基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。

采用梯度提升决策树的车辆换道融合决策模型

车辆在执行换道行为时,由于受到较多环境因素影响,难以准确进行换道识别和预测.为解决这一问题,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)进行特征变换的融合换道决策模型,以仿真驾驶员在高速公路上自由换道时的决策行为.采用主体车辆与目标车道后车的碰撞时间tlag及车辆周围交通状态变量进行车辆换道行为的建模分析,在NGSIM数据集上对建立的融合换道决策模型进行参数标定和模型测试.实验结果表明:融合换道决策模型以95.45%的预测准确率超越支持向量机、随机森林和GBDT等单一的换道决策模型,获得了最突出的表现.变量分析结果表明:新引入的换道决策变量tlag对车辆换道行为具有重要影响.提出的融合换道决策模型能够进一步减少因换道决策误判而导致的交通事故.

多层次数据的管理

针对现实中的多层次数据提出了统一的数据库模型,在此基础上,讨论了树型结构编程的有关问题,如建立和管理数据集、树型结构一个分枝的检索、树型结构在用户界面上的表现方式等。