[发明专利]一种周边车辆行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于V2V通信与HMM‑GBDT混合模型的周边车辆行为识别方法，属于车辆智能驾驶领域，包括：a.离线训练环节：归纳并划分典型的周边车辆行为，针对每种典型行为，基于实车平台采集真实交通场景下的周边车辆的行驶信息，提取轨迹特征数据，对HMM‑GBDT混合模型进行参数学习。b.在线检测环节：被跟踪目标车辆将采集到的自车行驶信息实时传输给主车，主车结合两车轨迹特征数据构成新的特征观测序列，利用训练好的HMM‑GBDT混合模型辨别被跟踪车辆所属行为模式。本发明以被动接收信息的方式获取车辆历史轨迹特征，避免主动探测受交通状况、环境因素的影响；不依赖于一般车联网系统中的固定基站，保证信息传递即时，对目标车辆行为作出准确识别。

主权项

一种基于V2V通信与HMM‑GBDT混合模型的周边车辆行为识别方法，其特征在于，包括：步骤1，离线训练环节：归纳并划分典型的周边车辆行为，针对每种典型行为，基于实车平台采集真实交通场景下的周边车辆的行驶信息，提取轨迹特征数据，对HMM‑GBDT混合模型进行参数学习；具体包括：HMM初始化，将同一类别周边车辆行为的轨迹特征数据作为HMM参数学习的输入，更新模型参数，获取各个车辆行为类别的HMM，以特征数据作为完成参数学习后的对应HMM的输入，所得概率输出作为初始化后的GBDT的输入矢量，对GBDT进行参数学习，最终确定HMM‑GBDT混合模型；步骤2，在线检测环节：被跟踪目标车辆将采集到的自车行驶信息通过V2V通信实时传输给主车，主车结合两车轨迹特征数据构成新的特征观测序列，利用训练好的HMM‑GBDT混合模型辨别被跟踪车辆所属行为模式。