Abstract-I detta dokument visar vi en förar intention inference system som bygger på körfält positionsinformation, fordonsparametrar, och förarhuvudet rörelse. Vi presenterar robusta datorseende metoder för att identifiera och spåra frivägsbanor och förarhuvudets rörelse. Dessa algoritmer tillämpas och utvärderas sedan på verkliga data som samlas in i en modulär intelligent testbädd för fordon. Analys av data för filbyte intention utförs med hjälp av en gles Bayesian inlärningsmetod. Slutligen utvärderas systemet som helhet med hjälp av nya metriska och verkliga data om fordonsparametrar, körfältsposition och förarhuvudets rörelse. Index Terms-Computer vision, förarassistanssystem, förar intention inference, intelligenta fordon, sparse Bayesian learning (SBL).
Lane position, fordonsparametrar, och förarhuvud rörelse används i denna metod REF.
Lane Change Intent Analysis Using Robust Operators and Sparse Bayesian Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}