支持向量机在换道行为识别中的应用研究

作     者：袁伟 张亚岐 王畅 YUAN Wei;ZHANG Ya-qi;WANG Chang

作者机构：长安大学汽车学院陕西西安710064 

基　　金：国家自然科学基金项目(51178053) 国家科技支撑计划基金项目(2009BAG13A05) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2013年第34卷第2期

页      码：643-648页

摘      要：针对换道预警系统中换道行为识别识别率较低的问题,提出了以实际道路试验所得到的换道样本数据为基础,采用支持向量机(SVM)对换道行为进行识别的方法。为进一步提高模型的识别率和缩短识别耗时,对样本数据进行卡尔曼滤波、归一化处理、主成分分析,利用遗传算法对核参数进行调优。对优化后SVM模型进行训练与测试,测试结果表明:在1.2秒时窗下,优化后模型的识别准确率达到了97%以上,能够满足车载换道预警系统对识别有效率和实时性的要求。

主 题 词：换道行为 支持向量机 卡尔曼滤波 主成分分析 遗传算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2013.02.049

馆 藏 号：203842576...