: Probabilistic neural networks application for vehicle classification)

Autoren	R. Mussa M. Selekwa V. Kwigizile
Sachgebiete	6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Journal of Transportation Engineering 132 (2006) Nr. 4, S. 293-302, 2 B, 5 T, zahlr. Q

Die Fahrzeugklassifizierung in Amerika erfolgt zumeist nach dem so genannten "F"-Schema, dem die Anzahl der Fahrzeugachsen sowie deren Achsabstände zu Grunde liegen. Das Schema ist fehleranfällig, da die Grenzen zwischen den Klassen nicht genau festgelegt sind. Das beschriebene Verfahren sieht die Fahrzeugerkennung als Mustererkennung an, womit der Einsatz statistischer Verfahren wie z.B. wahrscheinlichkeits-theoretische Neuronale Netze gerechtfertigt ist. Das vorgestellte Verfahren reduziert die Fehlerrate um 3,3 % im Vergleich zum gebräuchlichen Algorithmus. Die Fehlerrate kann darüber hinaus um weitere 6,5 % reduziert werden, wenn zusätzlich das Fahrzeuggewicht berücksichtigt wird.