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利用多目標(biāo)交通測速雷達(dá)進(jìn)行交通執(zhí)法時(shí)，只有正確地判斷出車輛所在的車道，抓拍照片才能作為交通執(zhí)法的依據(jù)。傳統(tǒng)的分車道方法主要通過人工測量的固定閾值以及坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)的方法來達(dá)到車道劃分的目的，但這種方法誤差較大并且不易于操作。基于統(tǒng)計(jì)和密度特征的核聚類算法（ K-CSDF）分兩步進(jìn)行：首先對雷達(dá)獲取的車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括基于統(tǒng)計(jì)特征的閾值處理和基于密度特征的動(dòng)態(tài)半徑提取；然后引入基于核的相似性的動(dòng)態(tài)聚類算法對篩選出的有效點(diǎn)進(jìn)行聚類。通過和高斯混合模型（ GMM）算法以及自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）算法進(jìn)行仿真對比表明：當(dāng)只取100個(gè)有效點(diǎn)進(jìn)行聚類時(shí)，K-CSDF和SOM算法能達(dá)到90%以上的分車道正確率，而CMM算法不能給出車道中心線；在算法用時(shí)上，當(dāng)取1000個(gè)有效點(diǎn)時(shí)，K-CSDF和GMM算法用時(shí)均小于Is，可以保證實(shí)時(shí)性，而SOM算法則需要2.5 s左右；在算法魯棒性上，K-CSDF對不均勻樣本的適應(yīng)性優(yōu)于這兩種算法。當(dāng)取不同數(shù)量的有效點(diǎn)進(jìn)行聚類時(shí)，K-CSDF可以達(dá)到95%以上的平均分車道正確率。
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