一种基于GM-HMM的道路安全驾驶行为识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于GM‑HMM的道路安全驾驶行为识别方法，首先获取城市道路三车道交通数据集，对采集数据集进行预处理，从预处理后的数据集中提取换道及直行的样本数据，针对每一类驾驶行为构建行为识别模型，采用观测数据对行为识别模型的模型参数进行训练优化，最后将测试数据分别导入三个驾驶行为子模型进行计算，输出概率最大的子模型对应的驾驶行为作为识别得到的行为结果。本发明适用于三车道的普遍城市道路场景，利用HMM和GMM的特点建立GM‑HMM混合模型，无需手动选择特征，能够自适应地对驾驶员的行为进行建模，又设置周围车辆安全距离，将周围车辆信息纳入安全考虑，最后对驾驶行为进行识别预警，提高了模型的安全性。

《一种基于GM-HMM的道路安全驾驶行为识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023109395710，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为鲍楠;陆金辉;孙希霞;师晓晔;潘甦，申请日期为2023-07-28，公开（公告）日期为2026-03-24，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2321 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于GM‑HMM的道路安全驾驶行为识别方法，首先获取城市道路三车道交通数据集，对采集数据集进行预处理，从预处理后的数据集中提取换道及直行的样本数据，针对每一类驾驶行为构建行为识别模型，采用观测数据对行为识别模型的模型参数进行训练优化，最后将测试数据分别导入三个驾驶行为子模型进行计算，输出概率最大的子模型对应的驾驶行为作为识别得到的行为结果。本发明适用于三车道的普遍城市道路场景，利用HMM和GMM的特点建立GM‑HMM混合模型，无需手动选择特征，能够自适应地对驾驶员的行为进行建模，又设置周围车辆安全距离，将周围车辆信息纳入安全考虑，最后对驾驶行为进行识别预警，提高了模型的安全性。

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