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交叉口驾驶员转向意图辨识研究的中期报告
研究背景：
随着城市化的快速发展，城市交通拥堵、事故频发等问题日益凸显。因此开展与交通安全相关的研究显得尤为重要。交叉口事故是城市道路交通事故的重要组成部分，发生率较高。而驾驶员转向意图辨识是避免交叉口事故发生的关键，因此在交通安全领域引起了广泛关注。本研究旨在探索交叉口驾驶员转向意图的辨识方法，为提高交通安全性提供支持。
研究目的：
本研究旨在设计一种可靠的交叉口驾驶员转向意图辨识方法，为交通安全提供有效保障。具体研究内容包括：
1.收集交叉口驾驶员的行为数据，分析驾驶员在不同交通环境下的行为特征；
2.研究驾驶员转向意图的判断因素，包括交通环境、驾驶员个体特征等；
3.基于机器学习等方法，建立交叉口驾驶员转向意图的辨识模型；
4.实验评估模型的性能，并对其进行优化改进。
研究方法：
1.数据收集：采用行车记录仪、传感器等设备收集交叉口驾驶员的行为数据，包括车速、加速度、转向角度等；
2.数据预处理：清洗、筛选和标注数据，提取交叉口驾驶员的转向意图，并对数据进行特征提取和降维处理；
3.模型建立：基于机器学习、深度学习等方法，建立交叉口驾驶员转向意图的辨识模型，如支持向量机、随机森林等；
4.模型评估和改进：利用交叉验证、精确度、召回率等指标对模型进行评估和改进。
研究意义：
本研究将为交通安全提供一种新的解决方案，促进城市交通安全的发展。同时，研究方法和结果还可以为其他领域的人类行为分析、驾驶决策模型等方向提供参考。