基于随机图模型的车辆行为预测模型研究

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作者 张捷 孟轲 《现代电子技术》 2021年第13期148-152,共5页

为了有效地监控交通运输车辆和分析车辆轨迹行为,从实际微观交通流数据中对驾驶行为进行识别与预测,对目前现有的车辆轨迹识别技术进行了改进,提出基于随机图模型的驾驶行为预测方法。为提高模型的准确率,采用HMM的Baum⁃Welch算法与前向... 为了有效地监控交通运输车辆和分析车辆轨迹行为,从实际微观交通流数据中对驾驶行为进行识别与预测,对目前现有的车辆轨迹识别技术进行了改进,提出基于随机图模型的驾驶行为预测方法。为提高模型的准确率,采用HMM的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法实时预测轨迹下一时刻的状态,根据当前道路视频场景中车辆行驶的不同状态对轨迹进行模式划分,在优化轨迹曲线后提取每条轨迹的状态量、观测量序列。根据道路监控视频场景中车辆轨迹间的相对独立特性,采用多观察值序列下的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法对轨迹进行模式类训练,获得HMM模型参数。结果表明,模型能够很好地预测车辆的行驶状态,可为驾驶行为的研究提供支持。 展开更多

关键词 车辆行为预测 车辆行为识别 随机图模型 特征提取 交通安全 监控视频

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基于车辆行为分析的车联网超可靠低时延通信关键技术 被引量：10

2

作者 张海霞 刘文杰 +1 位作者 薛彤 梁聪 《中兴通讯技术》 2020年第1期12-18,共7页

为解决车辆高速移动性导致的车联网超可靠低时延通信(URLLC)性能下降问题,提出了大数据驱动的车辆行为分析技术,并阐述了基于车辆行为分析的移动管理技术、资源分配技术和信息安全技术。认为车辆行为分析技术是实现URLLC的基础,移动管... 为解决车辆高速移动性导致的车联网超可靠低时延通信(URLLC)性能下降问题,提出了大数据驱动的车辆行为分析技术,并阐述了基于车辆行为分析的移动管理技术、资源分配技术和信息安全技术。认为车辆行为分析技术是实现URLLC的基础,移动管理技术是提高通信可靠性的重要手段,资源分配技术是降低通信时延的有效方法,信息安全技术是实现URLLC的前提和保障。 展开更多

关键词 车联网 URLLC 车辆行为分析 移动管理 资源分配 信息安全

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基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统 被引量：8

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作者 魏清华 梁波 《现代电子技术》 北大核心 2019年第2期94-97,102,共5页

基于模糊神经网络的隧道照明亮度调节系统无法实现隧道亮度信号的反馈调控,调节效果和节能效果均较差。因此设计基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统。通过车辆行为感知设备感知隧道洞内和洞外的车速、车流量以及车辆通过情... 基于模糊神经网络的隧道照明亮度调节系统无法实现隧道亮度信号的反馈调控,调节效果和节能效果均较差。因此设计基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统。通过车辆行为感知设备感知隧道洞内和洞外的车速、车流量以及车辆通过情况,采用的主控制芯片是STM32F103RCT6的主控模块,采集车辆行为感知设备和USREGAL LUX CS 201亮度检测器获取的车辆相关信号和调光信号,并将这些信号传输给监控中心,确保总体调光控制通过隧道现场的照明单元进行调控;系统通过无线监控终端基于主控模块反馈的信号,实现隧道照明亮度的自主调控。系统软件采用PID闭环反馈调节原理实现隧道内亮度的准确调节。实验结果表明,所设计系统可对有无车辆通过以及各车速情况下的隧道亮度进行有效调节,采用所设计系统比不使用所提系统最高可节省日能耗电量244 kW·h,节能效果显著。 展开更多

关键词 车辆行为 信息感知 隧道照明 PID闭环反馈 自动调节 调光信号

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城市道路车辆行为识别方法研究 被引量：2

4

作者 陆金辉 鲍楠 +3 位作者 胡晗 左加阔 师晓晔 潘甦 《移动通信》 2023年第10期38-43,共6页

为了提高城市道路驾驶的安全性,提出一种基于混合高斯隐马尔科夫模型的城市道路车辆行为识别方法。首先通过仿真平台获取城市三车道道路场景的车辆运动轨迹信息和车辆信息并对其进行数据处理和特征提取,选取目标车辆车头中心与初始所在... 为了提高城市道路驾驶的安全性,提出一种基于混合高斯隐马尔科夫模型的城市道路车辆行为识别方法。首先通过仿真平台获取城市三车道道路场景的车辆运动轨迹信息和车辆信息并对其进行数据处理和特征提取,选取目标车辆车头中心与初始所在车道右侧车道线的距离,以及目标车辆纵向和横向速度作为特征参数,再通过鲍姆-韦尔奇算法对模型参数进行训练迭代更新,最后结合前后向算法实现城市道路车辆行为的识别。仿真结果表明,采用混合高斯隐马尔科夫模型对城市道路车辆行为进行识别具有较高的精度。 展开更多

关键词 混合高斯隐马尔科夫模型 车辆行为识别 鲍姆-韦尔奇算法 前后向算法

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基于车道信息融合的车辆行为识别 被引量：1

5

作者 宋士奇 朴燕 王健 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期80-90,共11页

在车辆的自动驾驶和辅助驾驶中,实时分析车辆的运动状态具有重要的实际应用价值。为了实现对车辆行为的判断,提出一种基于车道信息融合的车辆行为识别算法。首先提出一种基于改进Robinson与LSD的模型,运用改进的Robinson算子获取最佳梯... 在车辆的自动驾驶和辅助驾驶中,实时分析车辆的运动状态具有重要的实际应用价值。为了实现对车辆行为的判断,提出一种基于车道信息融合的车辆行为识别算法。首先提出一种基于改进Robinson与LSD的模型,运用改进的Robinson算子获取最佳梯度幅值实现对车道的边缘提取,再通过LSD算法实现车道的检测。然后采用一种基于滑动窗口的三次样条插值法对车道进行拟合,最后根据车道参数信息分析车辆的运动状态,结合车辆的中心位置得到车辆的偏离信息。在BDD100K数据集的测试中,本文算法的车道检测准确率为95.61%,车辆行为识别准确率为93.04%,每秒传输帧数达到42.37。实验结果表明,本文算法在不同场景下可以有效地区分车辆的运动状态并给出车辆的偏离信息,具有更高的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 图像处理 车辆行为 车道检测 曲线拟合

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基于车辆行为分析的智能车联网关键技术研究 被引量：28

6

作者 张海霞 李腆腆 +1 位作者 李东阳 刘文杰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期36-49,共14页

车联网通信系统中通信节点的高移动性、移动行为的复杂性,使得此场景下通信业务呈现数据实时交互性强、空时分布不均、尺度多变、规律复杂的特征,导致传统的车联网网络部署、资源调配难以有效满足用户的差异化服务质量需求。因此,迫切... 车联网通信系统中通信节点的高移动性、移动行为的复杂性,使得此场景下通信业务呈现数据实时交互性强、空时分布不均、尺度多变、规律复杂的特征,导致传统的车联网网络部署、资源调配难以有效满足用户的差异化服务质量需求。因此,迫切需要设计“车-人-路-云”泛在互联的智能异构车联网网络,通过充分挖掘车辆行为数据的潜在价值,精准预测、刻画车辆行为的空时分布特性,以提升车联网资源利用率、改善车联网服务性能。该文全面梳理了国内外在车辆行为分析、网络部署与接入以及资源优化方面的相关工作,重点阐述了智能车联网关键使能技术,即如何借助先进的人工智能、数据分析技术,探索车联网中车辆行为的空时分布特性,建立车辆行为预测模型,进行智能化网络部署与多网接入、动态资源优化管理,实现高容量、高效率的智能车联网通信。 展开更多

关键词 智能车联网 异构网络 车辆行为分析 资源管理 无线大数据

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基于深度学习的无人机视频车辆行为分析 被引量：1

7

作者 史明骏 李庆 朱家松 《交通节能与环保》 2020年第6期23-27,共5页

本文提出一种基于深度神经网络的车辆行为分析框架用于交通参数的智能化提取。该框架先基于利用单镜头多盒探测器(SSD)检测实现车辆检测与识别,然后在视频序列中对车辆进行线性跟踪,根据追踪结果对车辆轨迹进行建模,设计基于LSTM的深度... 本文提出一种基于深度神经网络的车辆行为分析框架用于交通参数的智能化提取。该框架先基于利用单镜头多盒探测器(SSD)检测实现车辆检测与识别,然后在视频序列中对车辆进行线性跟踪,根据追踪结果对车辆轨迹进行建模,设计基于LSTM的深度学习模型对车辆行为进行分类。本文以深圳市龙井地铁站T型路口的无人机数据作为研究对象,进行实验。结果表明,提出的方法能够提高车辆识别与跟踪算法的精度和效率,并获得准确的车辆分类结果及轨迹识别。 展开更多

关键词 无人机视频 深度神经网络 车辆跟踪检测 车辆行为分析

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基于结构化学习的车辆行为分析 被引量：2

8

作者 牟伦田 谢海涛 +1 位作者 毛莎莎 陈艳艳 《交通工程》 2019年第4期29-36,共8页

人工智能的快速发展促使交通领域的研究走向智能化,基于视觉的车辆行为分析成为一个活跃且具有挑战性的研究领域.然而,现有方法只是对车辆行为进行简单分类,缺乏对车辆行为的结构化分析.受结构化学习启发,本文提出基于结构化学习的车辆... 人工智能的快速发展促使交通领域的研究走向智能化,基于视觉的车辆行为分析成为一个活跃且具有挑战性的研究领域.然而,现有方法只是对车辆行为进行简单分类,缺乏对车辆行为的结构化分析.受结构化学习启发,本文提出基于结构化学习的车辆行为分析方法.即采用能够捕捉车辆行为显著视觉信息的结构化标签表征车辆瞬时行为状态,结构化标签中同时包含车辆行为趋势和行为程度2个信息.为验证所提方法的可行性,本文将结构化标签分别与深度森林和卷积神经网络相结合,构建了结构化深度森林模型和结构化卷积神经网络模型.初步实验结果验证了对车辆行为进行结构化分析的有效性. 展开更多

关键词 车辆行为分析 结构化学习 结构化标签 结构化深度森林模型 结构化卷积神经网络模型

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基于目标运动轨迹场的车辆行为分析

9

作者 彭玲玲 席阳 +5 位作者 王国锋 宋焕生 李建成 李倩丽 宋鹏飞 尹冰 《中国交通信息化》 2014年第9期128-130,共3页

本文提出了一种适用于多种天气条件及较复杂环境的实时车辆行为分析系统,运用运动轨迹矢量场进行车辆行为的分析。首先,采用改进Moravec算子提取特征点并根据全搜索算法和SAD匹配准则得到车辆运动轨迹。然后,对已生成的轨迹进行聚类形... 本文提出了一种适用于多种天气条件及较复杂环境的实时车辆行为分析系统,运用运动轨迹矢量场进行车辆行为的分析。首先,采用改进Moravec算子提取特征点并根据全搜索算法和SAD匹配准则得到车辆运动轨迹。然后,对已生成的轨迹进行聚类形成运动轨迹场。最后,比较现有轨迹与运动轨迹场的偏移矢量,并以此作为交通事件检测的基准。实验表明,该系统及算法对复杂天气条件下的车辆行为分析具有很好的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 运动轨迹 矢量 轨迹场 车辆行为分析

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基于车辆动态行为特征的交通状态识别研究

10

作者 李熙莹 卢美燕 +2 位作者 何兆成 苏淑妍 庞淑敏 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期44-55,85,共13页

交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值,不仅能够为交通管理提供决策支持,还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑单一的宏观特征参数,忽视车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互干扰,导... 交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值,不仅能够为交通管理提供决策支持,还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑单一的宏观特征参数,忽视车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互干扰,导致状态划分空间粒度较粗,状态辨识不够精细化,难以深入分析交通拥堵的成因。对此,本文提出一种无人机视角下基于车辆动态行为特征的交通状态识别方法。首先,该方法结合基于旋转检测框的车辆检测算法(YOLOv8s-OBB)和车辆跟踪算法(BoTSORT)检测和跟踪车辆,解决水平框中背景像素冗余以及车辆框重叠的问题,提取车辆空间方向角和旋转4点坐标等更精准的车辆轨迹数据,并计算微观交通流参数;其次,利用获取的车辆空间方向角和旋转位置信息提出车辆动态行为特征参数,即变道干扰率和车辆方向波动指数;然后,结合宏观的平均速度和交通密度参数,构建多维状态特征空间,应用于实际道路场景的交通状态识别。最终实验结果表明:在旋转车辆目标检测中,该方法的mAP@0.5达到0.987,输出的车辆轨迹数据稳定且连续;在交通状态识别中,在平均速度和交通密度作为宏观特征参数的基础上引入变道干扰率后,状态识别精确度达到0.983;进一步,引入车辆方向波动指数后,状态识别精确度达到0.987。同时,根据状态特征空间表征,可以更加精准地将交通状态划分为4种状态,即畅通态、平稳态、拥挤态和堵塞态,从而可以为车辆动态行为定量化分析交通状态影响,为基于无人机视角的交通状态识别提供新的理论参考,为智能交通系统提供先进的状态精细感知。 展开更多

关键词 城市交通 交通状态识别 车辆动态行为特征参数 旋转车辆检测与跟踪 无人机航拍

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基于扩展决策场的机场落客区车辆—旅客行为建模分析

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作者 唐铁桥 钟静燃 +1 位作者 袁小婷 覃梦欣 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期309-317,共9页

近年来,随着航空旅客运输的发展,机场陆侧交通资源愈发紧张。机场落客区作为衔接机场航站楼内部与外部交通之间的交互面,行人和车辆交互冲突严重,落客区运行压力大。本文以某国内机场为研究对象,基于实地调查的视频数据,建立基于Logisti... 近年来,随着航空旅客运输的发展,机场陆侧交通资源愈发紧张。机场落客区作为衔接机场航站楼内部与外部交通之间的交互面,行人和车辆交互冲突严重,落客区运行压力大。本文以某国内机场为研究对象,基于实地调查的视频数据,建立基于Logistic回归模型的车辆让行模型;发布调查问卷,从效率、安全和舒适这3种属性收集该机场落客区场景下旅客做出的选择,最终建立落客区环境下的人车冲突仿真模型,利用仿真模型探究落客区内人车冲突情景。仿真结果表明:在多幅路结构的落客区内,旅客乱穿马路的选择与交通密度和过街次数有关,交通密度越大,旅客需要过街的次数越多,旅客乱穿马路的频率越低,在中幅路落客的旅客最高违规过街率为6.8%,在外幅路落客的旅客最高违规过街率为2.1%;当人行道和入站口相互间距扩大1倍,外幅路落客的旅客平均违规过街率提升1.6%,中幅路落客的旅客平均违规过街率提升0.9%;此外,通过限制旅客乱穿马路,可以有效减少非高峰时期车辆让行次数,提升落客区车辆通行效率。 展开更多

关键词 交通工程 落客区 扩展决策场 车辆—旅客行为 LOGISTIC回归模型

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车辆跟驰行为的主要影响因素研究综述

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作者 周莹媛 王艳阳 +2 位作者 邬翔 张玉锋 李磊 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期47-58,共12页

概述国内外车辆跟驰行为,重点分析L0—L5级车辆跟驰行为的主要影响因素,明确各因素对车辆跟驰行为的影响机制,为解决由驾驶人、车辆特性和车辆自动化等级导致的跟驰行为问题提出合理的解决思路,最后提出综合考虑驾驶人和车辆特性因素影... 概述国内外车辆跟驰行为,重点分析L0—L5级车辆跟驰行为的主要影响因素,明确各因素对车辆跟驰行为的影响机制,为解决由驾驶人、车辆特性和车辆自动化等级导致的跟驰行为问题提出合理的解决思路,最后提出综合考虑驾驶人和车辆特性因素影响下L0—L5级车辆的跟驰行为,驾驶不同等级的L0—L5级车辆驾驶人驾驶风格与自动化等级之间的耦合跟驰行为,以及L4—L5级车辆的行为预测与跟踪对车辆跟驰行为的影响等是未来需要进一步研究的主要问题。 展开更多

关键词 车辆跟驰行为 影响因素 驾驶人 智能系统 无人驾驶

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基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测 被引量：8

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作者 蒋恩源 王学军 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2016年第1期98-103,共6页

为提高ITS(Intelligent Traffic System)交通事件管理的智能性,提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,分为目标检测跟踪、轨迹分析处理和车辆行为分析3个步骤。首先利用三帧差法对目标进行初始定位,采用基于Kalman预测器的改进跟踪算法... 为提高ITS(Intelligent Traffic System)交通事件管理的智能性,提出基于跟踪轨迹的车辆异常行为检测,分为目标检测跟踪、轨迹分析处理和车辆行为分析3个步骤。首先利用三帧差法对目标进行初始定位,采用基于Kalman预测器的改进跟踪算法对车辆进行跟踪;然后提出采用最小二乘法自适应分段直线拟合算法对目标跟踪获得的运动轨迹进行快速拟合;最后结合运动方向变化率和速度变化率两个参数建立车辆异常行为检测模型。实验结果表明,在道路监控视频中,该算法能快速准确检测急刹车、急转弯和急转弯刹车等车辆异常行为。 展开更多

关键词 目标检测 目标跟踪 轨迹拟合 车辆行为检测

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基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测 被引量：13

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作者 杨龙海 徐洪 张春 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第5期97-103,共7页

车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测... 车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测算法。通过GPS实验和VISSIM模拟仿真各类车辆异常行为,分析检验检测算法,结果表明提出的分级检测算法具有较高的检测率,能够有效的识别各类车辆异常行为。 展开更多

关键词 交通工程 高速公路 车辆异常行为检测 GPS定位 分级检测算法 神经网络

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基于车辆微观行为的城市交通模拟软件系统框架 被引量：7

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作者 贾顺平 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 2002年第5期51-56,共6页

回顾了国内外城市交通微观模拟系统的发展状况 ,对机动车辆的微观行为模式进行了研究 .重点探讨了在非自由车流状态下车辆的行驶行为 ,在此基础上 ,采用面向对象的软件技术 ,设计了包括 1 3个主要模块的城市交通微观模拟软件系统框架 。

关键词 车辆微观行为 城市交通模拟软件系统 交通流 微观模拟 系统框架 智能交通系统

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一种车辆驾驶行为管理模块的设计

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作者 陈雪丽 邓丽霞 《黑龙江交通科技》 2017年第10期171-172,共2页

交通管理过程中,不经济不安全的驾驶行为日渐成为一个严重的问题,提出了一种车辆驾驶行为管理模块,模块对驾驶人员的行为进行实施分析与监控,本模块利用MEMS传感器对急加速、急减速、长期怠速等信息进行检测,并对获取到的数据进行一阶... 交通管理过程中,不经济不安全的驾驶行为日渐成为一个严重的问题,提出了一种车辆驾驶行为管理模块,模块对驾驶人员的行为进行实施分析与监控,本模块利用MEMS传感器对急加速、急减速、长期怠速等信息进行检测,并对获取到的数据进行一阶滞后滤波+平滑滤波+去首尾加权平均分析计算,设置相应的阈值。本模块能够对驾驶人员的驾驶行为进行记录和保存,并实时语音提醒和报警。在电源管理中采用低功耗技术,延长模块的待机时间。 展开更多

关键词 车辆驾驶行为 急加速 急减速 GPRS

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基于深度学习多网络融合的网联车辆驾驶行为预测

17

作者 丁子芮 项俊平 《指挥控制与仿真》 2023年第6期57-63,共7页

智能网联车在复杂道路场景中安全行驶需要对周围车辆驾驶意图和行驶轨迹的准确预测。将双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory)、卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial)和注意力机制(Attent... 智能网联车在复杂道路场景中安全行驶需要对周围车辆驾驶意图和行驶轨迹的准确预测。将双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory)、卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial)和注意力机制(Attention Mechanism)相融合,提出一种基于BLSTM-DCG-ATT的网联车辆驾驶意图和行为预测模型。通过正反双向LSTM链路和注意力机制得到具有双重特征的数据,通过卷积生成对抗网络对特征数据进行卷积处理,迭代生成网联车辆及周围车辆的未来时刻变道意图和行驶信息。仿真结果表明:该模型能够在复杂路网、交通流密集的情况下,对网联车辆及其周围车辆的变道意图和行驶轨迹进行准确预测,预测精度达94%。 展开更多

关键词 智能交通 车辆行为预测 卷积生成对抗网络 智能网联车 双向长短期记忆网络

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重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究 被引量：9

18

作者 赵建东 陈溱 +2 位作者 焦彦利 张凯丽 韩明敏 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期282-291,共10页

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车... 为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。 展开更多

关键词 智能交通 异常驾驶行为识别 多尺度卷积神经网络 重点营运车辆 车辆驾驶行为 深度学习

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车辆换道行为风险评价方法研究进展 被引量：6

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作者 程国柱 王婉琦 +1 位作者 王连震 张舒茜 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期139-150,共12页

驾驶人的换道行为通常会对交通安全产生一定的负面影响,为了保证车辆换道安全,防止交通事故的发生,应该对车辆换道行为风险情况进行识别和评价。通过对国内外相关文献的系统研究,从文献统计分析、关键词可视化及数据集分析3个方面对车... 驾驶人的换道行为通常会对交通安全产生一定的负面影响,为了保证车辆换道安全,防止交通事故的发生,应该对车辆换道行为风险情况进行识别和评价。通过对国内外相关文献的系统研究,从文献统计分析、关键词可视化及数据集分析3个方面对车辆换道行为进行了综述,总结了车辆换道关键影响因素的研究热点;并通过回顾国内外车辆换道行为风险评价方法,总结分析了当前研究应用较为普遍的基于交通冲突的风险评价方法以及基于驾驶意图的风险评价方法;最后讨论了当前车辆换道行为风险评价研究存在的问题以及未来发展趋势。研究表明:车辆换道行为研究应结合交通环境特性,研究更具有普适性和可移植性的车辆换道模型是未来有待突破的研究方向;此外,在未来车辆换道行为风险评价研究中驾驶人驾驶意图、换道决策调整等变化是一个重要研究方向;基于当前车联网技术的发展,未来研究应考虑更广泛的影响因素,利用更加广泛的交通环境信息,考虑异构交通流环境对车辆换道行为风险的影响,进行更加综合的风险评价方法研究。研究人员有机会通过汽车远程信息,可以更好地理解驾驶行为和交通事故的成因,为车辆换道风险的综合评价方法研究带来了新的机遇和挑战。 展开更多

关键词 交通工程 车辆换道行为 风险评价 交通冲突 驾驶意图

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高速公路车辆换道行为预测 被引量：2

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作者 龙学军 高枫 《中国交通信息化》 2021年第9期130-133,共4页

车辆换道与交通安全息息相关,尤其在高速公路场景下更是一种具有潜在风险的驾驶行为。对车辆换道行为进行有效预测,将为自动驾驶车辆的决策规划提供重要依据。目前车辆换道预测所使用的数据大都来源于多个传感器,其中某一传感器失灵会... 车辆换道与交通安全息息相关,尤其在高速公路场景下更是一种具有潜在风险的驾驶行为。对车辆换道行为进行有效预测,将为自动驾驶车辆的决策规划提供重要依据。目前车辆换道预测所使用的数据大都来源于多个传感器,其中某一传感器失灵会造成预测错误。本文提出基于视觉的高速道路车辆换道行为预测,消除了多个传感间的数据依赖影响;同时,针对单一LSTM结构预测方法的不足,提出了一种级联LSTM结构预测方法,将车辆轨迹信息以序列的方式输入级联LSTM,通过连续的轨迹信息预测车辆换道行为。实验结果表明级联LSTM的准确率比LSTM结构最优时高出6.4%。 展开更多

关键词 车辆换道行为预测 车辆轨迹 车辆检测

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