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Driving intention identification model based on long and short-term memory network
编号：356 访问权限：仅限参会人 更新：2021-12-17 10:11:36 浏览：145次 张贴报告

报告开始：2021年12月17日 09:07（Asia/Shanghai）

报告时间：1min

所在会场：[P1] Poster2020 [P1T3] Track 3 Vehicle Operation Engineering and Transportation Management

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摘要
驾驶员驾驶意图的研究对于改进车辆安全预警技术、辅助驾驶技术和优化车辆控制策略具有重要意义。通过分析车联网监控平台采集的驾驶环境数据，建立基于长时记忆网络（LSTM）的驾驶环境感知模型，对驾驶环境进行判断。之后，将符号化的环境结果与传感器采集的车辆状态参数相结合，输入基于LSTM的驾驶意图识别模型，进而分析驾驶员的动态驾驶行为和驾驶意图。结果表明，基于动态模型LSTM，
关键词
暂无
报告人
Tian Yuan
Chang’an University

稿件作者
tian yuan Chang'an University
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重要日期

  • 会议日期

    12月17日

    2021

    至

    12月20日

    2021

  • 12月16日 2021

    报告提交截止日期

  • 12月24日 2021

    注册截止日期

主办单位
Chinese Overseas Transportation Association
Chang'an University
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