Un algoritmo de agrupamiento difuso de picos de densidad novel para vehículos en movimiento utilizando radar de tráfico
Autores: Cao, Lin; Liu, Yunxiao; Wang, Dongfeng; Wang, Tao; Fu, Chong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
La detección de vehículos adyacentes en escenas de autopista tiene el problema de resultados de agrupación inexactos. Para resolver este problema, este documento propone un nuevo algoritmo de agrupación, llamado Algoritmo de Agrupación Difusa de Picos de Densidad Basado en Husillo (SDPFC). Su característica principal es utilizar el algoritmo de agrupación de picos de densidad para realizar una agrupación inicial y obtener el número de grupos y el centro de cada grupo. El resultado final de la agrupación se obtiene mediante un algoritmo de agrupación difusa basado en la actualización del husillo. Los datos experimentales son la señal de eco de radar recopilada en escenas reales de autopista. En comparación con los algoritmos DBSCAN, FCM y K-Means, el algoritmo tiene una mayor precisión de agrupación en ciertas escenas. La precisión promedio de la agrupación de SDPFC puede alcanzar más del 95%. También se demuestra que el algoritmo propuesto tiene una fuerte robustez en ciertas escenas de autopista.
Descripción
La detección de vehículos adyacentes en escenas de autopista tiene el problema de resultados de agrupación inexactos. Para resolver este problema, este documento propone un nuevo algoritmo de agrupación, llamado Algoritmo de Agrupación Difusa de Picos de Densidad Basado en Husillo (SDPFC). Su característica principal es utilizar el algoritmo de agrupación de picos de densidad para realizar una agrupación inicial y obtener el número de grupos y el centro de cada grupo. El resultado final de la agrupación se obtiene mediante un algoritmo de agrupación difusa basado en la actualización del husillo. Los datos experimentales son la señal de eco de radar recopilada en escenas reales de autopista. En comparación con los algoritmos DBSCAN, FCM y K-Means, el algoritmo tiene una mayor precisión de agrupación en ciertas escenas. La precisión promedio de la agrupación de SDPFC puede alcanzar más del 95%. También se demuestra que el algoritmo propuesto tiene una fuerte robustez en ciertas escenas de autopista.