高速公路环境下基于机器学习的车辆变道行为识别与分类开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着我国高速公路里程的迅速增加和机动车保有量的持续攀升，高速公路交通安全问题日益凸显。

车辆变道是高速公路行驶过程中一种常见的驾驶行为，由于其潜在的风险性，一直是交通安全研究领域的热点和难点。

不规范、不合理的变道行为极易引发交通事故，对道路交通安全构成严重威胁。

2. 本选题国内外研究状况综述

车辆变道行为识别与分类是智能交通系统和自动驾驶领域的研究热点，近年来国内外学者在该领域展开了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在车辆变道行为识别方面取得了一定的研究成果，主要集中在基于传统机器学习方法的变道行为识别。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对高速公路环境下车辆变道行为识别与分类问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.高速公路车辆变道行为分析：-分析高速公路环境下车辆变道行为的特点和影响因素，例如交通密度、道路几何形状、驾驶员行为等。

-研究不同类型变道行为的特征，例如正常变道和危险变道，为后续的特征提取和分类提供理论依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：-查阅国内外相关文献，了解车辆变道行为识别与分类的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

-收集和整理相关数据，包括车辆行驶数据、道路环境数据等，为后续的模型构建和验证提供数据支持。

2.模型构建阶段：-分析高速公路环境下车辆变道行为的特点和影响因素，确定影响车辆变道行为的关键因素，并构建车辆变道行为模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对高速公路环境下车辆变道行为的特点，构建基于多源数据的车辆变道行为识别模型。

-与传统研究主要依赖车辆轨迹数据不同，本研究将综合利用车辆轨迹数据、道路环境数据、驾驶员行为数据等多源数据，构建更加全面、准确的车辆变道行为识别模型。

2.引入深度学习算法，提高车辆变道行为识别的精度和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李欣海,张晓东,王阔,等.基于改进yolov5s算法的车辆目标检测[j].计算机工程与应用,2023,59(14):162-169.

2.张志强,郭应时,郭子千,等.基于改进mobilenetv2-ssdlite的车辆目标检测方法[j].计算机应用研究,2023,40(04):1193-1200.

3.张艳,李华,李凡.改进yolov5的无人驾驶车辆目标检测[j].计算机工程与应用,2023,59(10):225-233.