[发明专利]一种基于时间自动机的跟车行为识别方法

摘要

本发明涉及一种基于时间自动机的跟车行为识别方法，包括以下步骤：S1，从交通数据集中提取原始跟车数据，将跟车模型的输入参数符号化；S2，利用时间自动机学习算法对跟车模型进行训练，得到跟车模型自动机；S3，将跟车模型自动机的隐藏状态作为跟车的子状态，对子状态聚类；S4，将概率低于设定值的子状态去除，然后归并成多个类别，每个类别对应一种跟车子行为；S5，获取实际跟车数据作为输入，通过跟车模型自动机获得跟车子行为。与现有技术相比，本发明将多维连续时间序列符号化并学习生成一个具有很强的可解释性的跟车行为模型，通过自动机对符号进行学习，获得隐藏状态，并进行聚类，能更好的体现跟车的子行为。

主权项

1.一种基于时间自动机的跟车行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，从交通数据集中提取原始跟车数据，包括后车速度、后车加速度、后车与前车的相对距离和相对速度，将后车速度、后车与前车的相对距离和相对速度作为跟车模型的输入参数，使用k‑means聚类算法将输入参数符号化；S2，利用时间自动机学习算法对跟车模型进行训练，得到跟车模型自动机，跟车模型的输出值为后车加速度，所述的时间自动机含有四个元素<A,ε,Τ,Η>，其中ε为事件集，T为时间约束集，H为状态到时间约束的映射集，A为四维元组，A＝<Q,∑,Δ,q₀>，其中Q为有限个状态的合集，∑为有限个符号的合集，Δ为有限个状态转移的合集，q₀为初始状态；S3，将跟车模型自动机的隐藏状态作为跟车的子状态，使用层次聚类法对子状态聚类，使用的距离计算公式为Jaro‑distance，具体如下：其中，JS为字符串相似度，L表示字符串长度，脚标i和j表示要计算距离的两个字符串的序号，N_match表示两个字符串匹配的字符个数，N_T表示错位的字符个数的一半，取1‑JS作为字符距离相似度进行层次聚类；S4，将概率低于设定值的子状态去除，然后归并成多个类别，每个类别对应一种跟车子行为；S5，获取实际跟车数据作为输入，通过跟车模型自动机获得跟车子行为。