基于车辆行程数据的道路特征识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 方法原理 | 第13-15页 |
| 1.4 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 研究现状及相关理论 | 第18-25页 |
| 2.1 研究现状 | 第18-22页 |
| 2.1.1 基于图像的道路网络识别 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于行程轨迹的道路网络识别 | 第19-20页 |
| 2.1.3 驾驶操作识别 | 第20-22页 |
| 2.2 相关理论 | 第22-23页 |
| 2.3 总结 | 第23-25页 |
| 第三章 行程数据采集与预处理 | 第25-46页 |
| 3.1 行程数据采集 | 第25-26页 |
| 3.2 重力及角速度数据预处理 | 第26-31页 |
| 3.2.1 预处理基本思想 | 第27-28页 |
| 3.2.2 获得校准参数 | 第28-29页 |
| 3.2.3 测量精度比较实验 | 第29-31页 |
| 3.3 数据融合 | 第31-33页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数值估计实验 | 第32-33页 |
| 3.4 行程数据过滤 | 第33-44页 |
| 3.4.1 行程数据存在问题 | 第34-36页 |
| 3.4.2 符号定义 | 第36页 |
| 3.4.3 基于连续型个性诊断的估计模型 | 第36-41页 |
| 3.4.4 实验及结果分析 | 第41-44页 |
| 3.5 总结 | 第44-46页 |
| 第四章 驾驶操作识别 | 第46-64页 |
| 4.1 驾驶操作定义与描述 | 第46-50页 |
| 4.1.1 加油操作 | 第46-47页 |
| 4.1.2 刹车操作 | 第47-48页 |
| 4.1.3 滑行操作 | 第48页 |
| 4.1.4 转弯及变道操作 | 第48-49页 |
| 4.1.5 其他操作 | 第49-50页 |
| 4.2 驾驶操作的相关算法 | 第50-58页 |
| 4.2.1 加油操作识别算法 | 第50-51页 |
| 4.2.2 刹车操作识别算法 | 第51-53页 |
| 4.2.3 滑行操作识别算法 | 第53-54页 |
| 4.2.4 变道操作识别算法 | 第54-56页 |
| 4.2.5 转弯操作识别算法 | 第56-58页 |
| 4.3 识别实验分析 | 第58-63页 |
| 4.4 总结 | 第63-64页 |
| 第五章 道路特征识别与验证 | 第64-88页 |
| 5.1 问题描述 | 第64页 |
| 5.2 道路特征定义与描述 | 第64-67页 |
| 5.2.1 路段的横向面线型 | 第66页 |
| 5.2.2 路段的纵向面线型 | 第66-67页 |
| 5.3 数据分析 | 第67-74页 |
| 5.4 道路特征识别算法 | 第74-83页 |
| 5.4.1 加权K最近邻特征识别算法 | 第74-76页 |
| 5.4.2 决策树特征识别算法 | 第76-79页 |
| 5.4.3 朴素贝叶斯特征识别算法 | 第79-80页 |
| 5.4.4 基于隐马尔科夫链的特征标注 | 第80-83页 |
| 5.5 特征识别实验分析 | 第83-87页 |
| 5.5.1 平面特征识别分析 | 第84-85页 |
| 5.5.2 纵面特征识别分析 | 第85-87页 |
| 5.6 总结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 工作总结 | 第88页 |
| 6.2 未来展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-99页 |
| 附录 | 第99-107页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 附件 | 第109页 |
