基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究

摘要：

提出了一种车辆运行状态识别体系.鉴于车辆行驶环境的复杂性,多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性,采用BP神经网络技术与Dempster-Shafer证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案.为验证所提出的方案,建立车载摄像机视频实时检测系统,以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量,实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价.研究结果表明,模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平.

关键词：车辆行驶状态、安全规则、BP神经网络、Dempster-Shafer规则、模式分类、信息融合

所属期刊栏目：31

分类号：X924.4;U491(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：教育部2011年博士点基金项目20113227110014;江苏大学高级人才科研启动基金项目1281120023

在线出版日期：2013-12-05（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：30-35