基于马尔科夫毯和隐朴素贝叶斯的驾驶行为险态辨识

• 作者: 严利鑫 冉斌 朱敦尧 陈志军 黄珍
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道路工程 险态辨识 马尔科夫毯 隐朴素贝叶斯 交通安全
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 1851-1857
• 页数: 7页
• 分类号: U491
• 字数: 3773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201606013

摘要

为了实现对驾驶行为险态的有效辨识,以实时采集的多源信息为依据,通过融合驾驶人心率变化率及违法行为将驾驶行为险态分为4级.采用马尔科夫毯特征抽取算法提取出速度、纵向加速度、前轮转角变化率、车道偏离量以及车辆位置作为构建驾驶行为险态辨识的特征集,基于隐朴素贝叶斯(HNB)构建驾驶行为险态辨识模型.十折交叉验证结果表明,该模型的辨识精度(90.6％)比朴素贝叶斯(NB)、贝叶斯网络(BN)及径向基函数(RBF)神经网络分别提高14.1％、13.9％和13％.此外,ROC曲线验证结果表明该模型对不同险态等级都具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄珍	武汉理工大学自动化学院	41	212	9.0	12.0
2	陈志军	武汉理工大学智能交通系统研究中心	8	53	5.0	7.0
4	朱敦尧	武汉理工大学智能交通系统研究中心	4	22	3.0	4.0
6	冉斌	威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程学院	2	24	2.0	2.0
7	严利鑫	武汉理工大学智能交通系统研究中心	3	18	2.0	3.0