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Statistical model.Based Driving Situation Recognition

Computer Technology and Application 2012年第8期3卷 544-549页

作者： Longbiao Wang Atsuhiko Kai Junki Ema Toshihiko Itoh Department of Systems Engineering Faculty of Engineering Shizuoka University Hamamatsu 432-8561 Japan Yazaki Corporation Tokyo 108-0073 Japan Department of Electronics andlnformation Engineering School of Engineering Hokkaido University Sapporo 060-8628 Japan

The authors propose a two-stage method for recognizing driving situations on the basis of driving signals for application to a safe human interface of an in-vehicle information system. In first stage, an unknown driving situation is determined as stopping behavior or non-stopping behavior. In second stage, a Hidden Markov model.（HMM）-based pattern recognition method is used to model.and recognize six non-stopping driving situations. The authors attempt to find the optimal HMM configuration to improve the performance of driving situation recognition. Center for Integrated Acoustic Information Research （CLAIR） in-vehicle corpus is used to evaluate the HMM-based recognition method. Driving situation categories are recognized using five driving signals. The proposed method achieves a relative error reduction rate of 30.9% compared to a conventional one-stage based HMMs.

关键词： Driving situation recognition driving behavior hidden Markov model gaussian mixture model.

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