基于概率图模型的机动车逆行行为识别 |
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引用本文: | 张开冉,袁乙丁,姚远.基于概率图模型的机动车逆行行为识别[J].综合运输,2023(2):107-112+151. |
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作者姓名: | 张开冉 袁乙丁 姚远 |
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作者单位: | 1. 西南交通大学交通运输与物流学院;2. 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;3. 综合交通大数据应用技术国家工程实验室 |
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摘 要: | 由于车载定位设备精度的不断提高,利用车辆的轨迹数据可以识别车辆的逆行行为,但设备或环境会产生噪声,本文主要针对轨迹处理过程中的噪声问题,研究概率图模型下的逆行行为概率判断。首先对机动车出行轨迹进行识别,拆分成出行轨迹,解决因为掉头等对概率判断的影响;再利用动态贝叶斯网络建立马尔科夫模型,对识别结果空间推断;进而基于方向角数据结合卡尔曼滤波法进行去噪后与地图匹配,计算定位点在道路上的先验概率和条件概率,再利用相邻轨迹点的条件概率计算该点的逆行概率,最终设定逆行行为判定阈值,并利用已知的轨迹数据验算准确性。结果显示,利用动态贝叶斯网络能够发现机动车的逆行行为,对提高道路安全有重要意义。
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关 键 词: | 交通工程 逆行行为 概率图模型 卡尔曼滤波 概率推理 |
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