【摘 要】
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为了有效地监控交通运输车辆和分析车辆轨迹行为,从实际微观交通流数据中对驾驶行为进行识别与预测,对目前现有的车辆轨迹识别技术进行了改进,提出基于随机图模型的驾驶行为预测方法。为提高模型的准确率,采用HMM的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法实时预测轨迹下一时刻的状态,根据当前道路视频场景中车辆行驶的不同状态对轨迹进行模式划分,在优化轨迹曲线后提取每条轨迹的状态量、观测量序列。根据道路监控视频场景中车辆轨迹间的相对独立特性,采用多观察值序列下的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法对轨迹进行模式类训练
【机 构】
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内蒙古农业大学能源与交通工程学院,武汉理工大学智能交通系统研究中心
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金资助项目(2018MS07009),内蒙古应用研发项目(20130607)。
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为了有效地监控交通运输车辆和分析车辆轨迹行为,从实际微观交通流数据中对驾驶行为进行识别与预测,对目前现有的车辆轨迹识别技术进行了改进,提出基于随机图模型的驾驶行为预测方法。为提高模型的准确率,采用HMM的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法实时预测轨迹下一时刻的状态,根据当前道路视频场景中车辆行驶的不同状态对轨迹进行模式划分,在优化轨迹曲线后提取每条轨迹的状态量、观测量序列。根据道路监控视频场景中车辆轨迹间的相对独立特性,采用多观察值序列下的Baum⁃Welch算法与前向⁃后向算法对轨迹进行模式类训练
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