차량 운행 상태를 파악하기 위한 기존의 차량 검출 방법은 주로 RGB 영상을 이용하였으나 본 논문에서는 초분광 영상을 이용하여 실시간 처리(Real-time processing)를 위한 방법으로 밴드 선택 기반 차량 검출 방법을 제안한다. 한 화소에 수백 개의 밴드가 있는 초분광 영상은 기존의 한 화소에 세 개의 밴드를 가진 RGB 영상보다 많은 정보량을 담고 있으므로 기존 RGB 영상으로 차량 조명을 터널 내의 조명과 구별 할 수 없었으나 초분광 영상은 차량 조명 이외의 조명과 구별이 가능하다. 하지만 대용량의 데이터를 가진 초분광 영상은 실시간 처리가 어렵다는 문제가 발생하는데, 실시간 처리를 위해 제안하는 밴드 선택 기법으로 문제를 해결한다. 이는 야외에서 차량 조명을 학습하여 가로등과의 구별이 가능한 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법을 적용한 차량 후미등 검출이 가능함을 보여준다.