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题名基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类
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作者
郭海锋
杨宪赞
金峻臣
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机构
浙江工业大学信息工程学院
银江股份智慧交通研究院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第11期1169-1177,共9页
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基金
浙江省自然科学基金(LY20E080023)
浙江省教育科学规划(2016SCG241)资助项目。
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文摘
针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采用Bi-LSTM结构,以速度序列为输入,根据速度与排队车辆的时间相关性,生成最小、最大排队车辆。判别器来自ACGAN,在区分真假样本的同时实现排队车辆到拥堵等级标签的分类。同时,为避免网络训练不稳定、梯度消失的问题,舍弃原ACGAN的真假二分类任务,引入Wasserstein散度来衡量真实序列与生成序列的分布距离,并对相应的目标函数进行优化。结果表明,与其他算法相比,该算法在分类准确率方面提高了3.96%~9.62%,同时总体估计误差最小,验证了利用速度估计车道排队车辆的可行性。
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关键词
辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)
双向长短时记忆(Bi-LSTM)
Wasserstein散度
车道级排队车辆估计
分类
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Keywords
auxiliary classifier generative adversarial network(ACGAN)
bi-directional long short-term memory(Bi-LSTM)
Wasserstein divergence
lane-level queue vehicles estimation
classification
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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