基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

汽车非确定性故障诊断模型研究

针对汽车非确定性故障诊断特点,基于模糊数学理论,提出了由概率统计法及专家优序法综合确定模糊隶属度的方法,结合对故障程度的描述,建立汽车非确定性故障诊断数学模型。以此为基础,有选择地借鉴模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断,最后以实例验证了该模型的实用性。     

浅海信道调频水声语音通信方法比较

水声语音通信在海洋工程、海洋科考、水下搜救等领域具有广泛应用。与单边带通信、数字编码调制通信相比,调频水声语音通信具有实现简单方便、抗幅度衰落性能好的特点,但浅海水声信道具有的复杂多径效应及噪声严重影响其获得的语音音质,容易出现语音含混、语义难辨等问题。本文通过浅海不同距离、不同多径信道下的海试实验比较了采用非线性解调法和正交解调法的调频语音通信性能,并通过客观语音质量评估PESQ(Perceptual evaluation of speech quality)方法对调频水声语音通信音质进行量化评估。     

基于D-S证据理论的多平台协同目标识别分步式融合

针对多平台协同目标识别问题,提出了基于D-S证据理论的分步式融合设计思想,目标型号识别.通过仿真验证了算法对解决不确定问题的有效性和正确性.     

雷达辐射源信号识别研究综述

介绍雷达辐射源信号识别的过程,概述和分析国内外雷达辐射源识别研究的现状,阐述基于粗糙集理论的雷达辐射源信号识别方法,指出雷达辐射源信号识别的发展趋势,为今后相关研究提供了有益的思路。     

基于贝叶斯网的反潜直升机对潜艇的识别模型

快速准确地对潜艇进行的识别在航空反潜作战中是进行战场态势评估和战场决策的基础。通过搜索潜艇中提取搜索的特征信息,结合贝叶斯网络,使用了“两步”对潜艇目标进行识别,在此基础上进行了实例验证,其结果与事实相一致,显示了该方法的正确性和有效性。     

基于模糊模式识别的城市道路安全状况综合评价

针对影响城市道路安全状况的因素众多且具有模糊性的特点,采用模糊模式识别与模糊综合评价相结合的评价模型来评价城市道路安全状况.建立了城市道路安全状况综合评价指标体系,应用层次分析法确定了指标权重,应用集值统计法对指标特征值进行了量化.通过对大连市黄河路的评价实例证明,该模型实用性较强,可用于完善道路安全设计及辅助道路安全管理.     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

甩挂运输半挂车电子标识技术研究

针对现阶段的道路运输远程监控体系中无法识别半挂车的身份与特征信息的问题,通过对甩挂运输企业、站(场)、整车生产企业进行广泛调研,文中提出了基于RFID无线射频技术的甩挂运输半挂车身份电子标识技术要求,分析了电子标识具体技术参数的限值范围,为规范甩挂运输半挂车身份电子标识的发展提供了技术支撑。