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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于汽车技术领域，具体的说是一种面向复杂交互泊车数据集的关键泊车场景提取方法。包括：步骤一、多目标轨迹数据提取；步骤二、根据检测结果对每个目标进行状态估计，生成包含位置、速度、加速度的时间序列轨迹数据；步骤三、基于多元特征融合的泊车行为识别模型，从提取的轨迹序列中筛选发生泊车行为的轨迹，实现对泊车行为的判断；步骤四、构建关键交通参与者识别模型，截取其他交通参与者在该范围内的轨迹序列；步骤五、设计交互强度量化指标，综合考虑空间接近度和机动程度量化判别主车与交通参与者之间是否发生交互，筛选邻域交通参与者集合；步骤六、设计泊车场景关键性指标，从整个泊车数据集中提取出关键泊车场景。本发明可用于存在复杂交互的泊车数据集的关键泊车场景提取，更关注于泊车过程中其他交通参与者对本车决策规划的影响，提取出的关键泊车场景具有真实性，用于智能泊车系统的场景测试过程。
主权项：1.一种面向复杂交互泊车数据集的关键泊车场景提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、多目标轨迹数据提取，采用目标检测模型YOLO和多目标跟踪算法DeepSORT对泊车数据集中的运动目标进行检测跟踪；步骤二、根据检测结果对每个目标进行状态估计，生成包含位置、速度、航向角、加速度的时间序列轨迹数据；步骤三、基于多元特征融合的泊车行为识别模型，从提取的轨迹序列中筛选发生泊车行为的轨迹；所述泊车行为识别模型通过集成车辆在轨迹终端的关键动态特征以及空闲车位位置信息，实现对泊车行为的判断；步骤四、构建关键交通参与者识别模型，根据泊车过程中主车车速与交通流密度划定交互范围，截取其他交通参与者在该范围内的轨迹序列；步骤五、设计交互强度量化指标，综合考虑空间接近度和机动程度量化判别主车与交通参与者之间是否发生交互，筛选邻域交通参与者集合；步骤六、设计泊车场景关键性指标，结合交互强度、泊车空间等多个因素对泊车场景的整体关键性进行评价，最终以此为依据从整个泊车数据集中提取出关键泊车场景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种面向复杂交互泊车数据集的关键泊车场景提取方法
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