Abstract
In order to observe the impact of a type of vehicles for traffic flows and pavement, vehicle classifications is conducted. Korean Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs provides 12-type vehicle classifications on National expressways, National highways, and Provincial roads. Current AVC (Automatic Vehicle Classification) devices decide vehicle types comparing measurements of vehicle lengths, wheelbases, overhangs etc. to a reference table including those of all types of models. This study developed an algorithm for macroscopic vehicle classification which is less sensitive to tuning sensors and updating the reference table. For those characteristics, trend lines in vehicle lengths and wheelbases are employed. To assess the algorithm developed, vehicle lengths and wheelbases were collected from an AVC device. In this experiment, this algorithm showed the accuracy of 88.2 % compared to true values obtained from video replaying. Our efforts in this study are expected to contribute to developing devices for macroscopic vehicle classification.
차종분류는 교통의 흐름 및 안전에 미치는 영향을 분석하고 도로의 포장 및 시설의 설계를 위하여 이루어진다. 국내에서는 국토해양부의 12종 분류에 따라 고속국도, 일반국도, 지방도의 차종분류 자료가 제공되고 있다. 기계식 차종분류를 위한 AVC(Automatic Vehicle Classification) 장비는 차량길이, 축거, 내민 거리(overhang) 등의 측정값과 미리 입력된 모든 차량 모델의 제원값을 비교하여 차종을 판단한다. 하지만, 기존의 방법은 센서의 관리상태에 분류 정확도가 크게 영향받게 된다. 본 연구에서는 실제 조사지점에서 발생하는 장비 오차와 차량 제원정보에 민감하지 않은 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 단순화하기 위하여 차량길이와 축거 중심으로 추세선을 이용하여 차종을 분류하므로 센서의 정확도 변화의 영향을 감소시켰다. 개발된 알고리즘의 평가를 위하여 일반국도에 설치된 AVC 장비에서 축수, 차량길이, 축거, 내민거리를 추출하여 비디오 판독 결과와 비교하였다. 실험 결과는 전체 차량에 대하여 88.2%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 개발된 차종분류 알고리즘은 센서의 감도 변화 등 현장 환경의 변화에 덜 영향을 받도록 설계되어 차종분류를 위한 기계식 장비의 안정적 정확도 유지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
