基于車道信息融合的車輛行為識別

宋士奇，樸 燕，王 健

(長春理工大學 電子信息工程學院，吉林 長春 130022)

1 引 言

智能交通系統(tǒng)作為國家信息化建設的重要組成部分，在城市道路智能監(jiān)控、高速公路智能調(diào)度及車輛高級輔助駕駛系統(tǒng)等方面發(fā)揮著重要作用。其中車輛的行為識別作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，在車輛的自動駕駛和輔助駕駛領(lǐng)域中受到了廣泛關(guān)注[1]。車輛的行為信息對于保障駕駛員的人身安全、避免交通事故的發(fā)生具有重要的參考價值和實際意義。

獲取車輛行為信息數(shù)據(jù)的方式總體上包括感知技術(shù)探測和視頻圖像處理兩大類[2]。感知技術(shù)探測主要利用傳感器探測車輛周圍的環(huán)境，根據(jù)道路交通兩側(cè)和監(jiān)控上方的探測傳感裝置獲取所需參數(shù)，綜合判斷車輛的行為狀態(tài)，此類方法目前廣泛應用于智能汽車行業(yè)之中。視頻圖像因其包含豐富的數(shù)據(jù)，通過圖像處理手段對監(jiān)控攝像頭和行車記錄儀獲取的視頻進行分析，已成為獲取車輛行為信息的主要方法。相比于感知技術(shù)探測，視頻圖像處理因其具有更好的魯棒性和實時性，已經(jīng)成為研究車輛行為識別的熱點方向。目前在車輛行為識別領(lǐng)域，基于圖像處理算法的研究已取得階段性的成果。Kasper等[3]運用貝葉斯網(wǎng)絡的基本理論在結(jié)構(gòu)化道路場景中識別車輛的行為。Gadepally等[4]在綜合考慮車輛動力學模型的基礎上，采用隱馬爾可夫模型描述車輛的行為。Song等[5]使用改進的Moravec算法提取特征點，構(gòu)建車輛特征點的運動軌跡曲線判斷車輛的行為狀態(tài)，在復雜天氣條件下具有較高的魯棒性。……