基于马尔科夫毯和隐朴素贝叶斯的驾驶行为险态辨识

发布时间：2017-11-28 14:12

  本文关键词：基于马尔科夫毯和隐朴素贝叶斯的驾驶行为险态辨识

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【摘要】：为了实现对驾驶行为险态的有效辨识,以实时采集的多源信息为依据,通过融合驾驶人心率变化率及违法行为将驾驶行为险态分为4级。采用马尔科夫毯特征抽取算法提取出速度、纵向加速度、前轮转角变化率、车道偏离量以及车辆位置作为构建驾驶行为险态辨识的特征集,基于隐朴素贝叶斯(HNB)构建驾驶行为险态辨识模型。十折交叉验证结果表明,该模型的辨识精度(90.6%)比朴素贝叶斯(NB)、贝叶斯网络(BN)及径向基函数(RBF)神经网络分别提高14.1%、13.9%和13%。此外,ROC曲线验证结果表明该模型对不同险态等级都具有良好的预测效果。
【作者单位】： 武汉理工大学智能交通系统研究中心;国家水运安全工程技术研究中心;威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程学院;武汉理工大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178364;61104158) 武汉理工大学教学研究项目(2011180)
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 0引言驾驶人是否能够对危险驾驶状态进行准确评估是防止交通事故发生的关键。因此,近年来很多专家学者开始关注于驾驶行为及其险态辨识方面的研究[1,2]。Siordia等[3]通过在驾驶模拟器上加载典型的危险场景来开展驾驶行为险态辨识研究,采用两位专家的意见对出现的险态进行分级

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9 毛U，

本文编号：1234227