利用多種感測器來建立準確且容易維護的停車位使用狀況偵測演算法

計畫名稱:利用多種感測器來建立準確且容易維護的停車位使用狀況偵測演算法

所屬單位:智慧聯網中心

研究團隊:BL-F 研究室

計畫主持人:游創文

資源需求:python 2.7, java 1.8, git 2.10.1, gcc/g++/make

使用期間:2016/10~

研究主題:
利用多種感測器來建立準確且容易維護的停車位使用狀況偵測演算法

研究內容概述:
戶外停車位的使用狀況對駕駛在找停車位時,是一個節省時間方便找車位的一個資訊。然而,因為戶外環境的多變與其他移動物體的干擾,現有的停車偵測演算法常常會因此而造成誤判,所以本研究期望利用在停車位放置一個感測器系統收集多個不同感測器的數值,目標是要能藉由資料的收集,來了解不同感測器的強弱及適合情境,進一步設計出更好的停車偵測演算法。我們從2015/04 到現在持續收集磁力、無線訊號強度、及光強度等感測器資料,期望能用這些數值來設計會自我調適的機器學習演算法。因為要決定適合的參數,而引發相對應的調適,所以需要在cluster上測試不同feature set、不同classifier、以不同時段為學習資料等參數組合,來找出可能的最好演算法設計。預期在使用過cluster過後,可能找到不同參數對正確率的影響,進而找出最好的參數組合。未來,可以實際將設計出來的演算法及相對應的參數組合開發為實際系統,在台大或其他停車實驗場域來實測。

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