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基于多模轨迹融合的货车危险驾驶行为辨识
| 题名： | 基于多模轨迹融合的货车危险驾驶行为辨识 |
| 作者： | 糜江;喻恺;黄菊 |
| 作者单位： | 江西省交通科学研究院有限公司;江西方兴科技股份有限公司;华东交通大学交通运输工程学院 |
| 关键词： | 交通安全;危险笃驶行为;车辆运动状态;粗糙集;支持向量机 |
| 摘要： | 本文通过分析公路货运车辆运动特征，对危险行车状态实时检测方法进行了探索。首先，从货运车辆运动状态序列样本中提取了多模轨迹特征来表征车辆急加速、急刹车、换道和颠簸等行车状态，并应用粗糙集理论对条件属性特征进行简约化处理。应用支持向量机方法建立轨迹特征和车辆危险驾驶行为的分类辨识模型，并运用遗传算法对分类辨识模型的参数进行标定和优化，从而使模型能够适应实车环境下的动态驾驶场景。实验结果表明，该方法可准确反映轨迹数据特征和行车安全状态特性，识别危险驾驶行为的正确率为94.4%。 |
| 期刊名称： | 中国交通信息化 |
| 出版年： | 2023 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 113-117 |
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