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周边车辆行为识别对于提升无人驾驶汽车决策规划的合理性和控制安全性至关重要。传统的周边车辆行为识别方法识别精度普遍不高,且缺乏对交通主体相互之间邻域影响的考虑,算法鲁棒性较差。针对此,本文中提出了一种SLSTMAT(Social-LSTM-Attention)算法,创新性地引入目标车辆社交特征并通过卷积神经网络提取,建立了基于深度学习的车辆行为识别模型,应用注意力机制来捕捉行为时窗中的多时步信息,实现了周边车辆行为准确识别。采用HighD轨迹数据集和实车数据进行算法验证。结果表明,所提算法对周边车辆行为识别的准确率达94.01%,在目标车辆到达换道点的前1 s时刻行为识别精度达90%,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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对中国现行出租车市场行政审批、拍卖、定额招标等主要准入模式存在的弊端进行了分析, 指出出租车市场准入与退出机制应促进服务质量竞争, 促进企业自身建设, 促进运营模式改革, 并维护行业稳定, 建立一个以服务质量招投标为主要手段的出租车市场准入与退出机制, 对实施服务质量招投标制度需解决的政策法规配套、服务质量评价体系构建、经营权有偿使用制度改革以及新老政策衔接等关键问题提出了建议。实际应用表明该机制可以较好地化解政府、出租车公司、出租车驾驶员之间的利益矛盾, 促进行业自身建设, 加强行业服务竞争, 提高行业服务水平。 相似文献
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为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2021,(1)
《湖北汽车工业学院学报》从2019年8月起加入OSID(Open Science Identity)开放科学计划。OSID开放科学计划由国家编辑学会出版融合编辑专业委员会、国家新闻出版署出版融合发展(武汉)重点实验室发起,是面向学术期刊的公益计划。以OSID码为媒介,为读者和作者搭建与业界同行和专家进行学术交流的平台,同时提供系列增值服务,提升论文的科研诚信。OSID码介绍每个OSID码对应唯一的文章、唯一的作者、唯一的延伸内容。 相似文献
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信用是现代市场经济的基石。信用缺失会使交易成本提高,甚至会导致交易链的中断,影响经济发展的大局,给整个社会带来灾难性的后果。 相似文献
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