【摘 要】
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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
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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。
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