[发明专利]一种基于智能手机与RNN的周边车辆行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于智能手机与RNN的周边车辆行为识别方法，属于智能驾驶领域，包括：a.离线训练环节：归纳并划分典型的周边车辆行为，利用智能手机采集到的车辆行驶数据对被跟踪车辆与主车的相对特征和车辆行为进行向量编码，作为RNN参数学习的训练集。b.在线检测环节：基于实时交通场景，主车通过4G通讯结合被跟踪车辆与自车的行驶数据形成新的特征矩阵作为训练好的RNN的输入，辨别周边车辆所属行为模式。本发明以智能手机作为数据搜集、车辆通讯的硬件，具备可行性和便捷性的优势；利用RNN善于处理高维矩阵运算的特性，在丰富自车与周边车辆相对特征、提升识别率的同时，保证行为识别具备较高的实时性。

主权项

1.一种基于智能手机与RNN的周边车辆行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，离线训练环节：归纳并划分典型的周边车辆行为，基于实时交通场景利用在车辆内按特定位置摆放的智能手机搜集周边车辆的行驶数据，采用特征向量的形式对同一时刻主车与周边车辆的相对特征进行编码，使用一个特征矩阵来表示一个完整的车辆行为，其对应的行为采用标签向量的形式进行人工标记；将采集、标记完的周边车辆相对特征数据(包括特征矩阵及其对应的标签向量)作为RNN参数学习的输入，更新模型参数；步骤2，在线检测环节：被跟踪目标车辆将采集到的自车行驶信息通过智能手机实时传输给主车上的智能手机，主车结合两车相对特征生成新的特征矩阵，利用训练好的RNN辨别被跟踪车辆所属行为模式。