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摘要
驾驶辅助系统被认为是解决交通安全问题的有效手段,开发驾驶辅助系统的基础是对车辆的行为进行准确的识别,以应用于车辆安全预警,路径规划,智能导航等方面.目前存在的基于支持向量机模型,隐马尔科夫模型,卷积神经网络等行为识别方法还存在计算量与精度平衡的问题.本文结合了隐马尔科夫模型与高斯混合模型,提出了高斯混合隐马尔科夫模型,利用美国联邦公路管理局NGSIM数据集对此方法进行了实验验证,结果表明该方法对自由换道行为识别具有较高的精度.本文还对高斯混合隐马尔科夫模型的实验参数进行了优化,以期达到最好的识别效果,为未来智能驾驶的车辆行为识别提供了参考.
