典型文献
基于雷达数据的车辆换道行为识别研究
文献摘要：
针对高速公路车辆轨迹跟踪及换道行为识别问题,基于路侧雷达数据提取车辆换道过程特征,提出了融合支持向量机算法与粒子群算法的换道行为识别模型.首先,针对异常数据及轨迹匹配问题,采用空间约束、动力约束、长度约束等多重条件约束进行数据清洗,并分别利用Savitzky-Golay滤波器和改进弗雷歇距离算法对轨迹进行平滑和匹配;其次,为有效分析换道轨迹信息特征,从整段轨迹和换道区间中,提取了偏移角度、平均换道横向速度、平均换道纵向速度、横向偏移量、换道时长作为典型换道特征;然后,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的换道行为识别模型,并针对核函数参数优化问题,分别运用网格搜索法和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数寻优.最后,以高速公路路侧雷达检测数据为例,对模型进行训练和测试.实验结果表明:与其他识别模型相比,SVM-PSO模型的识别准确率和精确率分别为93.59％、97.75％,具有良好的识别能力.
文献关键词：
交通工程;轨迹跟踪;支持向量机;弗雷歇距离;雷达;换道行为
中图分类号：
作者姓名：
苏丽娜;李凡;潘秀;田子立;赵建东
作者机构：
中电建冀交高速公路投资发展有限公司,石家庄 050000;河北省交通规划设计研究院有限公司,石家庄 050011;北京交通大学 交通运输学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]苏丽娜;李凡;潘秀;田子立;赵建东-.基于雷达数据的车辆换道行为识别研究)[J].北京交通大学学报,2022(04):60-67
A类：
B类：
雷达数据,车辆换道,换道行为,行为识别,高速公路,车辆轨迹,轨迹跟踪,路侧,数据提取,换道过程,支持向量机算法,粒子群算法,识别模型,异常数据,轨迹匹配,匹配问题,空间约束,数据清洗,Savitzky,Golay,滤波器,弗雷歇距离,有效分析,换道轨迹,轨迹信息,信息特征,整段,偏移角度,横向速度,横向偏移,偏移量,道特,Support,Vector,Machines,核函数,函数参数,优化问题,网格搜索法,Particle,Swarm,Optimization,PSO,模型参数寻优,雷达检测,检测数据,识别准确率,精确率,识别能力,交通工程
AB值：
0.406528
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
