橋梁加速度のウェーブレット散乱変換とニューラルネットワークによる交通車両の分類
2020 年 1 巻 J1 号 p. 158-167
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2020 年 1 巻 J1 号 p. 158-167
本研究は，橋梁の構造応答を利用して交通環境を分析するB-WIMベースの交通センシングの構築を目指し，ウェーブレット散乱変換による特徴抽出とニューラルネットワークを活用した交通車両の識別方法の提案を試みた．ウェーブレット散乱変換を用いた多層の畳み込み計算により，加速度の振動応答データから時間周波数情報である散乱係数を算出し特徴抽出を行った．限られた交通計測のデータからニューラルネットワークの学習を行うため，散乱係数を時間方向にサブサンプリングすることで学習データを増幅する方法を提案した．多段階の分類による交通車両の識別フローを提案し，それぞれの分類においてニューラルネットワークを構築した．比較的少ない交通車両のデータセットにおいても，学習データを増幅させることで高精度で試験車や路線バスの識別を可能とした．
