基于BP-HMM的驾驶盲区危险等级预警模型研究

摘要：

文章提出了一种基于BP神经网络和隐马尔科夫模型的汽车驾驶盲区危险等级识别的防撞预警系统模型.立足于驾驶盲区产生根源,使用层次分析法对影响驾驶状态的主要因素进行分析,得出每个驾驶危险等级的初始决策向量;并建立BP网络模型,确定HMM参数,使用MATLAB对其进行联合仿真,通过Viterbi算法预测出当前汽车驾驶盲区危险等级,从而提前消除车辆行驶过程中汽车盲区所带来的潜在安全危害,实现驾驶盲区危险等级的预警,提高汽车的主动安全性.

关键词：驾驶盲区危险等级、隐马尔科夫模型、BP神经网络、层次分析法

所属期刊栏目：47

资助基金：大学生创新创业计划训练项目

在线出版日期：2019-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：45-50