基于LDA主題模型的在途駕駛風(fēng)格識(shí)別方法

摘要： 為增強(qiáng)人機(jī)共駕條件下智能系統(tǒng)對(duì)個(gè)體駕駛行為的理解，提出一種基于潛在狄利克雷分配(LDA)主題模型的在途駕駛風(fēng)格識(shí)別方法，從多維度挖掘車輛軌跡信息，快速提取和識(shí)別駕駛員潛在駕駛風(fēng)格特征。首先，建立駕駛行為語(yǔ)義理解規(guī)則，從駕駛作業(yè)的場(chǎng)景感知層、模式層、操作層以及車輛狀態(tài)層出發(fā)，將連續(xù)的軌跡時(shí)序數(shù)據(jù)闡述為駕駛行為語(yǔ)義理解詞匯；其次，根據(jù)主題困惑度和主題一致性指標(biāo)定義4類習(xí)慣性駕駛風(fēng)格... （共8頁(yè)）