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基于One Class-SVM+Autoencoder模型的车辆碰撞检测
被引量：
6
1
作者
杨文忠
杨蒙蒙
+2 位作者
温杰彬
张志豪
富雅玲
《新疆大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期271-276,281,共7页
为尽量避免车辆碰撞事故的发生,探索了机器学习和深度学习结合的方法,利用影响车辆碰撞的多个特征变量对车辆碰撞进行检测.首先使用皮尔逊相关性分析方法分析各个特征之间的关联度,接着使用One Class-SVM模型对数据集做"异常点&qu...
为尽量避免车辆碰撞事故的发生,探索了机器学习和深度学习结合的方法,利用影响车辆碰撞的多个特征变量对车辆碰撞进行检测.首先使用皮尔逊相关性分析方法分析各个特征之间的关联度,接着使用One Class-SVM模型对数据集做"异常点"抛除操作.利用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法增加了少数类别的样本数量,最后采用自动编码器模型将影响车辆碰撞的因素(例如天气情况、光照情况等)作为模型的输入,通过解码器重构原始输入,获得输入与输出的最小重构误差计算阈值判断车辆碰撞情况.实验表明,数据经过One Class-SVM模型处理,再使用Autoencoder模型检测获得了比较好的测试结果.
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关键词
车辆碰撞检测
皮尔逊相关性分析
SMOTE
One
class-svm
Autoencoder
在线阅读
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职称材料
题名
基于One Class-SVM+Autoencoder模型的车辆碰撞检测
被引量：
6
1
作者
杨文忠
杨蒙蒙
温杰彬
张志豪
富雅玲
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《新疆大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第3期271-276,281,共7页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“高速公路VANET预警信息广播传输机制研究”(2017D01C042)。
文摘
为尽量避免车辆碰撞事故的发生,探索了机器学习和深度学习结合的方法,利用影响车辆碰撞的多个特征变量对车辆碰撞进行检测.首先使用皮尔逊相关性分析方法分析各个特征之间的关联度,接着使用One Class-SVM模型对数据集做"异常点"抛除操作.利用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法增加了少数类别的样本数量,最后采用自动编码器模型将影响车辆碰撞的因素(例如天气情况、光照情况等)作为模型的输入,通过解码器重构原始输入,获得输入与输出的最小重构误差计算阈值判断车辆碰撞情况.实验表明,数据经过One Class-SVM模型处理,再使用Autoencoder模型检测获得了比较好的测试结果.
关键词
车辆碰撞检测
皮尔逊相关性分析
SMOTE
One
class-svm
Autoencoder
Keywords
vehicle collision detection
Pearson correlation analysis
SMOTE
one class-svm
Autoencoder
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于One Class-SVM+Autoencoder模型的车辆碰撞检测
杨文忠
杨蒙蒙
温杰彬
张志豪
富雅玲
《新疆大学学报（自然科学版）》
CAS
2020
6
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职称材料
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