本文關鍵詞：基于支持向量機的車輛行為分析方法研究

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【摘要】：隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,汽車保有量以年均8%的速度增加,給人民出行帶來便利的同時也帶來了諸多的交通問題:交通事故頻發(fā),交通運載效率降低。統(tǒng)計結果表明這些問題主要是由駕駛員錯誤或違規(guī)的交通行為導致的。針對這些問題提出一套能夠實時地對行駛車輛的駕駛行為進行監(jiān)控和分析的方法,該方法由車輛檢測、車輛跟蹤、車輛行為分析3部分組成。研究中分別對每部分的算法進行了篩選和部分改進,手工繪制了車輛典型駕駛行為的行駛軌跡樣本,并采用支持向量機(SVM)的機器學習方法進行了訓練。實驗表明該方法能夠準確地對被監(jiān)控車輛的行駛行為進行判斷,從而實現(xiàn)對違規(guī)車輛的駕駛行為進行有效地監(jiān)控。
【作者單位】： 西南林業(yè)大學機械與交通學院;柏林工業(yè)大學電子工程與計算機學院;北京理工大學機械與車輛學院;
【關鍵詞】： 交通監(jiān)控 駕駛行為分析 支持向量機
【基金】：云南省教育廳科研基金(501001) 留學基金委基金(2014(3033))資助項目
【分類號】：TP391.41;U492.8
【正文快照】： ????????100081隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,中國機動車發(fā)展迅猛。截至2011年2月底,我國機動車保有量已經(jīng)達到2.11億輛[1-2],給人民的出行帶來便利同時也帶來了諸多的交通問題。統(tǒng)計資料表明,交通事故中大約70%~80%的交通事故是由駕駛員對車輛的不正常駕駛行為造成的。分析道路交通中

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本文編號：844692