基于模糊支持向量机的旁车道车辆并线意图识别方法

《基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》篇一一、引言随着科技的快速发展和智能化交通系统的需求增长，交通标志识别成为了一项关键的技术。

交通标志识别系统在自动驾驶、智能车辆导航以及道路安全等方面具有广泛的应用前景。

然而，由于交通标志的多样性、复杂性和环境因素的干扰，如何准确、快速地识别交通标志成为了一个具有挑战性的问题。

本文提出了一种基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法，旨在提高交通标志识别的准确性和鲁棒性。

二、相关研究背景交通标志识别技术是智能交通系统的重要组成部分，国内外学者对此进行了广泛的研究。

传统的交通标志识别方法主要依赖于图像处理技术和特征提取技术。

然而，由于交通标志的多样性和复杂环境的影响，这些方法的准确性和鲁棒性仍有待提高。

近年来，随着机器学习和人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的交通标志识别方法逐渐成为研究热点。

三、方法与算法本文提出的交通标志识别方法主要包括两个部分：模糊C均值聚类和支持向量机。

1. 模糊C均值聚类模糊C均值聚类是一种基于模糊数学的聚类算法，可以有效地处理具有模糊性和不确定性的数据。

在交通标志识别中，我们利用模糊C均值聚类对交通标志图像进行预处理，将图像划分为不同的聚类，以便后续的特征提取和分类。

2. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，具有较好的分类性能和泛化能力。

在本文中，我们将支持向量机应用于交通标志的分类和识别。

首先，我们从每个聚类中提取出有效的特征，然后利用支持向量机对特征进行分类和识别。

四、实验与分析为了验证本文提出的交通标志识别方法的性能，我们进行了大量的实验。

实验数据集包括多种不同类型和不同环境的交通标志图像。

我们首先利用模糊C均值聚类对图像进行预处理，将图像划分为不同的聚类。

然后，从每个聚类中提取出有效的特征，并利用支持向量机进行分类和识别。

实验结果表明，本文提出的交通标志识别方法具有较高的准确性和鲁棒性。

基于独立成分分析和模糊支持向量机的车标识别新方法孙娟红;李文举;冯宇;韦丽华【摘要】提出了一种新的车标识别方法.首先,利用独立成分分析提取车标特征,然后,采用模糊支持向量机设计分类器进行车标识别.实验结果表明,与现有车标识别方法相比,该方法识别率高、速度快.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)013【总页数】5页(P32-35,38)【关键词】车标识别；主成分分析；独立成分分析；模糊支持向量机【作者】孙娟红;李文举;冯宇;韦丽华【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连,116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连,116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连,116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连,116081【正文语种】中文【中图分类】TP391.4车辆识别技术是智能交通领域的重要研究课题，在桥梁路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录、盗抢车辆追查等领域都有广泛的应用，具有重大的经济价值和现实意义。

车标识别是车辆识别技术的重要组成部分，其核心技术是车标定位和车标识别，在准确地定位车标后，车标图像识别就成为一个关键问题。

现有的车标识别方法有：基于模板匹配[1]、基于边缘直方图[2]、基于边缘不变矩[3]、基于 SIFT特征[4]以及基于主成分分析和BP神经网络[5]等方法。

但是，基于模板匹配的方法在图像倾斜的情况下效果不太理想；基于边缘直方图的方法提取的车标边缘方向直方图特征有时并不十分明显，容易造成识别误差；基于边缘不变矩的方法虽然对图像的平移、缩放和旋转等不敏感，但计算量大且易受噪声影响，使车标识别率受到影响；基于SIFT特征的方法算法复杂，时间复杂度高；基于主成分分析和BP神经网络的方法对于模糊车标图像识别率较低。

因此，针对现有车标识别方法的不足，本文提出了一种新的车标识别方法。

该方法的基本思想是，首先应用主成分分析 PCA(Principal Component Analysis)进行数据降维，然后应用独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)提取车标特征，最后应用模糊支持向量机FSVM(Fuzzy Support Vector Machine)设计分类器。

基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类
李清泉;高德荃;杨必胜
【期刊名称】《吉林大学学报：工学版》
【年(卷),期】2009(0)S2
【摘要】运用模糊支持向量机方法进行城市道路交通状态分类,应用模糊隶属度处理了评价者的主观偏好表达和交通状态评价指标范围的不确定性问题;同时,通过集成支持向量机分类学习的能力修正了单纯模糊分类方法无法进行样本训练的局限,采用"一对一"方法进行交通状态多类分类。

最后基于微观交通仿真数据,验证了模糊支持向量机方法在交通状态分类中能够减少样本数据噪声影响,提高分类训练学习的质量。

【总页数】4页(P131-134)
【关键词】交通运输工程;交通状态;分类;模糊集;支持向量机
【作者】李清泉;高德荃;杨必胜
【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;武汉大学交通研究中心【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别 [J], 黄艳国;许伦辉;邝先验
2.基于模糊理论的城市道路交通状态辨识研究 [J], 刘志杰
3.基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别 [J], 李晓璐
4.基于支持向量机的城市道路交通状态模式识别研究 [J], 于荣;王国祥;郑继媛;王海燕
5.基于模糊模式识别的城市道路交通状态检测算法 [J], 戴红
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《基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》篇一一、引言随着智能化交通系统的快速发展，交通标志识别技术成为了研究的热点。

交通标志识别对于提升道路安全、辅助自动驾驶系统以及智能交通管理具有重要意义。

本文提出一种基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法，通过综合运用模糊聚类与机器学习算法，以提高交通标志识别的准确性与鲁棒性。

二、相关研究背景交通标志识别技术主要通过图像处理与机器学习算法实现对交通标志的检测与分类。

近年来，模糊C均值聚类与支持向量机在图像分类与模式识别领域取得了显著成果。

模糊C均值聚类能够根据图像的模糊性进行聚类分析，而支持向量机则是一种强大的分类器，适用于处理高维数据。

将这两种技术相结合，可以有效地提高交通标志识别的性能。

三、方法论1. 数据预处理：首先，收集包含各种交通标志的图像数据，进行预处理，包括去噪、二值化、归一化等操作，以便进行后续的图像分析与处理。

2. 模糊C均值聚类：运用模糊C均值聚类算法对预处理后的图像进行聚类分析。

通过设定合适的聚类数目与阈值，将图像分为不同的类别，其中每个类别代表一种交通标志。

3. 特征提取：从聚类后的图像中提取有效的特征，如形状、颜色、纹理等。

这些特征将用于支持向量机的分类器训练。

4. 支持向量机分类器训练：利用提取的特征训练支持向量机分类器。

通过优化算法调整分类器的参数，使其具有较高的识别准确率。

5. 交通标志识别：将待识别的交通标志图像输入到支持向量机分类器中，通过分类器的判断得到识别结果。

四、实验与分析为验证本文提出的交通标志识别方法的性能，我们进行了大量实验。

实验数据集包括多种类型的交通标志图像，以模拟实际道路场景。

实验结果表明，基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法具有较高的准确性与鲁棒性。

与传统的交通标志识别方法相比，该方法在识别不同类型、不同背景下的交通标志时表现出更好的性能。

此外，该方法还能有效处理图像中的噪声与干扰因素，提高识别的稳定性。

《基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，交通标志识别技术已成为自动驾驶和智能车辆导航系统的重要组成部分。

交通标志识别技术能够有效地帮助驾驶员和自动驾驶系统识别道路交通标志，提高道路安全性和驾驶效率。

本文旨在研究基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法，以期提高识别准确率和稳定性。

二、相关研究概述交通标志识别技术的研究已有一定历史，传统的方法主要基于图像处理和模式识别技术。

近年来，随着机器学习和人工智能的快速发展，基于深度学习的交通标志识别方法得到了广泛关注。

然而，深度学习方法在处理小样本、非均衡数据时存在过拟合等问题。

因此，本文提出了一种基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法，以解决上述问题。

三、方法与理论1. 模糊C均值聚类模糊C均值聚类是一种基于模糊数学理论的聚类方法，能够有效地处理数据的不确定性和模糊性。

该方法通过优化目标函数，将数据划分为C个聚类，每个聚类中心由其所属数据点的加权平均得到。

在交通标志识别中，模糊C均值聚类可用于对图像进行预处理，提取出交通标志的特性和区域。

2. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，广泛应用于分类、回归和异常检测等问题。

在交通标志识别中，支持向量机可用于对提取的交通标志特征进行分类和识别。

四、方法实现1. 数据预处理首先，对交通标志图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，以便提取出交通标志的特性和区域。

2. 模糊C均值聚类然后，利用模糊C均值聚类对预处理后的图像进行聚类，将交通标志图像划分为不同的区域和类别。

在聚类过程中，通过优化目标函数，得到每个聚类的中心和隶属度矩阵。

3. 特征提取接着，从聚类结果中提取出交通标志的特征，包括形状、颜色、纹理等。

这些特征将被用于后续的分类和识别。

4. 支持向量机分类与识别最后，将提取的交通标志特征输入到支持向量机中进行分类和识别。

采用模糊支持向量机算法的前车识别系统
范博文;段敏
【期刊名称】《重庆理工大学学报:自然科学》
【年(卷),期】2022(36)9
【摘要】针对辅助驾驶汽车在行驶过程中对前方车辆识别的实时性差、效率低等问题,提出基于方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征提取与模糊支持向量机结合的一种前车识别系统。

对汽车行驶过程中的图像灰度化、二值化等预处理后,进行HOG特征提取。

对模糊支持向量机算法进行研究,通过增加模糊度变量的优化来选择最优分类决策面,使其对每个训练的正、负样本集的区域特征进行分类后识别。

实验结果显示:模糊支持向量机算法不仅能够降低训练时的噪声,与支持向量机相比增强了支持向量,而且提高了训练时间与准确率;在能见度低的情况下识别效果较好,满足前车实时识别。

【总页数】7页(P172-178)
【作者】范博文;段敏
【作者单位】辽宁工业大学汽车与交通工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U471.1
【相关文献】
1.具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法
2.采用多模糊支持向量机决策融合的积雨云检测
3.采用交叉熵支持向量机和模糊积分的电网故障诊断
4.改进的支持向量机SMO算法说话人识别系统研究
5.采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法
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浅论基于支持向量机的驾驶员超车意图识别随着各种车载电子设备、导航设备、手机和其他远程信息处理设备的日益普及,这些设备分散着驾驶员的注意力,使驾驶过程中的危险性增加,为此,人们正致力于发展半自动或全自动化的驾驶辅助系统,如使用驾驶员辅助系统(ADAS)的车道偏离警告(LDW)和车道变换辅助(LCA).但在未知驾驶员驾驶意图的情况下,这些辅助系统容易出现错误,如误报警等.所以系统在感知驾驶员驾驶行为的同时,对驾驶员的驾驶意图进行正确的识别是ADAS发展关键技术之一.目前,很多研究者以转向灯的信号来判断驾驶员的超车意图,但只有64%的人在超车时会使用转向灯,且大都是在超车开始时才打开转向灯,而不是在初始阶段.其他的一些研究者也对驾驶员换道意图做了研究,如Jr等采集分析了自车车头与前车距离、加速踏板开度、制动踏板开度和方向盘转角等信息,提出了基于ACT-R认知理论的驾驶人换道意图模型;肖献强以驾驶意图的产生到执行的时间差,提出了基于驾驶人操作特性的辨识方法;孙纯基于实车实路环境下的实验,提出了基于Logistic思想和证据理论的驾驶人换道超车意图辨识方法.上述方法将注意力主要集中在对车辆状态参数的研究上,对车辆状态参数,道路参数和驾驶人行为进行综合性研究较少,存在前瞻性不够且识别率较低的问题.本文提出了一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的超车意图辨识方法,对比分析了不同参数组合下模型的分类效果.最终确定了以方向盘转角,自车速度,车辆与道路边界距离和驾驶人眼动信息构成的人车路综合信息组合可获得最优辨识效果.1支持向量机支持向量机的主要目标就是将线性不可分的数据样本,通过核函数映射到高维数据空间,然后在高维空间进行分类,并构建一个超平面,使不同样本类型间的隔离边缘最大化.给定训练集为((x1,y1),,(xn,yn)),其中：xiT,T为样本特征参数构成的特征向量集合;yiL,L为样本类别标签集;n为样本的数量.导入训练样本完成训练后,就能建立超平面WTx+b=0,其中x为输入向量,W为超平面法向量,b 为偏置项.SVM决策函数为f(x)=sgn[ni=1a*iyiK(xix)+b](1)通过二次优化,得a*i,优化方程为maxni=1ai=12ni=1nj=1aiajyiyjK(xi,xj)(2)ni=1aiyi=0,0C,i[1,n](3)式中：C为选用值惩罚参数;K(xi,xj)为核函数,常用核函数有多项式核函数、sigmoid核函数、RBF核函数等.2驾驶人换道意图分析2.1特征参数的选取在日常驾驶过程中,驾驶员的驾驶意图会受到由道路环境、自车情况和驾驶员本身组成的人车路系统内信息的影响,包括自车与前车距离、自车与道路边界的距离等道路环境信息;自车速度、加速踏板开度、方向盘转角等自车信息;以及驾驶员自身的一些信息,它们都可以作为判断驾驶员超车意图的特征参数.但是,选取太多的特征参数会增大SVM模型训练难度、降低模型的预测精度.正常情况下,驾驶员要进行超车行驶,就必须转动方向盘.本文对比了在车道保持阶段和超车行驶阶段方向盘转角的标准差值,得到在车道保持、向左换道和向右换道阶段方向盘转角标准差分别为1.92、7.38和6.91.不难发现,在进行超车换道过程中,方向盘转角变化非常明显;驾驶员驾车行驶过程中,如果前车速度过慢,驾驶员通常会采取超车行为,通过对比车道保持阶段和超车行驶阶段自车车速值,在进行超车行驶时,自车车速通常会超过车道保持阶段车速值的10%～16%.道路环境参数中,车辆与道路左右边界的距离能够准确地反映汽车行驶方向的变化和其运动轨迹的趋势,所以该参数能够很好地反映驾驶员的超车意图.驾驶员在超车前必先通过视觉扫描获取周围的环境信息,且扫描的对象除前方外,还有左右后视镜,在此过程中,驾驶员视觉特征主是眼球的转动,基于现有技术,利用眼动仪可以精确地测量出眼球部分的变动,同时在时序前瞻性方面,眼部运动信息有明显的优势.本文选取方向盘转角、自车速度、车辆与道路边界距离和驾驶员眼动信息作为特征参数.采用不同的参数组合,并对各种组合的辨识效果进行对比分析,以获得最佳的参数组合,本文共设计了3组特征参数的组合.其中D1仅包含自车动态参数;D2含自车动态参数和道路环境参数,D3包含了人车路三者信息.2.2构建特征向量为了完成SVM分类器模型的构建,实现分类器的训练和检验,本文构建模型训练和检验过程的特征向量Data(t)和标签量Label(t)为Data(t)={x1(t),x2(t),,xi(t)｝(4)Label(t)={y(t)｝(5)式中,x1(t),x2(t),,xi(t)分别为时窗T内对应的各个特征量信息,如x1(t)、x2(t)、x3(t)、x4(t)可分别为自车速度、方向盘转角、车辆与道路边界的距离、驾驶人眼部运动信息;y(t)为驾驶意图标签,常用数字表示,如1、2可分别为向超车意图和车道保持.模式识别分类器的分类效果受到多种因素的影响,在构建特征向量时,需要考虑多方面的影响因素,本文主要考虑的因素为时窗的长度和输入数据的方式.正常行驶中,根据驾驶员和路路况的不同,驾驶员超车的时间也不尽相同,选择合理的时窗长度,对提高模型辨识的精度大有裨益.选取的时窗长度过短,会丢失一些重要特征,造成分类错误或不准确;选取的时窗长度过长,包含的信息量过大,会造成系统分析的时间过长,不能及时给出判断.本文选用了3种时窗长度进行对比分析,分别为T1=1s、T2=2s、T3=3s.特征参数最简单的表述方法就是按时间顺序依次输入时窗内全部信息,但是这种方法构建的特征向量占据空间大,计算时间长.其次就是对数据进行相应的变形,使用数据的均值、方差来对特征参数进行表述,这种方法能够更有效地获得特征参数的变化情况和变化规律,同时,还能降低数据采集过程中因各种外界原因造成的干扰,降低所构建的特征向量占据的空间,提高计算效率.但根据数据样本的不同,这种方法有时不仅不能提高计算精度,还会增加计算时间.为此,本文采用两种数据输入方式进行对比的方法,分别为：H1按时间顺序直接输入时窗,H2选取特征量的均值和方差输入时窗.本文用控制变量法进行了3种特征参数组合形式的编排,规定了2种不同的数据输入形式,3种不同的时窗长度值,为得到最优的特征参数组合,共需进行18组不同参数组合下模型识别效果的对比分析.因此,建立基于支持向量机理论的驾驶员超车识别流程图.3数据采集由于无论在城市道路还是高速公路条件下,进行实车数据采集都具有一定的危险性,而江苏大学6自由度xxxxI驾驶模拟器可以逼真地模拟实际行车过程中,驾驶人的行车状态,所采集的数据与实车实路环境下采集的数据十分吻合,且其模拟驾驶场景与实车实路环境保持一致,故本文使用江苏大学6自由度xxxxI驾驶模拟器作为数据采集平台.实验中,各驾驶员经训练后均能按照正常驾驶习惯进行驾驶,同时采取措施避免疲劳驾驶和各种暴力驾驶的出现.驾驶员均在安全的条件下实现模拟超车,此时,模拟驾驶仪可实时输出汽车的方向盘角度、自车速度、加速踏板开度、自车与道路边界的距离等信息.由于驾驶员眼部信息不能直接从模拟驾驶仪上获取,因此,采用眼动仪采集驾驶员的眼部信息,并利用计算机技术对视频信息进行提取,以获得驾驶员在超车过程中的眼动信息.研究表明,若驾驶员能够在事故发生前1s采取相应措施,事故的发生率将降低30%～35%.图7中A点为车辆超车行驶轨迹与车道线的交点,本文主要研究超车过程中,车辆越过车道线前1s就能识别出驾驶员的超车意图,故选取A点前1s 时间外某时间窗口T内的信息作为研究对象.本文预先截取B点前3s内的特征量数据,同样,车道保持阶段信息也随机截取其中的3s内特征量数据.4模型训练4.1基于MatlabLib-SVM模型训练在MatlabLib-SVM环境下选用RBF核函数以默认参数导入样本完成了18组模型的训练,利用受试者工作特征(ROC)曲线对比分析各组模型辨识效果,ROC曲线以假阳性率(FPR)为横坐标,真阳性率(TPR)为纵坐标,以预测结果的每一个值作为可能的判断阈值绘制而成,并以曲线下围成的面积作为衡量分类器分类效果的衡量指标,曲线越向左上方或者曲线下围成的面积越大,性能越好.4.2参数对比为更为明显对比分析各组辨识效果,计算了各组合ROC曲线下围成的面积(AUC).由图可知,在输入参数形式和时窗长度的各种组合情况下,D1、D2、D3的值依次上升,即包含了自车参数、道路环境信息和驾驶员信息的综合特征参数组合D3的辨识效果最好,同时仅包含自车参数的组合D1辨识效果最差,这也证明了D3组合的合理性.在D1、D2、D3和T1、T2、T3的各种组合情况下,每种组合中S2对应的AUC 值均大于S1对应的值,即明采用特征参数的均值和方差作为输入参数的便是效果更好.在D1、D2、D3和S1、S2的各种组合下,除个别组合外(D2S2),每种组合均是时窗长度T=2s时的辨识效果最好.综合分析可知,采用人车路综合信息的方向盘转角、自车车速、车辆与道路边界距离和驾驶人眼部运动信息组合,时窗长度T2=2s,以数据的均值和方差构建特征量,可获得最佳的辨识效果.5结语1)采用眼动仪和6自由度xxxxI驾驶模拟器采集了500组驾驶人超车意图辨识研究特征参数数据,为之后的研究提供数据支持.2)应用了支持向量机理论对驾驶员超车意图进行辨识,得出以方向盘转角、自车车速、车辆与道路边界距离和驾驶人眼部运动信息组合,时窗长度T2=2s,以数据的均值和方差构建特征量,可获得最佳的辨识效果.<!--。

基于Gist-SVM对车道线分类及车道线检测识别研究
魏玉东;杨先海;谭德荣
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2018(028)009
【摘要】为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法.首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像的特征与训练模型进行预测学习,应用支持向量机自动分类直线型和弯曲型车道类型;最后,检测的直线型车道线图像利用加约束Hough变换进行检测识别,检测的弯曲型车道线采用多数小线段直线拟合方法拟合弯道.同时设计一种适应本文所提方法的车道线检测识别系统的界面,将该车道线检测算法整合到该系统界面内.实验结果证明,采用Gist-SVM可自动检测分类车道线类型,该算法对直线型-弯曲型车道线检测识别的错检率减少20％,提高了检测的准确性.
【总页数】7页(P867-873)
【作者】魏玉东;杨先海;谭德荣
【作者单位】山东理工大学机械工程学院淄博255049;山东理工大学机械工程学院淄博255049;山东理工大学机械工程学院淄博255049
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于二次阈值分割和车道宽度匹配的车道线检测算法 [J], 胡胜;黄妙华;陈毅
2.基于动态识别ROI区域的车道线检测技术 [J], 刘晓楠; 陈文进; 刘杰
3.基于计算机视觉的车道线检测与识别 [J], 阎翔; 谌海云; 蒋钰; 范光鑫; 王晓杰; 闫嘉欣
4.基于Jetson Nano的车道线检测与识别 [J], 卜国富;聂永怡;余京晓;郑誉煌
5.一种基于树莓派平台的车道线检测识别方法 [J], 沈梅;杨洪涛;姜阔胜;张梦遥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

简谈基于支持向量机的驾驶意图识别本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1引言高级驾驶辅助系统(AdvancedDriverAssistanceSystem，ADAS)已成为近年来汽车发展的重点，好的ADAS系统能够有效帮助驾驶员，减轻驾驶强度，缓解驾驶疲劳，提高驾驶的舒适性和安全性。

而驾驶辅助系统一般利用各种传感器(雷达、摄像头等)探测得到车辆周边的环境道路信息，为驾驶员决策提供有益性帮助，例如车道保持系统(LaneKeepingSystem)就是利用摄像头获取道路边缘车道线信息，并结合车辆运动状态信息来完成辅助任务的，当车辆偏离车道时自动回正保证车辆在车道线内行驶，过程中系统有效地融合了车辆与环境的信息。

但是驾驶过程是在人-车-路三者协同作用下完成的，如果ADAS系统不能够将驾驶员的驾驶意图进行有效融合，辅助系统不仅可能起不到辅助驾驶的作用，而且可能完全是在进行反作用。

例如，道路前方有障碍物，驾驶员意图转向避让，但在ADAS作用下车辆进行了紧急制动，而转向操作和紧急制动同时进行又有可能造成车辆运动失稳以致出现事故。

因此，为了使得辅助系统能够在恰当的情形下提供恰当的帮助，有必要对驾驶意图进行探测识别。

而在横向驾驶意图中仅仅使用转向灯信号对意图进行探测识别是不足的，因为很多驾驶员不能正确的使用转向灯。

根据Olsen 的统计：只有64%的驾驶员在变换车道时开启转向灯，而其中50%的驾驶员在变道行为开始时开启。

转向灯开启率低和开启不及时给转向意图识别造成了很大麻烦，有必要使用其他更多的特征参数来进行意图识别。

目前，国内外在驾驶意图识别研究上积累了一些经验。

比如以Pentland,Mizushima,Meyer-Delius等团队为代表，使用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)对驾驶意图进行研究，得到一些有用的结论。

《基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，交通标志识别技术已成为自动驾驶和智能车辆导航系统的重要组成部分。

准确、快速地识别交通标志对于提高道路安全、驾驶便利性以及自动驾驶系统的智能化水平具有重要意义。

本文提出了一种基于模糊C均值聚类与支持向量机（SVM）的交通标志识别方法，通过将两者结合，实现交通标志的准确、高效识别。

二、交通标志识别技术研究现状当前，交通标志识别技术主要采用机器视觉、模式识别等方法。

其中，基于聚类的图像分割技术和基于分类的识别技术是两种主要的技术手段。

然而，传统的聚类算法和分类算法在处理复杂多变的交通标志图像时，往往存在识别率不高、鲁棒性不强等问题。

因此，本研究将模糊C均值聚类与支持向量机相结合，以提高交通标志识别的准确性和鲁棒性。

三、模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种基于划分的聚类算法，通过优化目标函数将数据划分为C个模糊聚类。

该算法能够处理数据的不确定性和模糊性，适用于处理复杂多变的交通标志图像。

在交通标志识别中，我们利用模糊C均值聚类算法对图像进行预处理，提取出交通标志的初步特征。

四、支持向量机分类器支持向量机是一种基于监督学习的分类算法，通过寻找能够将不同类别数据正确分隔的超平面来实现分类。

在交通标志识别中，我们将提取出的特征向量作为SVM的输入，通过训练SVM 分类器来实现对交通标志的准确识别。

SVM分类器具有较好的泛化能力和鲁棒性，能够处理高维、非线性的分类问题。

五、模糊C均值聚类与支持向量机的结合本研究将模糊C均值聚类与支持向量机相结合，首先利用模糊C均值聚类算法对交通标志图像进行预处理，提取出初步的特征。

然后，将特征向量输入到SVM分类器中进行训练和识别。

在训练过程中，我们采用了交叉验证的方法，通过调整SVM的参数来优化模型的性能。

最终，我们得到了一个能够准确、高效地识别各种交通标志的模型。

六、实验结果与分析我们在多个不同场景下的交通标志图像数据集上进行了实验，将本文提出的基于模糊C均值聚类与支持向量机的交通标志识别方法与传统的聚类算法和分类算法进行了比较。

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究驾驶员意图识别是智能驾驶和自动驾驶技术中的重要环节。

驾驶员的意图决定了车辆的行为和行驶路径，对于自动驾驶系统的决策和行为具有关键作用。

驾驶员意图识别还可以用于驾驶辅助系统，例如自适应巡航控制、自动泊车等，以提高车辆的主动安全性能。

因此，研究驾驶员意图识别的方法具有重要意义。

在驾驶员意图识别领域，模糊推理是一种广泛使用的技术。

模糊推理可以将驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息作为输入，然后根据模糊规则库进行推理，从而得出驾驶员的意图。

目前，许多研究者已经致力于开发基于模糊推理的驾驶员意图识别方法，并取得了一定的成果。

基于模糊推理的驾驶员意图识别方法包括以下步骤：数据采集：通过传感器采集驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，例如油门踏板开度、刹车踏板开度、方向盘角度等。

特征提取：从采集的数据中提取出反映驾驶员意图的特征，例如行驶速度、加速度、方向盘转角等。

模糊化处理：将提取出的特征进行模糊化处理，将精确的数值转化为模糊集合，从而将实际问题转化为模糊推理问题。

建立模糊规则库：根据驾驶员的驾驶行为和车辆状态信息，建立相应的模糊规则库。

模糊推理：利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。

解释：对推理结果进行解释，将模糊集合转化为具体意图，例如变道、加速、减速等。

选取不同的路况和驾驶场景，例如高速公路、城市道路、拥堵情况、变道情况等。

根据不同的驾驶场景，建立相应的模糊规则库。

利用模糊规则库进行推理，得出驾驶员的意图。

将推理结果与实际意图进行对比，评估意图识别的准确率。

对不同驾驶场景下的意图识别准确率进行统计和分析。

比较不同特征提取方法和模糊化处理对意图识别准确率的影响。

探讨模糊规则库的建立对意图识别准确率的影响。

分析意图识别的鲁棒性和可靠性，以及应用前景。

通过实验和数据分析，我们发现基于模糊推理的驾驶员意图识别方法在高速公路和城市道路的驾驶场景下均取得了较高的准确率。

在拥堵情况下，该方法的准确率受到一定影响，这主要是由于驾驶员的驾驶行为更加复杂和多变。

一种优化参数的支持向量机驾驶意图识别
李慧;李晓东;宿晓曦
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2018(037)002
【摘要】以加速踏板开度、加速踏板开度变化率为输入参数,将加速意图分为缓加速、一般加速和急加速,建立了基于支持向量机的电动汽车驾驶意图识别模型.为了解决粒子群算法优化支持向量机参数时寻优范围的不确定性,导致搜索效率不稳定的问题,提出了一种自适应粒子群算法:先通过网格搜索法确定出粒子群算法参数寻优的最佳范围,再由粒子群算法在此范围精确寻优,最后得到了更高准确率的分类结果和缩短了的训练时间.通过仿真实验验证,运用这种自适应粒子群优化支持向量机建立的预测模型辨识度高,模型准确可靠,为驾驶意图的识别提供了新的方法.驾驶意图识别的结果可用于后续的纯电动汽车驱动控制策略的研究,进一步提高汽车的驾驶性能.
【总页数】5页(P35-39)
【作者】李慧;李晓东;宿晓曦
【作者单位】长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012;吉林大学通信工程学院,长春130022;长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012;吉林大学通信工程学院,长春130022
【正文语种】中文
【中图分类】TP181;TP273
【相关文献】
1.支持向量机纯电动客车驾驶意图识别 [J], 李慧;谭盛彬;张硕
2.基于支持向量机的驾驶员超车意图识别 [J], 麻婷婷;涂孝军;朱伟达
3.面向驾驶意图识别的驾驶员头、面部视觉特征提取 [J], 张立军;唐鑫;孟德建
4.基于驾驶员意图及行驶场景判断的智能驾驶模式识别策略 [J], 郑羿方; 卢萍
5.驾驶员意图及行驶场景判断的智能驾驶模式识别策略分析 [J], 杨絮
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支持向量机纯电动客车驾驶意图识别李慧;谭盛彬;张硕【摘要】以支持向量机为模型判断驾驶意图,通过对支持向量机进行训练,以加速踏板开度、加速踏板位移加速度为输入,利用网格优化算法得到了驾驶意图判断模型.仿真结果验证预测精度可达到99%.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】5页(P133-137)【关键词】驾驶意图;支持向量机;纯电动客车【作者】李慧;谭盛彬;张硕【作者单位】长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林长春 130012;长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林长春 130012;长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP181纯电动汽车与传统汽车[1]相比具有零排放、噪声小、能源利用率高的特点，是未来汽车行业发展方向。

纯电动汽车的续驶里程现阶段还达不到令人满意的要求，这成为制约纯电动汽车发展的一个重要因素。

为了纯电动汽车延长续驶里程，许多学者进行了各种研究，指出能量管理与扭矩分配[2-4]是最为关键的两个方面。

同时指出能量管理和扭矩分配还需要符合驾驶员的驾驶意图。

目前，纯电动汽车对驾驶员驱动意图的识别主要依靠加速踏板开度和制动踏板开度等参数。

文献[5]通过识别车速、加速度均值和电池荷电状态(SOC)3个参数，利用隶属度函数和模糊规则判断驾驶意图，输出目标的驱动模式。

文献[6]等将整车驱动模式分为常规模式、经济模式和动力模式，以加速踏板、电机转速、SOC等为输入，利用模糊控制算法输出目标转矩。

文献[7-8]将加速意图分为平缓加速、紧急加速和一般加速三类，并把加速踏板变化率、加速踏板开度做为输入量，建立了神经网络模型，从而得到驾驶意图推理规则。

为了精确识别驾驶意图，延长纯电动汽车的续驶里程，文中针对驱动方面的驾驶意图提出一种利用多个参数支持向量机识别驾驶意图的方法。

文中驾驶意图分为三类：紧急加速、一般加速和平缓加速。