[发明专利]一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法有效
| 申请号： | 201510751897.6 | 申请日： | 2015-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN105447504B | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 陈益强;忽丽莎;谷洋;王晋东;王双全 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇;李科 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种交通模式行为识别模型构建方法，包括：1)对具体交通模式行为进行多层次的归类，建立相应的分类树；2)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于随机森林模型，根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集；3)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于步骤2)所得出的该父节点所对应的最优特征集，选择一个最优分类模型作为该父节点所对应的子分类模型。本发明还提供了相应的交通模式行为识别方法。本发明能够更加准确地区分具体的交通模式行为，且计算复杂度较小。 | ||
| 搜索关键词： | 交通模式 父节点 分类问题 行为识别 分类树 模型构建 特征集 最优分类模型 计算复杂度 测试样本 精度选择 随机森林 子分类 归类 | ||
【主权项】：
1.一种交通模式行为识别模型构建方法，其特征在于，包括下列步骤：1)对具体交通模式行为进行多层次的归类，建立相应的分类树，其中所述分类树的每一个节点都代表一个类别，所述分类树的父节点下的子节点代表对该父节点对应类别进一步分类后所得到的子类，所述分类树的叶节点代表具体交通模式行为；2)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于随机森林模型，根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集；其中所述父节点的分类问题是如何将样本从该父节点对应类别划分至其子节点对应类别的分类问题，其中选择所述最优特征集包括基于特征集FeatureSet1的训练样本集训练随机森林模型RandomForest1，基于特征集FeatureSet1中各个特征在模型RandomForest1中的特征使用频率组成特征集FeatureSet2，通过将基于特征集FeatureSet2的训练样本集训练的随机森林模型RandomForest2的识别精度与基于特征集FeatureSet1的训练样本集训练的随机森林模型RandomForest1的识别精度进行对比选出所述最优特征集；3)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于步骤2)所得出的该父节点所对应的最优特征集，选择一个最优分类模型作为该父节点所对应的子分类模型。
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